No mundo atual movido pela tecnologia e inovação, há uma grande demanda por engenheiros de IA. Espera-se que a indústria de IA cresça quase 20 vezes até 2030, de acordo com estatísticas obtidas da BlueTree. Essa demanda crescente vem com uma demanda por mais engenheiros de IA.

Neste artigo, exploraremos as 6 principais ferramentas que podem fazer você se destacar quando se trata de realizar tarefas de engenharia de IA e como elas podem ajudá-lo a concluir tarefas com mais rapidez. Lembre-se de que ter um kit de ferramentas poderoso pode ser uma grande diferença entre codificar e criar soluções de ponta.

Pronto para subir de nível? vamos mergulhar direto no futuro do desenvolvimento mais rápido de IA e conclusão de tarefas:

1. Taipy - Crie aplicativos da web Python Data & AI com mais rapidez

Taipy é uma biblioteca de código aberto para construção de dados baseados em Python e aplicativos de IA full-stack. Com o Taipy, você pode projetar GUIs para seus aplicativos baseados em IA e dados com muitos controles e recursos visuais de interatividade, desenvolver o back-end e criar aplicativos da web prontos para produção em um período de tempo mais curto.

Esta ferramenta vem com suporte para integração de dados, orquestração de tarefas usando cenários Taipy, análise hipotética, solução de problemas baseada em cenários e gerenciamento de dados.
Como engenheiro de IA, você precisa analisar dados usando várias ferramentas antes de usá-los para treinar seu modelo de IA e, depois disso, outra longa e demorada implantação de modelo e desenvolvimento de API antes de criar o front-end para seu aplicativo de IA. Taipy ajuda você a fazer tudo isso mais rápido do que você esperava, desde construir seu modelo no backend até projetar e desenvolver um frontend atraente e intuitivo para seus aplicativos, mantendo o desempenho no máximo, ao contrário de outras bibliotecas que ficam mais lentas ao lidar com conjuntos de dados maiores.

Alguns dos exemplos de trabalho realizados usando o Taipy incluem um painel de vendas, geração de tweets, remoção de fundo, detecção de emoções, detecção de rosto em tempo real e muito mais. Você pode explorá-los nas demonstrações do Taipy para colocar a mão na massa e aprender como usar o Taipy.

Taipy traz para você uma extensão VS Code, Taipy Studio, que você pode usar para construir suas configurações Taipy e definir o conteúdo da página GUI na sintaxe Markdown, bem como projetar fluxos de dados.

Taipy aceita a integração de ferramentas de aprendizado de máquina e desenvolvimento de IA, como Sci-kit learn, Tensorflow, Huggingface e todos os algoritmos de desenvolvimento de IA. Ele também se integra às principais plataformas de desenvolvimento de dados e IA.

Até o momento, Taipy tem um grande apreço e seguidores no Github, evidentes com suas 13,3 mil estrelas. Para entrar na lista de Fast AI Engineers, mergulhe nos documentos de primeiros passos do Taipy e saiba mais.

2. Streamlit – Uma maneira mais rápida de criar e compartilhar aplicativos de dados

Assim como o Taipy, o Streamlit também é uma estrutura Python de código aberto desenvolvida para simplificar e acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Com o Streamlit, você, como engenheiro de IA, pode transformar um conjunto de dados em um aplicativo interativo e completo com mais rapidez e compartilhá-lo com os clientes. Isso é fácil, pois você pode desenvolver aplicativos frontend para suas soluções de IA, mesmo sem ter conhecimento prévio de habilidades de desenvolvimento frontend, como React, Javascript e CSS.

Streamlit aceita integração de modelos de aprendizado de máquina, insights baseados em dados e ferramentas de visualização de dados. Isso o torna uma ferramenta perfeita para engenheiros de IA, pois não haverá necessidade de instalar mais bibliotecas para fins de visualização e desenvolvimento de front-end. Algumas das ferramentas de IA com as quais é compatível incluem PyTorch, Matplotlib, Keras e muito mais.

Streamlit tem uma tonelada de demonstrações que podem ajudá-lo a começar a jornada para se tornar um desenvolvedor e engenheiro de IA mais rápido. Essas demonstrações mostram algumas das coisas básicas que você pode fazer com o Streamlit.

Além disso, observe que os aplicativos Streamlit são mais fáceis e gratuitos para implantar na produção.

Streamlit também permite que o desenvolvedor crie componentes de UI personalizados e os compartilhe com a comunidade ou até mesmo para uso pessoal, garantindo assim a exclusividade.
Para sujar as mãos com o Streamlit, mergulhe nos documentos aqui: Documentos do Streamlit apenas para engenheiros e desenvolvedores de IA mais rápidos.

Agora você deve estar se perguntando: Qual é a diferença entre Streamlit e Taipy? Aí vai sua resposta: Streamlit é usado principalmente para construir o frontend de aplicativos de IA, enquanto com o Taipy você pode construir tanto o frontend quanto o backend. Simples!!!

3. Gradio - Crie e compartilhe aplicativos de aprendizado de máquina incríveis

Quando se fala em engenharia de IA 10x melhor, é antiético deixar de fora o Gradio. É semelhante ao Streamlit, mas com muitos recursos exclusivos. Com Gradio, você pode criar interfaces web simples e interativas para seus modelos de IA com menos linhas de código. Ele também vem com componentes de UI pré-construídos para visualização de desempenho de modelo, visualizações de previsão e muito mais.

Gradio é usado principalmente para criar demonstrações para modelos de aprendizado de máquina e IA. Isso reduz o tempo que seria gasto no desenvolvimento de aplicativos frontend e backend com APIs de modelo relacionadas para apresentar o que um cliente pode entender. Com Gradio você desenvolve o que um cliente entende com mais rapidez.

Esta ferramenta vem integrada com Python e também é compatível com TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn, as ferramentas mais populares de aprendizado de máquina e desenvolvimento de IA. Se engenheiros de algumas das empresas de IA mais inovadoras o estão usando, por que não entrar na equipe de desenvolvedores de IA mais rápidos?

Para começar a usar o Gradio, explore os documentos do Gradio e torne-se 10x mais rápido no que você faz. Para exemplos de demonstrações, explore o Gradio Playground.

4. Dash – Coloque dados e IA em ação criando aplicativos de dados escaláveis ​​e interativos para o seu negócio

Dash, uma ferramenta desenvolvida pela Plotly, é poderosa para desenvolver aplicações analíticas em Python. Como engenheiro de IA, desenvolver modelos analíticos é uma de suas funções. Esta ferramenta torna tudo isso simples para você.
Com o Dash, você pode desenvolver painéis e aplicativos interativos com Python e sem necessidade de CSS ou JavaScript. Os aplicativos Dash também fornecem uma interface de apontar e clicar para modelos escritos em Python, expandindo enormemente a noção do que é possível em um “painel” tradicional. Com os aplicativos Dash, cientistas de dados e engenheiros de IA colocam análises complexas de Python nas mãos de tomadores de decisão e operadores de negócios.

Alguns dos casos de uso notáveis ​​do Dash incluem análises e previsões preditivas, desenvolvimento de aplicativos de IA generativa, aplicativos de reconhecimento de imagem e áudio e muito mais. Clique aqui para explorar várias demonstrações.

Dash também suporta integração de API que permite que aplicativos Dash interajam com vários sistemas e também compartilhem dados.
Dash se orgulha de ter 21 estrelas no Github, o que mostra o quanto as pessoas apreciam o que ele faz. Para entrar na equipe de engenheiros de IA mais rápidos, utilizar apenas os recursos do Dash pode levá-lo um passo à frente de muitos engenheiros de IA, comece aqui no Guia do Dash.

5. Flask - Crie back-end Python para aplicativos baseados em IA com mais rapidez

Flask é uma estrutura Python leve que fornece recursos de construção de aplicativos da web com uma configuração simples e mínima. Aqui você escolhe como construir seu frontend, seja usando Javascript e CSS ou utilizando Streamlit e Gradio após desenvolver a API do modelo via APIs REST com Flask.
Esta ferramenta é popular no desenvolvimento de aplicações web de IA devido à sua compatibilidade com ferramentas de desenvolvimento de IA como Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn e muito mais. Ele também oferece escalabilidade de aplicativos da web baseados em IA. É uma alternativa ao Django, que é um framework Python pesado e abrangente.

Para desenvolvedores de IA que desejam desenvolver a lógica de back-end para seus aplicativos da web orientados por IA com mais rapidez, usar o Flask seria a melhor escolha em vez de outras estruturas de desenvolvimento de back-end que são mais pesadas e complexas de usar. Para se juntar à equipe mais rápida de engenheiros de IA, comece a utilizar os recursos do Flask aqui -> Guia de início rápido do Flask

6. AI-Flow - Conecte vários modelos de IA facilmente

AI-Flow é uma estrutura de código aberto para a criação de ferramentas de IA personalizadas por meio de uma interface simples de arrastar e soltar. Com AI-Fow, você pode conectar diferentes modelos de IA de ChatGPT, Llama, Claude, Mistral e muitos mais para oferecer vários recursos de modelo de IA à ferramenta que você está desenvolvendo. Aqui, você não precisa de tempo para dominar uma linguagem de programação, pois é uma plataforma sem código.
Em um piscar de olhos, você terá sua ferramenta alimentada por alguns dos melhores modelos de IA, instalada e funcionando. Esta ferramenta é para engenheiros de IA que estão interessados ​​em desenvolver produtos para o mercado com mais rapidez.

Para começar a usar o AI-Flow, aqui está um guia rápido.

Conclusão

Essas não são as únicas ferramentas que podem fornecer desenvolvimento super-rápido para projetos de IA. Existem muitos mais, e se você encontrou alguns, vamos discuti-los nos comentários.

Espero que você tenha achado os que compartilhei aqui úteis. Se você ainda não experimentou nenhum, sugiro que experimente.

Tenha um ótimo dia! Até a próxima.