## 引言
本报告针对基于Java开发的开源深度学习（Deep Learning, DL）、机器学习（Machine Learning, ML）和大语言模型（Large Language Models, LLM）框架进行全面调研。Java作为一种成熟的企业级语言，在大规模系统、跨平台兼容性和安全性方面具有优势，因此在ML/DL领域虽不如Python主导，但仍有多个优秀的开源框架。这些框架通常支持JVM生态，适用于企业应用、嵌入式系统和与现有Java基础设施的集成。
调研范围聚焦于开源项目，排除纯商业或闭源工具。数据来源于网络搜索和网站浏览，包括GitHub仓库、官方文档和社区讨论。报告结构包括框架分类列表、详细描述、比较分析和结论。当前日期为2025年10月25日，调研基于最新可用信息。
报告旨在提供详实内容，帮助开发者选择合适框架。预计内容覆盖多个“页面”级别，通过小节分隔。
## 机器学习框架
### 1. Weka
Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是Java中最经典的开源ML库，由新西兰怀卡托大学开发。
- **历史**：1993年启动，最初为研究工具，现已成为标准ML平台。最新版本为3.8.x（2025年更新）。
- **特征**：提供GUI（Explorer）用于可视化数据挖掘，支持CLI和API调用。包括数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化工具。支持ARFF文件格式。
- **支持算法**：数百种，包括决策树（J48）、SVM、随机森林、k-means聚类、Apriori关联规则等。
- **集成**：可与Java应用无缝集成，支持扩展插件。兼容大数据工具如Hadoop。
- **用例**：学术研究、教育、数据挖掘任务，如客户分类、欺诈检测。
- **示例代码**（Java API）：
```
import weka.core.Instances;
import weka.classifiers.trees.J48;
// 加载数据
Instances data = ...; // 从ARFF加载
J48 tree = new J48();
tree.buildClassifier(data);
```
- **优势**：用户友好GUI，算法全面，社区活跃。下载量超过数百万。
- **劣势**：性能在超大规模数据上不如分布式框架；GUI可能不适合生产环境。
- **社区**：活跃论坛、邮件列表。GitHub星级约1.5k。
### 2. Apache Mahout
Apache Mahout是Apache基金会下的分布式ML框架，专注于可扩展算法。
- **历史**：2008年启动，最初聚焦Hadoop上的ML，现转向Spark和Scala DSL。当前版本0.4（2025年4月发布）。
- **特征**：分布式线性代数框架，支持Scala DSL。模块化求解器，支持CPU/GPU加速。
- **支持算法**：聚类（k-means、模糊k-means）、分类（朴素贝叶斯、随机森林）、推荐系统（协同过滤）、矩阵分解。
- **集成**：推荐Spark作为后端，可扩展到其他分布式系统；兼容Hadoop。
- **用例**：大规模推荐系统（如电商）、聚类分析、矩阵运算在大数据环境。
- **示例代码**（Scala DSL）：
```
import org.apache.mahout.math.drm._
val drmA = drmParallelize(dense((1, 2), (3, 4)), numPartitions = 2)
val drmB = drmA %*% drmA.t
```
- **优势**：可扩展性强，适合大数据；数学表达力强。
- **劣势**：学习曲线陡峭，不如Weka用户友好；算法覆盖不如现代框架全面。
- **社区**：Apache社区，每周会议。GitHub星级约2k。
### 3. Tribuo
Tribuo是Oracle Labs开发的Java ML库，强调生产就绪。
- **历史**：2019年开源，最新版本4.3（2025年）。
- **特征**：统一接口，支持类型安全、来源追踪（provenance）。ONNX支持模型交换。
- **支持算法**：分类、回归、聚类；集成XGBoost、LibLinear、TensorFlow。
- **集成**：ONNX Runtime、scikit-learn/PyTorch模型导入；原生代码接口。
- **用例**：NLP任务、模型部署在JVM环境、Python-Java混合工作流。
- **示例代码**：
```
import org.tribuo.*;
Dataset
