En el mundo actual impulsado por la tecnología y la innovación, existe una gran demanda de ingenieros de inteligencia artificial. Se espera que la industria de la IA crezca casi 20 veces para 2030, según las estadísticas obtenidas de BlueTree. Esta demanda vertiginosa viene acompañada de la demanda de más ingenieros de inteligencia artificial.

En este artículo, exploraremos las 6 herramientas principales que pueden hacerte destacar cuando se trata de realizar tareas de ingeniería de IA y cómo pueden ayudarte a completar las tareas más rápido. Tenga en cuenta que tener un conjunto de herramientas potente puede marcar una gran diferencia entre codificar y crear soluciones de vanguardia.

¿Listo para subir de nivel? Sumerjámonos en el futuro de un desarrollo de IA y una finalización de tareas más rápidos:

1. Taipy: cree aplicaciones web de inteligencia artificial y datos de Python más rápido

Taipy es una biblioteca de código abierto para crear datos basados ​​en Python y aplicaciones de IA de pila completa. Con Taipy, puede diseñar GUI para su aplicación basada en datos e inteligencia artificial con muchos controles de interactividad y elementos visuales, desarrollar el backend y crear aplicaciones web listas para producción en un período de tiempo más corto.

Esta herramienta viene con soporte para integración de datos, orquestación de tareas usando escenarios Taipy, análisis What-if, resolución de problemas basada en escenarios y gestión de datos.
Como ingeniero de IA, debe analizar los datos utilizando varias herramientas antes de usarlos para entrenar su modelo de IA y, luego, otra implementación del modelo y desarrollo de API, que requiere mucho tiempo y mucho tiempo, antes de crear la interfaz para su aplicación de IA. Taipy le ayuda a hacer todo esto más rápido de lo que esperaba, desde construir su modelo en el backend hasta diseñar y desarrollar un frontend atractivo e intuitivo para el usuario para sus aplicaciones mientras mantiene el rendimiento al máximo, a diferencia de otras bibliotecas que se vuelven más lentas al tratar con conjuntos de datos más grandes.

Algunos de los trabajos de muestra realizados con Taipy incluyen un panel de ventas, generación de tweets, eliminación de fondo, detección de emociones, detección de rostros en tiempo real y mucho más. Puedes explorarlos en las demostraciones de Taipy para ensuciarte las manos y dominar cómo usar Taipy.

Taipy le ofrece una extensión de VS Code, Taipy Studio, que puede utilizar para crear sus configuraciones de Taipy y definir el contenido de la página GUI en la sintaxis de Markdown, así como diseñar flujos de datos.

Taipy acepta la integración de herramientas de desarrollo de IA y aprendizaje automático como Sci-kit learn, Tensorflow, Huggingface y todos los algoritmos de desarrollo de IA. También se integra con plataformas líderes de desarrollo de datos e inteligencia artificial.

Hasta la fecha, Taipy tiene una gran apreciación y seguimiento en Github evidente con sus 13,3k estrellas. Para formar parte de la lista de ingenieros rápidos en IA, consulte los documentos de introducción de Taipy y obtenga más información.

2. Streamlit: una forma más rápida de crear y compartir aplicaciones de datos

Al igual que Taipy, Streamlit también es un marco Python de código abierto desarrollado para simplificar y acelerar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Con Streamlit, usted, como ingeniero de inteligencia artificial, puede convertir un conjunto de datos en una aplicación interactiva y completa más rápidamente y compartirla con los clientes. Esto es fácil, ya que puede desarrollar aplicaciones frontend para sus soluciones de IA incluso sin tener conocimientos previos de habilidades de desarrollo frontend como React, Javascript y CSS.

Streamlit acepta la integración de modelos de aprendizaje automático, conocimientos basados ​​en datos y herramientas de visualización de datos. Esto la convierte en una herramienta perfecta para los ingenieros de inteligencia artificial, ya que no será necesario instalar más bibliotecas para fines de visualización y desarrollo frontend. Algunas de las herramientas de IA con las que es compatible incluyen PyTorch, Matplotlib, Keras y muchas más.

Streamlit tiene un montón de demostraciones que podrían ayudarte a comenzar el camino para convertirte en un desarrollador e ingeniero de IA más rápido. Estas demostraciones le muestran algunas de las cosas básicas que puede hacer con Streamlit.

Además, tenga en cuenta que las aplicaciones Streamlit son más fáciles y gratuitas de implementar en producción.

Streamlit también permite al desarrollador crear componentes de interfaz de usuario personalizados y compartirlos con la comunidad o incluso para uso personal, garantizando así su singularidad.
Para ensuciarse las manos con Streamlit, consulte los documentos aquí mismo: Documentos de Streamlit solo para ingenieros y desarrolladores de IA más rápidos.

Ahora te estarás preguntando, ¿Cuál es la diferencia entre Streamlit y Taipy? Aquí va tu respuesta: Streamlit se utiliza principalmente para crear el frontend de aplicaciones de IA, mientras que con Taipy puedes crear tanto el frontend como el backend. ¡¡¡Simple!!!

3. Gradio: crea y comparte fantásticas aplicaciones de aprendizaje automático

Cuando se habla de ingeniería de IA 10 veces mejor, no es ético dejar de lado a Gradio. Es similar a Streamlit pero con toneladas de características únicas. Con Gradio, puede crear interfaces web simples e interactivas para sus modelos de IA con menos líneas de código. También viene con componentes de interfaz de usuario prediseñados para visualización del rendimiento del modelo, visualizaciones de predicción y mucho más.

Gradio se utiliza principalmente para crear demostraciones de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esto reduce el tiempo que se dedicaría a desarrollar aplicaciones frontend y backend con API de modelos relacionados para presentar lo que un cliente puede entender; con Gradio usted desarrolla lo que un cliente entiende más rápido.

Esta herramienta viene integrada con Python y también es compatible con TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, las herramientas de desarrollo de IA y aprendizaje automático más populares. Si los ingenieros de algunas de las empresas de IA más innovadoras lo están utilizando, ¿por qué no unirse al equipo de desarrolladores de IA más rápidos?

Para comenzar con Gradio, explora los documentos de Gradio y sé 10 veces más rápido en lo que has estado haciendo. Para ver demostraciones de muestra, explora Gradio Playground.

4. Dash: ponga los datos y la IA en acción creando aplicaciones de datos escalables e interactivas para su empresa

Dash, una herramienta desarrollada por Plotly, es poderosa para desarrollar aplicaciones analíticas en Python. Como ingeniero de inteligencia artificial, desarrollar modelos analíticos es una de sus funciones. Esta herramienta hace que todo sea sencillo para ti.
Con Dash, puedes desarrollar paneles y aplicaciones interactivos con Python y sin necesidad de CSS o JavaScript. Las aplicaciones Dash también brindan una interfaz de apuntar y hacer clic para modelos escritos en Python, ampliando enormemente la noción de lo que es posible en un "panel" tradicional. Con las aplicaciones Dash, los científicos de datos y los ingenieros de inteligencia artificial ponen análisis complejos de Python en manos de los operadores y tomadores de decisiones comerciales.

Algunos de los casos de uso notables de Dash incluyen análisis y pronósticos predictivos, desarrollo de aplicaciones de IA generativa, aplicaciones de reconocimiento de imágenes y audio, y muchos más. Haga clic aquí para explorar varias demostraciones.

Dash también admite la integración de API que permite que las aplicaciones de Dash interactúen con múltiples sistemas y también compartan datos.
Dash se jacta de tener 21 estrellas de Github, lo que muestra cuánto aprecia la gente lo que hace. Para unirse al equipo de ingenieros de IA más rápidos, utilizar las capacidades de Dash por sí solo podría llevarlo un paso por delante de muchos ingenieros de IA, comience aquí en la Guía de Dash.

5. Flask: cree backend de Python para aplicaciones impulsadas por IA más rápidamente

Flask es un marco de Python liviano que brinda la capacidad de crear aplicaciones web con una configuración simple y mínima. Aquí usted elige cómo va a construir su interfaz, ya sea usando Javascript y CSS o utilizando Streamlit y Gradio después de desarrollar la API modelo a través de API REST con Flask.
Esta herramienta es popular en el desarrollo de aplicaciones web de IA debido a su compatibilidad con herramientas de desarrollo de IA como Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn y muchas más. También ofrece escalabilidad de aplicaciones web impulsadas por IA. Es una alternativa a Django, que es un marco Python completo y pesado.

Para los desarrolladores de IA que desean desarrollar la lógica de backend para sus aplicaciones web impulsadas por IA más rápido, usar Flask sería la mejor opción sobre otros marcos de desarrollo de backend que son más pesados ​​y complejos de usar. Para unirse al equipo de ingenieros de IA más rápido, comience a utilizar las capacidades de Flask aquí --> Guía de inicio rápido de Flask

6. AI-Flow: conecta varios modelos de IA fácilmente

AI-Flow es un marco de código abierto para crear herramientas de IA personalizadas a través de una sencilla interfaz de arrastrar y soltar. Con AI-Fow, puede conectar diferentes modelos de IA de ChatGPT, Llama, Claude, Mistral y muchos más para ofrecer varias capacidades de modelos de IA a la herramienta que está desarrollando. Aquí no necesitas tiempo para dominar un lenguaje de programación, ya que es una plataforma sin código.
En un abrir y cerrar de ojos, tendrá su herramienta impulsada por algunos de los mejores modelos de IA, en funcionamiento. Esta herramienta es para aquellos ingenieros de IA que estén interesados ​​en desarrollar productos para el mercado más rápidamente.

Para comenzar con AI-Flow, aquí tienes una guía rápida.

Conclusión

Estas no son las únicas herramientas que podrían proporcionar un desarrollo a gran velocidad para proyectos de IA. Hay muchos más, y si has encontrado alguno, comémoslo en los comentarios.

Espero que los que compartí aquí te hayan resultado útiles. Si aún no has probado ninguno, te sugiero que los pruebes.

¡Qué tengas un lindo día! Hasta la próxima.