有各种各样的工具可用于使用LLMs，以适应开发，部署和集成的不同阶段。像PyTorch和TensorFlow这样的框架在训练和微调llm方面很受欢迎。它们提供强大的库和api，用于实现高级神经网络架构，包括变压器。
对于预训练的模型，像Hugging Face Transformers这样的库可以轻松访问许多llm，例如GPT，BERT和t5。这些库简化了加载模型、微调和生成预测等任务，即使对人工智能经验有限的开发人员也可以访问它们。OpenAI和其他提供商还提供api，允许开发人员使用llm，而无需直接处理培训或基础设施。
像LangChain这样的工具使开发人员能够通过将LLM响应与其他函数 (如数据库或api) 链接起来来构建复杂的应用程序。此外，Weights & bias和MLflow等平台有助于实验跟踪和模型性能监控。这些工具与Docker、Kubernetes和云服务等部署解决方案相结合，形成了一个全面的生态系统，可在各种用例中有效利用llm。