6 个工具让你在 2024 年变成比别人快 10 倍的 AI 工程师

在当今由创新推动的世界中，对AI工程师的需求非常高。根据行业分析，据从BlueTree.获得的统计数据，到2030年，AI行业预计将增长接近20倍。这种需求暴增也带动了对更多AI工程师的需求。

在这篇文章里，我们将探讨六个顶级工具，让你在做AI工程项目时更出彩，并且这些工具可以帮助你更快地完成任务。记住，拥有一个强大的工具箱在编码和创造前沿解决方案之间起到很大的作用。

准备好升级了吗？咱们直接跳进更快的AI开发与任务执行的未来世界。

zh: ……

这是一张关于Taipy ai的图片

Taipy 是一款开源库，用于构建基于Python的数据和全栈AI应用程序。使用 Taipy，您可以为您的 AI 和数据驱动的应用程序设计 GUI，提供丰富的交互控件和可视化效果，开发后端功能，并在较短的时间内打造出可投入生产的网络应用程序，以非常简单的方式。

此工具提供数据集成的功能，使用Taipy 场景进行任务调度，假设性分析，基于场景的问题解决与数据管理。
作为一名AI工程师，您需要使用各种工具分析数据后，将其用于训练AI模型。之后，您需要经过长时间和耗时的模型部署和API开发，才能为您的AI应用程序创建前端。Taipy可以帮助您比你想象的更快完成这一切，从后端构建模型到设计和开发一个既吸引人又用户友好的前端，同时保持性能的最佳状态，不像其他库在处理更大数据集时会变得较慢。

看看这个更快的AI工具，真的很厉害！

这里展示了一些使用Taipy完成的示例工作，包括销售仪表板、生成推文、背景移除、情绪检测、实时面部检测等。您可以在Taipy演示中亲自动手试试，以熟练掌握Taipy的使用。

Taipy 提供了一个 VS Code 扩展，Taipy Studio，你可以用它来构建 Taipy 配置文件并用 Markdown 语法定义 GUI 页面的内容以及设计数据流程。

Taipy 支持集成机器学习和人工智能开发相关的工具，如 Sci-kit learn、Tensorflow、Huggingface 以及各种人工智能算法。它还能够与主流的数据和人工智能开发平台无缝对接。

截至目前，Taipy 在 Github 上获得了巨大的认可和支持，其 13.3k 星标 也充分说明了这一点。要加入 AI 工程师的行列，请查阅 Taipy 的 开始使用指南，了解更多。

该图展示了Streamlit的介绍。

就像Taipy一样，Streamlit也是一个开源的Python框架，旨在简化并加速AI和机器学习应用程序的开发。作为AI工程师的你，可以使用Streamlit更快地将数据集快速创建成交互式和功能齐全的应用程序，并与客户分享成果。即使你之前没有前端开发技能（如React、JavaScript和CSS），也可以轻松开发前端应用程序。

Streamlit可以集成机器学习模型、数据驱动的洞察和数据可视化工具。这使它成为AI工程师的理想选择，因为无需为了这些目的额外安装更多库。它兼容的AI工具有PyTorch、Matplotlib、Keras等，以及其他众多工具。

Streamlit 提供了大量 演示，可以帮助你开始你的旅程，成为一名更快的 AI 开发者和工程师。这些演示可以展示你可以用 Streamlit 实现的一些基本功能。

另外，请注意Streamlit应用程序更容易且免费部署进生产。

Streamlit 允许开发人员创建自定义 UI 组件，并将其与社区分享或甚至用于个人使用，以确保独特性。
要直接上手 Streamlit，请在这里深入文档：Streamlit 文档，更适合快速上手的 AI 工程师和开发人员。

你可能在想，Streamlit 和 Taipy 之间的区别是什么？简单来说，Streamlit 主要用于构建AI应用程序的前端界面，而 Taipy 可以构建前端和后端。简单直白！

这是一个Gradio的图片链接

当谈论到十倍于当前水平的AI工程时，不提及Gradio是不道德的。它类似于Streamlit，但具有大量独特的功能。使用Gradio，您可以为您的AI模型创建简单且交互式的Web界面，只需更少的代码。它还自带了预构建的UI组件，例如性能图表、预测结果可视化等。

Gradio 主要用来为机器学习和 AI 模型制作演示，这样可以节省开发前端和后端应用及相关模型 API 的时间，让您更快地呈现客户能理解的内容。

这个工具内置在Python中，也与TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn兼容，这些是最流行的机器学习和人工智能开发库。如果这些顶尖AI公司的工程师都在使用它，为什么不加入这些快速开发AI的团队呢？

要开始使用Gradio，请看看Gradio文档，让你的工作速度提高10倍。查看示例演示，请看看Gradio Playground。

仪表盘首页

Dash是一个由Plotly开发的工具，使用Python来开发分析应用程序非常强大。作为AI工程师，开发分析模型是你的职责之一。这个工具可以让这一切变得简单。
使用Dash，你可以用Python开发交互式仪表板和应用程序，无需编写CSS或JavaScript代码。Dash应用程序还为用Python编写的模型提供了一个点选界面，极大地扩展了传统“仪表板”的概念。通过Dash应用程序，数据科学家和AI工程师可以让复杂的Python分析直接服务于业务决策者和操作人员。

Dash 的一些重要的应用案例包括预测分析、开发生成式AI应用、图像和音频识别工具等。点击这里查看各种demos.

Dash 也支持 API 集成，这使 Dash 应用能够与多个系统交互并共享数据。
Dash 在 Github 上有 21 颗星，这表明人们非常喜欢它的功能。如果你想成为更快的 AI 工程师团队的一员，单单利用 Dash 的功能就可以让你比许多 AI 工程师更进一步。从这里开始使用 Dash 指南。

Flask 是一个轻量级的 Python 框架，提供了构建 Web 应用程序的简单和最小化设置的能力。在这里，您可以选择如何构建前端，您可以选择使用 Javascript 和 CSS，或者在利用 Flask 开发 REST API 模型之后，使用 Streamlit 和 Gradio。
由于与 Tensorflow、PyTorch、Scikit-learn 等 AI 开发工具的兼容性，此工具在开发 AI Web 应用程序时很受欢迎。它还提供了 AI 驱动 Web 应用程序的扩展性。它是 Django 的一个替代方案，而 Django 是一个重型和全面的 Python 框架。

对于想要快速开发AI驱动网络应用程序后端逻辑的AI开发者来说，使用Flask会比其他更重、更复杂的后端开发框架更简单。想加入快速开发团队，请开始使用Flask --> Flask 快速入门指南

这是一张关于AI流程的图片。

AI-Flow 是一个开源框架，通过简单的拖放界面来创建自定义 AI 工具。使用 AI-Flow，您可以连接来自 ChatGPT、Llama、Claude、Mistral 等的不同的 AI 模型，为您的工具提供多种 AI 模型的功能。这里，您不需要花费时间去掌握一门编程语言，因为它是一个无代码平台。
转眼间，您将拥有一个由一些最优秀的 AI 模型驱动的工具，并且可以运行。此工具适合那些希望快速为市场开发产品的 AI 工程师。

开始使用AI-Flow很简单，这里有一份快速指南 。

"AI 流程指南图示"

这些并不是唯一能够帮助AI项目快速发展的工具。还有很多工具，如果你知道或发现了某些工具，欢迎在评论区分享和讨论你的发现。

我希望你在这里找到我分享的内容有用，如果你还没试过，我建议你试试看。

祝你今天过得开心！下次聊！