오늘날의 기술과 혁신이 주도하는 세계에서는 AI 엔지니어에 대한 수요가 높습니다. BlueTree에서 얻은 통계에 따르면 AI 산업은 2030년까지 약 20배 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 폭발적인 수요는 더 많은 AI 엔지니어에 대한 수요와 함께 발생합니다.

이 글에서는 AI 엔지니어링 작업을 수행할 때 눈에 띄게 만들어 줄 수 있는 상위 6가지 도구와 이러한 도구가 작업을 더 빠르게 완료하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 강력한 툴킷을 갖추는 것은 코딩과 최첨단 솔루션 생성 사이에 큰 차이를 가져올 수 있다는 점을 명심하세요.

레벨을 올릴 준비가 되셨나요? 더 빠른 AI 개발 및 작업 완료의 미래를 살펴보겠습니다.

1. Taipy - Python 데이터 및 AI 웹 애플리케이션을 더 빠르게 구축

Taipy는 Python 기반 데이터 및 풀 스택 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. Taipy를 사용하면 다양한 상호작용 제어 및 시각적 기능을 갖춘 AI 및 데이터 기반 애플리케이션용 GUI를 디자인하고, 백엔드를 개발하며, 더 짧은 시간 내에 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

이 도구는 데이터 통합, Taipy 시나리오를 사용한 작업 조정, What-if 분석, 시나리오 기반 문제 해결 및 데이터 관리를 지원합니다.
AI 엔지니어는 AI 모델 교육에 사용하기 전에 다양한 도구를 사용하여 데이터를 분석해야 하며, 그런 다음 AI 앱의 프런트엔드를 만들기 전에 또 다른 길고 시간이 많이 걸리는 모델 배포 및 API 개발을 수행해야 합니다. Taipy는 처리할 때 속도가 느려지는 다른 라이브러리와 달리 백엔드에서 모델을 구축하는 것부터 애플리케이션을 위한 매력적이고 사용자 직관적인 프런트엔드를 설계 및 개발하는 것까지 예상했던 것보다 더 빠르게 이 모든 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 더 큰 데이터 세트.

Taipy를 사용하여 수행된 일부 샘플 작업에는 영업 대시보드, 트윗 생성, 배경 제거, 감정 감지, 실시간 얼굴 감지 등이 포함됩니다. Taipy 데모에서 직접 살펴보고 Taipy 사용 방법을 익힐 수 있습니다.

Taipy는 Taipy 구성을 구축하고 Markdown 구문으로 GUI 페이지 콘텐츠를 정의하고 데이터 흐름을 디자인하는 데 사용할 수 있는 VS Code 확장인 Taipy Studio를 제공합니다.

Taipy는 Sci-kit learn, Tensorflow, Huggingface 및 모든 AI 개발 알고리즘과 같은 기계 학습 및 AI 개발 도구의 통합을 허용합니다. 또한 선도적인 데이터 및 AI 개발자 플랫폼과도 통합됩니다.

현재까지 Taipy는 13.3,000개의 별을 통해 Github에서 큰 감사와 팔로우를 받고 있습니다. Fast AI 엔지니어 목록에 참여하려면 Taipy 시작하기 문서를 살펴보고 자세히 알아보세요.

2. Streamlit - 데이터 앱을 구축하고 공유하는 더 빠른 방법

Taipy와 마찬가지로 Streamlit도 AI 및 기계 학습 애플리케이션 개발을 단순화하고 가속화하기 위해 개발된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. Streamlit을 사용하면 AI 엔지니어로서 데이터 세트를 대화형의 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션으로 더 빠르게 전환하고 고객과 공유할 수 있습니다. React, Javascript, CSS와 같은 프런트엔드 개발 기술에 대한 사전 지식이 없어도 AI 솔루션을 위한 프런트엔드 애플리케이션을 개발할 수 있으므로 이는 쉽습니다.

Streamlit은 기계 학습 모델, 데이터 기반 통찰력 및 데이터 시각화 도구의 통합을 허용합니다. 시각화 목적과 프런트엔드 개발을 위해 더 많은 라이브러리를 설치할 필요가 없으므로 AI 엔지니어를 위한 완벽한 도구입니다. 호환되는 AI 도구로는 PyTorch, Matplotlib, Keras 등이 있습니다.

Streamlit에는 더 빠른 AI 개발자 및 엔지니어가 되는 여정을 시작하는 데 도움이 될 수 있는 수많은 데모가 있습니다. 이 데모에서는 Streamlit으로 수행할 수 있는 몇 가지 기본 작업을 보여줍니다.

또한 Streamlit 애플리케이션은 프로덕션에 더 쉽고 무료로 배포할 수 있습니다.

Streamlit을 사용하면 개발자가 사용자 정의 UI 구성 요소를 만들고 이를 커뮤니티와 공유하거나 심지어 개인적인 용도로 공유하여 고유성을 보장할 수도 있습니다.
Streamlit을 직접 사용하려면 여기 문서를 자세히 살펴보세요. 더 빠른 AI 엔지니어 및 개발자를 위한 Streamlit 문서입니다.

이제 Streamlit과 Taipy의 차이점이 무엇인지 궁금하실 것입니다. 답변은 다음과 같습니다. Streamlit은 주로 AI 애플리케이션의 프런트엔드를 구축하는 데 사용되는 반면, Taipy를 사용하면 프런트엔드와 백엔드를 모두 구축할 수 있습니다. 단순한!!!

3. Gradio - 멋진 기계 학습 앱 구축 및 공유

10배 더 나은 AI 엔지니어링을 논할 때 Gradio를 빼는 것은 비윤리적입니다. Streamlit과 유사하지만 수많은 고유한 기능이 있습니다. Gradio를 사용하면 더 적은 코드 줄로 AI 모델을 위한 간단하고 대화형 웹 인터페이스를 만들 수 있습니다. 또한 모델 성능 시각화, 예측 시각화 등을 위한 사전 구축된 UI 구성 요소도 함께 제공됩니다.

Gradio는 주로 기계 학습 및 AI 모델용 데모를 만드는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 클라이언트가 이해할 수 있는 것을 제시하기 위해 관련 모델 API를 사용하여 프런트엔드 및 백엔드 애플리케이션을 개발하는 데 소요되는 시간이 줄어들고 Gradio를 사용하면 클라이언트가 이해할 수 있는 것을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

이 도구는 Python과 통합되어 제공되며 가장 널리 사용되는 기계 학습 및 AI 개발 도구인 TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-learn과도 호환됩니다. 가장 혁신적인 AI 회사의 엔지니어들이 이를 사용하고 있다면 더 빠른 AI 개발자 팀에 합류하는 것은 어떨까요?

Gradio를 시작하려면 Gradio 문서를 살펴보고 지금까지 수행한 작업 속도를 10배 더 빠르게 해보세요. 샘플 데모를 보려면 Gradio Playground를 탐색하세요.

4. 대시 - 비즈니스를 위한 확장 가능한 대화형 데이터 앱을 만들어 데이터와 AI를 실행에 옮기세요.

Plotly에서 개발한 도구인 Dash는 Python에서 분석 애플리케이션을 개발하는 데 강력합니다. AI 엔지니어로서 분석 모델을 개발하는 것은 귀하의 역할 중 하나입니다. 이 도구를 사용하면 모든 것이 간단해집니다.
Dash를 사용하면 CSS나 JavaScript가 필요 없이 Python으로 대화형 대시보드와 앱을 개발할 수 있습니다. 또한 Dash 애플리케이션은 Python으로 작성된 모델에 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 기존 "대시보드"에서 가능한 개념을 크게 확장합니다. Dash 앱을 사용하면 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 복잡한 Python 분석을 비즈니스 의사 결정자와 운영자의 손에 맡길 수 있습니다.

Dash의 주목할만한 사용 사례에는 예측 분석 및 예측, 생성 AI 앱 개발, 이미지 및 오디오 인식 앱 등이 포함됩니다. 다양한 데모를 살펴보려면 여기를 클릭하세요.

Dash는 Dash 앱이 여러 시스템과 상호 작용하고 데이터를 공유할 수 있도록 하는 API 통합도 지원합니다.
Dash는 사람들이 Dash가 하는 일에 얼마나 감사하는지 보여주는 21개의 Github 스타를 자랑합니다. 더 빠른 AI 엔지니어 팀에 합류하려면 Dash의 기능만 활용하면 많은 AI 엔지니어보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. 여기 Dash 가이드에서 시작하세요.

5. Flask - AI 기반 애플리케이션을 위한 Python 백엔드를 더 빠르게 구축

Flask는 간단하고 최소한의 설정으로 웹 애플리케이션을 구축하는 기능을 제공하는 경량 Python 프레임워크입니다. 여기에서는 Flask로 REST API를 통해 모델 API를 개발한 후 Javascript 및 CSS를 사용하거나 Streamlit 및 Gradio를 활용하여 프런트엔드를 구축하는 방법을 선택합니다.
이 도구는 Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn 등과 같은 AI 개발 도구와의 호환성으로 인해 AI 웹 애플리케이션 개발에 널리 사용됩니다. 또한 AI 기반 웹 애플리케이션의 확장성을 제공합니다. 무겁고 포괄적인 Python 프레임워크인 Django의 대안입니다.

AI 기반 웹 애플리케이션을 위한 백엔드 로직을 더 빠르게 개발하려는 AI 개발자의 경우 Flask를 사용하는 것이 더 무겁고 사용하기 복잡한 다른 백엔드 개발 프레임워크보다 최선의 선택이 될 것입니다. 더 빠른 AI 엔지니어 팀에 합류하려면 여기에서 Flask 기능을 활용해 보세요 --> Flask 빠른 시작 가이드

6. AI-Flow - 여러 AI 모델을 쉽게 연결

AI-Flow는 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 맞춤형 AI 도구를 생성하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. AI-Fow를 사용하면 ChatGPT, Llama, Claude, Mistral 등의 다양한 AI 모델을 연결하여 개발 중인 도구에 다양한 AI 모델 기능을 제공할 수 있습니다. 여기서는 코드가 없는 플랫폼이므로 프로그래밍 언어를 마스터하는 데 시간이 필요하지 않습니다.
눈 깜짝할 사이에 최고의 AI 모델을 기반으로 도구를 구동하고 실행할 수 있습니다. 이 도구는 시장에 출시할 제품을 더 빠르게 개발하는 데 관심이 있는 AI 엔지니어를 위한 것입니다.

AI-Flow를 시작하려면 여기 빠른 가이드가 있습니다.

결론

AI 프로젝트에 초고속 개발을 제공할 수 있는 유일한 도구는 아닙니다. 더 많은 것들이 있으며, 그중 일부를 발견했다면 댓글에서 이에 대해 논의해 보겠습니다.

여기서 공유한 내용이 도움이 되었기를 바랍니다. 아직 시도해 보지 않으셨다면 시도해 보시기 바랍니다.

좋은 하루 보내세요! 다음 시간까지.