AI框架是指一种软件平台或架构，用于构建、训练和部署人工智能模型。它提供了一组工具、库和API，使开发人员能够更轻松地创建和管理AI应用程序。

AI框架的目标是简化人工智能的开发过程，提高开发效率和代码质量，同时确保模型的准确性和可扩展性。

目前，有许多流行的AI框架可供选择，以下是其中一些：

1. TensorFlow

由Google开发的TensorFlow是最受欢迎的AI框架之一。它支持多种编程语言和平台，并提供了广泛的工具和库，用于构建、训练和部署机器学习模型。TensorFlow还拥有一个庞大的社区和丰富的生态系统，使得开发人员能够轻松获取所需的资源和支持。

2. PyTorch

由Facebook开发的PyTorch是另一个流行的AI框架。它以动态计算图和易于使用的API而闻名，使得开发人员能够更快速地构建和训练神经网络。PyTorch还支持自动微分和GPU加速，使得模型的训练更加高效和快速。

3. Keras

Keras是一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等底层框架之上。它以简洁和易于使用的API而闻名，使得开发人员能够更快速地构建和训练深度学习模型。Keras还支持多种神经网络层和优化器，以及GPU加速和模型部署等功能。

4. Caffe

由Berkeley Vision and Learning Center开发的Caffe是一个轻量级的深度学习框架，以高性能和可扩展性而闻名。它支持多种神经网络结构和训练算法，以及GPU加速和模型部署等功能。Caffe还具有一个活跃的社区和丰富的生态系统，提供了许多工具和插件。

5. MXNet

由亚马逊开发的MXNet是一个高性能、可扩展的深度学习框架。它支持多种编程语言和平台，以及CPU和GPU加速。MXNet还具有一个灵活的编程模型和高效的内存管理功能，使得开发人员能够更快速地构建和训练大规模神经网络。

6. PyTorch Lightning

PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架，目的在于简化PyTorch的开发过程。它提供了许多内置的训练和优化工具，以及自动化扩展和分布式训练等功能。PyTorch Lightning还具有一个活跃的社区和丰富的生态系统，提供了许多插件和工具。

以上每个框架都有其优点和缺点，开发人员需要根据具体情况进行评估和选择。