今日のテクノロジーとイノベーション主導の世界では、AI エンジニアの需要が高まっています。 BlueTree から入手した統計によると、AI 業界は 2030 年までに 20 倍近く成長すると予想されています。この需要の急増により、より多くの AI エンジニアの需要が生じています。

この記事では、AI エンジニアリング タスクを実行する際に優れたツールトップ 6 と、それらのツールがどのようにタスクをより迅速に完了できるかについて説明します。強力なツールキットがあるかないかは、コーディングと最先端のソリューションの作成の間に大きな違いがあることに注意してください。

レベルアップする準備はできましたか? AI 開発とタスク完了の高速化の未来に飛び込みましょう:

1. Taipy - Python データと AI Web アプリケーションをより速く構築します

Taipy は、Python ベースのデータおよびフルスタック AI アプリケーションを構築するためのオープンソース ライブラリです。 Taipy を使用すると、多くのインタラクティブなコントロールとビジュアルを備えた AI およびデータ駆動型アプリケーションの GUI を設計し、バックエンドを開発し、本番環境に対応した Web アプリケーションを短期間で作成できます。

このツールには、データ統合、Taipy シナリオを使用したタスク オーケストレーション、What-if 分析、シナリオベースの問題解決とデータ管理のサポートが付属しています。
AI エンジニアは、AI モデルのトレーニングにデータを使用する前に、さまざまなツールを使用してデータを分析する必要があります。その後、AI アプリのフロントエンドを作成する前に、さらに時間と時間のかかるモデルのデプロイと API 開発を行う必要があります。 Taipy は、バックエンドでのモデルの構築から、アプリケーションの魅力的でユーザーが直感的なフロントエンドの設計と開発に至るまで、これらすべてを予想よりも迅速に実行できるようにします。同時に、処理時に遅くなる他のライブラリとは異なり、パフォーマンスを最高の状態に保ちます。より大きなデータセット。

Taipy を使用して実行されるサンプル作業には、営業ダッシュボード、ツイート生成、背景除去、感情検出、リアルタイムの顔検出などが含まれます。 Taipy デモでそれらを探索して、実際に手を動かし、Taipy の使用方法をマスターすることができます。

Taipy は、Taipy 構成を構築し、Markdown 構文で GUI ページ コンテンツを定義したり、データフローを設計したりするために使用できる、VS Code 拡張機能 Taipy Studio を提供します。

Taipy は、機械学習と、Sci-kit learn、Tensorflow、Huggingface などの AI 開発ツール、およびすべての AI 開発アルゴリズムの統合を受け入れます。また、主要なデータおよび AI 開発者プラットフォームと統合します。

これまで、Taipy は多大な評価を得ており、Github では 13,300 個のスターを獲得していることが明らかです。 Fast AI エンジニアのリストに加わるには、Taipy の入門ドキュメントにアクセスして詳細を確認してください。

2. Streamlit - データ アプリをより迅速に構築して共有する方法

Taipy と同様に、Streamlit も、AI および機械学習アプリケーションの開発を簡素化および高速化するために開発されたオープンソースの Python フレームワークです。 Streamlit を使用すると、AI エンジニアはデータセットをインタラクティブで本格的なアプリケーションに迅速に変換し、クライアントと共有できます。 React、JavaScript、CSS などのフロントエンド開発スキルの事前知識がなくても、AI ソリューション用のフロントエンド アプリケーションを開発できるため、これは簡単です。

Streamlit は、機械学習モデル、データ駆動型の洞察、データ視覚化ツールの統合を受け入れます。これにより、視覚化やフロントエンド開発のために追加のライブラリをインストールする必要がなくなるため、AI エンジニアにとって最適なツールになります。互換性のある AI ツールには、PyTorch、Matplotlib、Keras などが含まれます。

Streamlit には、より高速な AI 開発者およびエンジニアになるための取り組みを開始するのに役立つデモが大量にあります。これらのデモでは、Streamlit で実行できる基本的なことのいくつかを示します。

また、Streamlit アプリケーションは、実稼働環境へのデプロイが簡単かつ無料であることにも注意してください。

Streamlit を使用すると、開発者はカスタム UI コンポーネントを作成し、コミュニティや個人使用でも共有できるため、独自性が確保されます。
Streamlit を実際に使ってみるには、ここでドキュメントを読んでください: より高速な AI エンジニアと開発者専用の Streamlit ドキュメント。

ここで、Streamlit と Taipy の違いは何だろうと疑問に思われるかもしれません。答えは次のとおりです。Streamlit は主に AI アプリケーションのフロントエンドの構築に使用されますが、Taipy を使用するとフロントエンドとバックエンドの両方を構築できます。単純！！！

3. Gradio - 楽しい機械学習アプリを構築して共有します

10 倍優れた AI エンジニアリングについて語るとき、Gradio を外すのは非倫理的です。 Streamlit に似ていますが、独自の機能が多数あります。 Gradio を使用すると、少ないコード行で AI モデル用のシンプルでインタラクティブな Web インターフェイスを作成できます。また、モデルのパフォーマンスの視覚化、予測の視覚化などのための事前構築された UI コンポーネントも付属しています。

Gradio は主に、機械学習と AI モデルのデモを作成するために使用されます。これにより、クライアントが理解できる内容を提示するために、関連するモデル API を使用してフロントエンドおよびバックエンド アプリケーションを開発するのに費やされる時間が削減され、Gradio を使用すると、クライアントが理解できる内容をより迅速に開発できます。

このツールは Python と統合されており、最も人気のある機械学習および AI 開発ツールである TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn とも互換性があります。最も革新的な AI 企業のエンジニアがそれを使用しているのであれば、より高速な AI 開発者のチームに参加してみてはいかがでしょうか?

Gradio を使い始めるには、Gradio のドキュメントを参照して、これまで行ってきた作業を 10 倍高速化してください。サンプル デモについては、Gradio Playground をご覧ください。

4. ダッシュ - ビジネス向けにスケーラブルでインタラクティブなデータ アプリを作成することで、データと AI を活用します

Dash は Plotly によって開発されたツールで、Python での分析アプリケーションの開発に強力です。 AI エンジニアとして、分析モデルを開発することもあなたの役割の 1 つです。このツールを使用すると、それがすべて簡単になります。
Dash を使用すると、Python を使用してインタラクティブなダッシュボードとアプリを開発でき、CSS や JavaScript は必要ありません。また、ダッシュ アプリケーションは、Python で記述されたモデルへのポイント アンド クリック インターフェイスを提供し、従来の「ダッシュボード」で可能なことの概念を大幅に拡張します。 Dash アプリを使用すると、データ サイエンティストと AI エンジニアは、複雑な Python 分析をビジネスの意思決定者やオペレーターに任せることができます。

Dash の注目すべき使用例には、予測分析と予測、生成 AI アプリの開発、画像および音声認識アプリなどが含まれます。ここをクリックしてさまざまなデモをご覧ください。

Dash は、Dash アプリが複数のシステムとやり取りしたり、データを共有したりできるようにする API 統合もサポートしています。
Dash は 21 個の Github スターを誇り、その機能が人々からどれほど高く評価されているかを示しています。より高速な AI エンジニアのチームに参加するには、Dash の機能を活用するだけで、多くの AI エンジニアよりも一歩先に進むことができます。ここから Dash ガイドをご覧ください。

5. Flask - AI 駆動型アプリケーションの Python バックエンドをより迅速に構築する

Flask は、シンプルで最小限のセットアップで Web アプリケーションを構築する機能を提供する軽量の Python フレームワークです。ここでは、JavaScript と CSS を使用するか、Flask で REST API 経由でモデル API を開発した後に Streamlit と Gradio を利用するかにかかわらず、フロントエンドを構築する方法を選択します。
このツールは、Tensorflow、PyTorch、Scikit-learn などの AI 開発ツールとの互換性があるため、AI Web アプリケーションの開発で人気があります。また、AI 駆動の Web アプリケーションのスケーラビリティも提供します。これは、重くて包括的な Python フレームワークである Django の代替品です。

AI 駆動の Web アプリケーションのバックエンド ロジックをより迅速に開発したい AI 開発者にとって、重くて使用が複雑な他のバックエンド開発フレームワークよりも、Flask を使用することが最良の選択となります。より高速な AI エンジニア チームに参加するには、ここで Flask の機能を活用してください --> Flask クイック スタート ガイド

6. AI-Flow - 複数の AI モデルを簡単に接続

AI-Flow は、シンプルなドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを通じてカスタム AI ツールを作成するためのオープンソース フレームワークです。 AI-Fow を使用すると、ChatGPT、Llama、Claude、Mistral などのさまざまな AI モデルを接続して、開発中のツールにさまざまな AI モデル機能を提供できます。ここでは、ノーコード プラットフォームであるため、プログラミング言語を習得するのに時間は必要ありません。
瞬く間に、いくつかの優れた AI モデルを活用したツールが稼働するようになります。このツールは、市場向けの製品をより迅速に開発することに関心のある AI エンジニア向けです。

AI-Flow を始めるには、ここにクイック ガイドがあります。

結論

AI プロジェクトの超高速開発を実現できるツールはこれらだけではありません。他にもたくさんあります。もし見つけた場合は、コメントで議論しましょう。

ここで共有したものがお役に立てば幸いです。まだ試したことがない場合は、試してみることをお勧めします。

すてきな一日を！次回まで。