Dans le monde actuel axé sur la technologie et l'innovation, il existe une forte demande d'ingénieurs en IA. L'industrie de l'IA devrait croître de près de 20 fois d'ici 2030, selon les statistiques obtenues de BlueTree. Cette demande fulgurante s’accompagne d’une demande de plus d’ingénieurs en IA.

Dans cet article, nous allons explorer les 6 meilleurs outils qui peuvent vous démarquer lorsqu'il s'agit d'effectuer des tâches d'ingénierie IA et comment ils peuvent vous aider à accomplir des tâches plus rapidement. Gardez à l’esprit que disposer d’une boîte à outils puissante peut faire une grande différence entre le codage et la création de solutions de pointe.

Prêt à passer au niveau supérieur ? Plongeons directement dans l'avenir d'un développement plus rapide de l'IA et de l'exécution des tâches :

1. Taipy - Créez plus rapidement des applications Web Python Data & AI

Taipy est une bibliothèque open source permettant de créer des données basées sur Python et des applications d'IA full-stack. Avec Taipy, vous pouvez concevoir des interfaces graphiques pour votre application d'IA et basée sur les données avec de nombreux contrôles et visuels d'interactivité, développer le backend et créer des applications Web prêtes pour la production dans un laps de temps plus court.

Cet outil prend en charge l'intégration des données, l'orchestration des tâches à l'aide de scénarios Taipy, l'analyse de simulation, la résolution de problèmes basée sur des scénarios et la gestion des données.
En tant qu'ingénieur IA, vous devez analyser les données à l'aide de divers outils avant de les utiliser pour entraîner votre modèle d'IA, puis un autre déploiement de modèle et un développement d'API longs et fastidieux avant de créer l'interface de votre application d'IA. Taipy vous aide à faire tout cela plus rapidement que prévu, de la construction de votre modèle dans le backend à la conception et au développement d'une interface attrayante et intuitive pour vos applications tout en maintenant les performances à leur maximum, contrairement à d'autres bibliothèques qui deviennent plus lentes lorsqu'elles traitent. des ensembles de données plus volumineux.

Certains exemples de travaux effectués à l'aide de Taipy incluent un tableau de bord des ventes, la génération de tweets, la suppression d'arrière-plan, la détection des émotions, la détection des visages en temps réel et bien d'autres. Vous pouvez les explorer lors des démos Taipy pour vous salir les mains et maîtriser l'utilisation de Taipy.

Taipy vous propose une extension VS Code, Taipy Studio, que vous pouvez utiliser pour créer vos configurations Taipy et définir le contenu des pages GUI dans la syntaxe Markdown ainsi que concevoir des flux de données.

Taipy accepte l'intégration d'outils d'apprentissage automatique et de développement d'IA tels que Sci-kit learn, Tensorflow, Huggingface et tous les algorithmes de développement d'IA. Il s'intègre également aux principales plateformes de développement de données et d'IA.

À ce jour, Taipy a une énorme appréciation et suit Github avec ses 13,3 000 étoiles. Pour intégrer la liste des ingénieurs Fast AI, plongez dans la documentation de démarrage de Taipy et apprenez-en plus.

2. Streamlit – Un moyen plus rapide de créer et de partager des applications de données

Tout comme Taipy, Streamlit est également un framework Python open source développé pour simplifier et accélérer le développement d'applications d'IA et d'apprentissage automatique. Avec Streamlit, en tant qu'ingénieur IA, vous pouvez transformer plus rapidement un ensemble de données en une application interactive et à part entière et le partager avec les clients. C'est simple car vous pouvez développer des applications frontales pour vos solutions d'IA même sans avoir de connaissances préalables en matière de développement frontend telles que React, Javascript et CSS.

Streamlit accepte l'intégration de modèles d'apprentissage automatique, d'informations basées sur les données et d'outils de visualisation de données. Cela en fait un outil parfait pour les ingénieurs en IA, car il ne sera pas nécessaire d'installer davantage de bibliothèques à des fins de visualisation et de développement front-end. Certains des outils d'IA avec lesquels il est compatible incluent PyTorch, Matplotlib, Keras et bien d'autres.

Streamlit propose une tonne de démos qui pourraient vous aider à démarrer votre parcours pour devenir un développeur et un ingénieur IA plus rapide. Ces démos vous montrent certaines des choses de base que vous pouvez faire avec Streamlit.

Notez également que les applications Streamlit sont plus faciles et gratuites à déployer en production.

Streamlit permet également au développeur de créer des composants d'interface utilisateur personnalisés et de les partager avec la communauté ou même pour un usage personnel, garantissant ainsi l'unicité.
Pour vous salir les mains avec Streamlit, plongez dans la documentation ici : Documents Streamlit uniquement pour les ingénieurs et développeurs d'IA plus rapides.

Maintenant, vous vous demandez peut-être quelle est la différence entre Streamlit et Taipy ? Voici votre réponse, Streamlit est principalement utilisé pour créer le frontend des applications d'IA tandis qu'avec Taipy, vous pouvez créer à la fois le frontend et le backend. Simple!!!

3. Gradio - Créez et partagez de superbes applications d'apprentissage automatique

Quand on parle d'une ingénierie d'IA 10 fois meilleure, il est contraire à l'éthique de laisser de côté Gradio. Il est similaire à Streamlit mais avec des tonnes de fonctionnalités uniques. Avec Gradio, vous pouvez créer des interfaces Web simples et interactives pour vos modèles d'IA avec moins de lignes de code. Il est également livré avec des composants d'interface utilisateur prédéfinis pour la visualisation des performances du modèle, les visualisations de prédiction et bien d'autres.

Gradio est principalement utilisé pour créer des démos pour les modèles de Machine Learning et d'IA. Cela réduit le temps qui serait consacré au développement d'applications frontend et backend avec des API de modèle associées afin de présenter ce qu'un client peut comprendre. Avec Gradio, vous développez plus rapidement ce qu'un client comprend.

Cet outil est intégré à Python et est également compatible avec TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn, les outils d'apprentissage automatique et de développement d'IA les plus populaires. Si les ingénieurs de certaines des sociétés d’IA les plus innovantes l’utilisent, pourquoi ne pas rejoindre l’équipe de développeurs d’IA plus rapides ?

Pour démarrer avec Gradio, explorez la documentation Gradio et devenez 10 fois plus rapide dans ce que vous avez fait. Pour des exemples de démos, explorez le Gradio Playground.

4. Dash – Mettez les données et l'IA en action en créant des applications de données évolutives et interactives pour votre entreprise

Dash, un outil développé par Plotly, est puissant pour développer des applications analytiques en Python. En tant qu'ingénieur IA, le développement de modèles analytiques est l'un de vos rôles. Cet outil simplifie tout cela pour vous.
Avec Dash, vous pouvez développer des tableaux de bord et des applications interactifs avec Python sans avoir besoin de CSS ou de JavaScript. Les applications Dash offrent également une interface pointer-cliquer aux modèles écrits en Python, élargissant considérablement la notion de ce qui est possible dans un « tableau de bord » traditionnel. Avec les applications Dash, les data scientists et les ingénieurs en IA mettent les analyses Python complexes entre les mains des décideurs et des opérateurs commerciaux.

Certains des cas d'utilisation notables de Dash incluent l'analyse et la prévision prédictives, le développement d'applications d'IA générative, d'applications de reconnaissance d'images et de son, et bien d'autres. Cliquez ici pour explorer diverses démos.

Dash prend également en charge l'intégration d'API qui permet aux applications Dash d'interagir avec plusieurs systèmes et de partager des données.
Dash compte 21 étoiles Github, ce qui montre à quel point les gens apprécient ce qu'il fait. Pour rejoindre l'équipe d'ingénieurs en IA plus rapides, l'utilisation des seules capacités de Dash pourrait vous donner une longueur d'avance sur de nombreux ingénieurs en IA, commencez ici dans le guide Dash.

5. Flask - Créez plus rapidement un backend Python pour les applications basées sur l'IA

Flask est un framework Python léger qui offre la possibilité de créer des applications Web avec une configuration simple et minimale. Ici, vous choisissez comment vous allez créer votre interface, que ce soit en utilisant Javascript et CSS ou en utilisant Streamlit et Gradio après avoir développé l'API modèle via les API REST avec Flask.
Cet outil est populaire dans le développement d'applications Web d'IA en raison de sa compatibilité avec des outils de développement d'IA tels que Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn et bien d'autres. Il offre également l’évolutivité des applications Web basées sur l’IA. C'est une alternative à Django qui est un framework Python lourd et complet.

Pour les développeurs d'IA qui souhaitent développer plus rapidement la logique backend de leurs applications Web basées sur l'IA, l'utilisation de Flask serait le meilleur choix par rapport à d'autres frameworks de développement backend plus lourds et plus complexes à utiliser. Pour rejoindre l'équipe d'ingénieurs IA plus rapide, commencez à utiliser les capacités de Flask ici --> Guide de démarrage rapide de Flask

6. AI-Flow - Connectez facilement plusieurs modèles d'IA

AI-Flow est un framework open source permettant de créer des outils d'IA personnalisés via une simple interface glisser-déposer. Avec AI-Fow, vous pouvez connecter différents modèles d'IA de ChatGPT, Llama, Claude, Mistral et bien d'autres pour offrir diverses capacités de modèle d'IA à l'outil que vous développez. Ici, vous n'avez pas besoin de temps pour maîtriser un langage de programmation car il s'agit d'une plateforme sans code.
En un clin d’œil, votre outil sera opérationnel et alimenté par certains des meilleurs modèles d’IA. Cet outil est destiné aux ingénieurs en IA qui souhaitent développer plus rapidement des produits pour le marché.

Pour démarrer avec AI-Flow, voici un guide rapide.

Conclusion

Ce ne sont pas les seuls outils capables de permettre un développement ultra-rapide pour les projets d'IA. Il y en a bien d'autres, et si vous en avez rencontré, discutons-en dans les commentaires.

J'espère que vous avez trouvé ceux que j'ai partagés ici utiles, si vous n'en avez pas encore essayé, je vous suggère de les essayer.

Passe une bonne journée! Jusqu'à la prochaine fois.