आज की तकनीक और नवाचार-संचालित दुनिया में, एआई इंजीनियरों की उच्च मांग है। ब्लूट्री से प्राप्त आंकड़ों के अनुसार 2030 तक एआई उद्योग लगभग 20 गुना बढ़ने की उम्मीद है। यह आसमान छूती मांग अधिक एआई इंजीनियरों की मांग के साथ आती है।

इस लेख में, हम शीर्ष 6 टूल का पता लगाने जा रहे हैं जो एआई इंजीनियरिंग कार्यों को करने में आपको विशिष्ट बना सकते हैं और वे कार्यों को तेजी से पूरा करने में कैसे आपकी मदद कर सकते हैं। ध्यान रखें कि एक शक्तिशाली टूलकिट कोडिंग और अत्याधुनिक समाधान बनाने के बीच एक बड़ा अंतर हो सकता है।

स्तर बढ़ाने के लिए तैयार हैं? आइए तेज एआई विकास और कार्य पूर्णता के भविष्य में सीधे उतरें:

1. ताइपी - तेजी से पायथन डेटा और एआई वेब एप्लिकेशन बनाएं

ताइपी पायथन-आधारित डेटा और पूर्ण-स्टैक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। ताइपी के साथ, आप अपने एआई और डेटा-संचालित एप्लिकेशन के लिए कई इंटरैक्टिव नियंत्रण और दृश्यों के साथ जीयूआई डिजाइन कर सकते हैं, बैकएंड विकसित कर सकते हैं और कम समय में उत्पादन के लिए तैयार वेब एप्लिकेशन ला सकते हैं।

यह टूल डेटा एकीकरण, ताइपी परिदृश्यों का उपयोग करके कार्यों के ऑर्केस्ट्रेशन, व्हाट-इफ विश्लेषण, परिदृश्य-आधारित समस्या समाधान और डेटा प्रबंधन के लिए समर्थन के साथ आता है।
एक एआई इंजीनियर के रूप में, आपको अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करने से पहले विभिन्न उपकरणों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करना होगा, और उसके बाद अपने एआई ऐप के लिए फ्रंटएंड बनाने से पहले एक और लंबा और समय लेने वाला मॉडल परिनियोजन और एपीआई विकास करना होगा। ताइपी आपको यह सब आपकी अपेक्षा से अधिक तेजी से करने में मदद करता है, बैकएंड में अपना मॉडल बनाने से लेकर आपके अनुप्रयोगों के लिए एक आकर्षक और उपयोगकर्ता-सहज ज्ञान युक्त फ्रंटएंड को डिजाइन करने और विकसित करने तक, प्रदर्शन को अपने चरम पर रखते हुए, अन्य पुस्तकालयों के विपरीत जो काम करते समय धीमे हो जाते हैं। बड़े डेटासेट।

ताइपी का उपयोग करके किए गए कुछ नमूना कार्यों में सेल्स डैशबोर्ड, ट्वीट जेनरेशन, बैकग्राउंड रिमूवर, इमोशन डिटेक्शन, रियल-टाइम फेस डिटेक्शन और बहुत कुछ शामिल है। आप अपने हाथों को गंदा करने और ताइपी का उपयोग करने के तरीके में महारत हासिल करने के लिए ताइपी डेमो में उनका पता लगा सकते हैं।

ताइपी आपके लिए एक वीएस कोड एक्सटेंशन, ताइपी स्टूडियो लेकर आया है जिसका उपयोग आप अपने ताइपी कॉन्फ़िगरेशन बनाने और मार्कडाउन सिंटैक्स में जीयूआई पेज सामग्री को परिभाषित करने के साथ-साथ डेटाफ्लो डिज़ाइन करने के लिए कर सकते हैं।

ताइपी मशीन लर्निंग और एआई डेवलपमेंट टूल्स जैसे साइंस-किट लर्न, टेन्सरफ्लो, हगिंगफेस और सभी एआई डेवलपमेंट एल्गोरिदम के एकीकरण को स्वीकार करता है। यह प्रमुख डेटा और एआई डेवलपर प्लेटफार्मों के साथ भी एकीकृत होता है।

आज तक, ताइपी को अपने 13.3 हजार सितारों के साथ जीथब पर भारी सराहना और फॉलोअर्स प्राप्त है। फास्ट एआई इंजीनियरों की सूची में शामिल होने के लिए, ताइपी गेटिंग स्टार्टिंग डॉक्स में गोता लगाएँ और अधिक जानें।

2. स्ट्रीमलाइट - डेटा ऐप्स बनाने और साझा करने का एक तेज़ तरीका

ताइपी की तरह, स्ट्रीमलिट भी एक ओपन-सोर्स पायथन फ्रेमवर्क है जिसे एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के विकास को सरल और तेज करने के लिए विकसित किया गया है। स्ट्रीमलिट के साथ, आप एक एआई इंजीनियर के रूप में डेटासेट को तेजी से एक इंटरैक्टिव और पूर्ण विकसित एप्लिकेशन में बदल सकते हैं और ग्राहकों के साथ साझा कर सकते हैं। यह आसान है क्योंकि आप रिएक्ट, जावास्क्रिप्ट और सीएसएस जैसे फ्रंटएंड डेवलपमेंट कौशल के पूर्व ज्ञान के बिना भी अपने एआई समाधानों के लिए फ्रंटएंड एप्लिकेशन विकसित कर सकते हैं।

स्ट्रीमलाइट मशीन लर्निंग मॉडल, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल के एकीकरण को स्वीकार करता है। यह इसे एआई इंजीनियरों के लिए एक आदर्श उपकरण बनाता है क्योंकि विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों और फ्रंटएंड डेवलपमेंट के लिए अधिक लाइब्रेरी स्थापित करने की आवश्यकता नहीं होगी। इसके साथ संगत कुछ AI टूल में PyTorch, Matplotlib, Keras और कई अन्य शामिल हैं।

स्ट्रीमलाइट में ढेर सारे डेमो हैं जो आपको तेज़ एआई डेवलपर और इंजीनियर बनने की यात्रा शुरू करने में मदद कर सकते हैं। ये डेमो आपको कुछ बुनियादी चीजें दिखाते हैं जो आप स्ट्रीमलिट के साथ कर सकते हैं।

साथ ही, ध्यान दें कि स्ट्रीमलिट एप्लिकेशन को उत्पादन में तैनात करना आसान और मुफ़्त है।

स्ट्रीमलाइट डेवलपर को कस्टम यूआई घटक बनाने और उन्हें समुदाय के साथ या यहां तक ​​कि व्यक्तिगत उपयोग के लिए साझा करने की भी अनुमति देता है जिससे विशिष्टता सुनिश्चित होती है।
स्ट्रीमलिट के साथ अपने हाथ गंदे करने के लिए, यहीं दस्तावेज़ देखें: स्ट्रीमलिट दस्तावेज़ केवल तेज़ एआई इंजीनियरों और डेवलपर्स के लिए।

अब आप सोच रहे होंगे कि स्ट्रीमलिट और ताइपी में क्या अंतर है? यहां आपका उत्तर दिया गया है, स्ट्रीमलाइट का उपयोग मुख्य रूप से एआई अनुप्रयोगों के फ्रंटएंड के निर्माण के लिए किया जाता है, जबकि ताइपी के साथ, आप फ्रंटएंड और बैकएंड दोनों का निर्माण कर सकते हैं। सरल!!!

3. ग्रैडियो - आनंददायक मशीन लर्निंग ऐप्स बनाएं और साझा करें

10 गुना बेहतर एआई इंजीनियरिंग की बात करते समय, ग्रैडियो को छोड़ना अनैतिक है। यह स्ट्रीमलिट के समान है लेकिन इसमें कई अनूठी विशेषताएं हैं। ग्रैडियो के साथ, आप कोड की कम लाइनों के साथ अपने एआई मॉडल के लिए सरल और इंटरैक्टिव वेब इंटरफेस बना सकते हैं। यह मॉडल प्रदर्शन विज़ुअलाइज़ेशन, भविष्यवाणी विज़ुअलाइज़ेशन और कई अन्य चीज़ों के लिए पूर्वनिर्मित यूआई घटकों के साथ आता है।

ग्रैडियो का उपयोग मुख्य रूप से मशीन लर्निंग और एआई मॉडल के लिए डेमो बनाने के लिए किया जाता है। इससे संबंधित मॉडल एपीआई के साथ फ्रंटएंड और बैकएंड एप्लिकेशन विकसित करने में लगने वाला समय कम हो जाता है ताकि ग्राहक जो समझ सके उसे प्रस्तुत कर सके, ग्रेडियो के साथ आप वह विकसित कर सकते हैं जो ग्राहक तेजी से समझता है।

यह टूल पायथन के साथ एकीकृत है और यह सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग और एआई विकास टूल टेन्सरफ्लो, पायटोरच और स्किकिट-लर्न के साथ भी संगत है। यदि कुछ सबसे नवीन एआई कंपनियों के इंजीनियर इसका उपयोग कर रहे हैं, तो तेज़ एआई डेवलपर्स की टीम पर भरोसा क्यों नहीं किया जाए?

ग्रैडियो के साथ शुरुआत करने के लिए, ग्रैडियो दस्तावेज़ देखें और आप जो कर रहे हैं उसमें 10 गुना तेज़ हो जाएं। नमूना डेमो के लिए, ग्रैडियो प्लेग्राउंड देखें।

4. डैश - अपने व्यवसाय के लिए स्केलेबल, इंटरैक्टिव डेटा ऐप्स बनाकर डेटा और एआई को क्रियान्वित करें

डैश, प्लॉटली द्वारा विकसित एक उपकरण है, जो पायथन में विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए शक्तिशाली है। एक एआई इंजीनियर के रूप में विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करना आपकी भूमिकाओं में से एक है। यह टूल आपके लिए सब कुछ सरल बना देता है।
डैश के साथ, आप पायथन के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड और ऐप्स विकसित कर सकते हैं और सीएसएस या जावास्क्रिप्ट की कोई आवश्यकता नहीं है। डैश एप्लिकेशन पायथन में लिखे गए मॉडलों को एक पॉइंट-एंड-क्लिक इंटरफ़ेस भी देते हैं, जो पारंपरिक "डैशबोर्ड" में क्या संभव है, इसकी धारणा का व्यापक रूप से विस्तार करता है। डैश ऐप्स के साथ, डेटा वैज्ञानिक और एआई इंजीनियर जटिल पायथन एनालिटिक्स को व्यावसायिक निर्णय निर्माताओं और ऑपरेटरों के हाथों में सौंप देते हैं।

डैश के कुछ उल्लेखनीय उपयोग मामलों में पूर्वानुमानित विश्लेषण और पूर्वानुमान, जेनरेटिव एआई ऐप्स विकसित करना, छवि और ऑडियो पहचान ऐप्स और कई अन्य शामिल हैं। विभिन्न डेमो देखने के लिए यहां क्लिक करें।

डैश एपीआई एकीकरण का भी समर्थन करता है जो डैश ऐप्स को कई सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने और साथ ही डेटा साझा करने में सक्षम बनाता है।
डैश 21 जीथब सितारों का दावा करता है जो दर्शाता है कि लोग इसके कार्यों की कितनी सराहना करते हैं। तेज एआई इंजीनियरों की टीम में शामिल होने के लिए, अकेले डैश की क्षमताओं का उपयोग आपको कई एआई इंजीनियरों से एक कदम आगे ले जा सकता है, यहां डैश गाइड से शुरुआत करें।

5. फ्लास्क - एआई-संचालित अनुप्रयोगों के लिए तेजी से पायथन बैकएंड बनाएं

फ्लास्क एक हल्का पायथन फ्रेमवर्क है जो सरल और न्यूनतम सेटअप के साथ वेब एप्लिकेशन बनाने की क्षमता प्रदान करता है। यहां आप चुनते हैं कि आपको अपना फ्रंटएंड कैसे बनाना है, चाहे वह जावास्क्रिप्ट और सीएसएस का उपयोग करना हो या फ्लास्क के साथ आरईएसटी एपीआई के माध्यम से मॉडल एपीआई विकसित करने के बाद स्ट्रीमलिट और ग्रेडियो का उपयोग करना हो।
यह टूल AI विकास टूल जैसे Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn और कई अन्य के साथ अपनी अनुकूलता के कारण AI वेब अनुप्रयोगों के विकास में लोकप्रिय है। यह AI-संचालित वेब अनुप्रयोगों की स्केलेबिलिटी भी प्रदान करता है। यह Django का एक विकल्प है जो एक भारी और व्यापक पायथन ढांचा है।

एआई डेवलपर्स के लिए जो अपने एआई-संचालित वेब अनुप्रयोगों के लिए बैकएंड लॉजिक को तेजी से विकसित करना चाहते हैं, फ्लास्क का उपयोग अन्य बैकएंड डेवलपमेंट फ्रेमवर्क की तुलना में सबसे अच्छा विकल्प होगा जो उपयोग करने के लिए भारी और अधिक जटिल हैं। तेज़ एआई इंजीनियर्स टीम में शामिल होने के लिए, यहां फ्लास्क की क्षमताओं का उपयोग करें -> फ्लास्क क्विक स्टार्ट गाइड

6. एआई-फ्लो - कई एआई मॉडल को आसानी से कनेक्ट करें

एआई-फ्लो एक सरल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस के माध्यम से कस्टम एआई टूल बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। AI-Fow के साथ, आप अपने द्वारा विकसित किए जा रहे टूल में विभिन्न AI मॉडल क्षमताओं की पेशकश करने के लिए ChatGPT, Llama, Claude, Mistral और कई अन्य से विभिन्न AI मॉडल कनेक्ट कर सकते हैं। यहां, आपको प्रोग्रामिंग भाषा में महारत हासिल करने के लिए समय की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह एक नो-कोड प्लेटफॉर्म है।
पलक झपकते ही, आपका टूल कुछ बेहतरीन एआई मॉडलों द्वारा संचालित होगा और चालू रहेगा। यह टूल उन एआई इंजीनियरों के लिए है जो बाजार के लिए तेजी से उत्पाद विकसित करने में रुचि रखते हैं।

एआई-फ्लो के साथ शुरुआत करने के लिए, यहां एक त्वरित मार्गदर्शिका है।

निष्कर्ष

ये एकमात्र उपकरण नहीं हैं जो एआई परियोजनाओं के लिए सुपरस्पीड विकास प्रदान कर सकते हैं। और भी बहुत कुछ हैं, और यदि आपको कुछ मिले हैं, तो आइए टिप्पणियों में उन पर चर्चा करें।

मुझे आशा है कि मैंने जो यहां साझा किया है वह आपको उपयोगी लगा होगा, यदि आपने अभी तक कोई प्रयास नहीं किया है तो मेरा सुझाव है कि आप उन्हें आज़माएं।

आपका दिन अच्छा रहे! अगली बार तक।