В современном мире, основанном на технологиях и инновациях, существует высокий спрос на инженеров по искусственному интеллекту. Согласно статистическим данным, полученным от BlueTree, к 2030 году ожидается, что индустрия искусственного интеллекта вырастет почти в 20 раз. Этот стремительно растущий спрос сопровождается спросом на большее количество инженеров по искусственному интеллекту.

В этой статье мы рассмотрим 6 лучших инструментов, которые помогут вам выделиться при выполнении задач по разработке искусственного интеллекта, и то, как они могут помочь вам выполнить задачи быстрее. Имейте в виду, что наличие мощного набора инструментов может сыграть большую роль между программированием и созданием передовых решений.

Готовы повысить уровень? давайте окунемся в будущее более быстрой разработки ИИ и выполнения задач:

1. Taipy — быстрее создавайте веб-приложения с данными Python и искусственным интеллектом.

Taipy — это библиотека с открытым исходным кодом для создания данных на основе Python и полнофункциональных приложений искусственного интеллекта. С помощью Taipy вы можете разрабатывать графические интерфейсы для своего приложения, управляемого искусственным интеллектом и данными, со множеством элементов управления интерактивностью и визуальными эффектами, разрабатывать серверную часть и создавать готовые к использованию веб-приложения за более короткий период времени.

Этот инструмент поддерживает интеграцию данных, оркестрацию задач с использованием сценариев Taipy, анализ «что, если», решение проблем на основе сценариев и управление данными.
Как инженеру по искусственному интеллекту, вам необходимо анализировать данные с помощью различных инструментов, прежде чем использовать их для обучения своей модели искусственного интеллекта, а после этого еще одно долгое и трудоемкое развертывание модели и разработка API, прежде чем вы создадите интерфейс для своего приложения искусственного интеллекта. Taipy помогает вам сделать все это быстрее, чем вы могли ожидать: от построения модели на серверной части до проектирования и разработки привлекательного и интуитивно понятного интерфейса для ваших приложений, сохраняя при этом производительность на пике, в отличие от других библиотек, которые работают медленнее при работе с большие наборы данных.

Некоторые примеры работы, выполненной с помощью Taipy, включают в себя панель управления продажами, создание твитов, удаление фона, обнаружение эмоций, обнаружение лиц в реальном времени и многое другое. Вы можете изучить их в демоверсиях Taipy, чтобы запачкать руки и научиться использовать Taipy.

Taipy предлагает вам расширение VS Code, Taipy Studio, которое вы можете использовать для создания конфигураций Taipy и определения содержимого страниц графического интерфейса в синтаксисе Markdown, а также для проектирования потоков данных.

Taipy принимает интеграцию инструментов машинного обучения и разработки искусственного интеллекта, таких как Sci-kit Learning, Tensorflow, Huggingface и всех алгоритмов разработки искусственного интеллекта. Он также интегрируется с ведущими платформами разработчиков данных и искусственного интеллекта.

На сегодняшний день Taipy пользуется огромной популярностью и подписчиками на Github, о чем свидетельствует его 13,3 тысяч звезд. Чтобы попасть в список инженеров по быстрому искусственному интеллекту, ознакомьтесь с документацией Taipy Getting Started и узнайте больше.

2. Streamlit — более быстрый способ создания приложений для обработки данных и обмена ими.

Как и Taipy, Streamlit — это платформа Python с открытым исходным кодом, разработанная для упрощения и ускорения разработки приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. С помощью Streamlit вы, как инженер по искусственному интеллекту, можете быстрее превратить набор данных в интерактивное и полноценное приложение и поделиться им с клиентами. Это легко, поскольку вы можете разрабатывать интерфейсные приложения для своих решений искусственного интеллекта, даже не имея предварительных знаний о навыках внешней разработки, таких как React, Javascript и CSS.

Streamlit допускает интеграцию моделей машинного обучения, анализа данных и инструментов визуализации данных. Это делает его идеальным инструментом для инженеров искусственного интеллекта, поскольку нет необходимости устанавливать дополнительные библиотеки для целей визуализации и разработки внешнего интерфейса. Некоторые из инструментов искусственного интеллекта, с которыми он совместим, включают PyTorch, Matplotlib, Keras и многие другие.

В Streamlit есть масса демоверсий, которые помогут вам начать путь к тому, чтобы стать более быстрым разработчиком и инженером в области искусственного интеллекта. Эти демонстрации покажут вам некоторые основные возможности Streamlit.

Также обратите внимание, что приложения Streamlit проще и бесплатно развертывать в рабочей среде.

Streamlit также позволяет разработчику создавать собственные компоненты пользовательского интерфейса и делиться ими с сообществом или даже для личного использования, обеспечивая тем самым уникальность.
Чтобы испачкать руки с помощью Streamlit, погрузитесь в документацию прямо здесь: Документы Streamlit только для более быстрых инженеров и разработчиков искусственного интеллекта.

Теперь вам может быть интересно: в чем разница между Streamlit и Taipy? Вот ваш ответ: Streamlit в основном используется для создания внешнего интерфейса приложений искусственного интеллекта, а с помощью Taipy вы можете создавать как внешний, так и внутренний интерфейс. Простой!!!

3. Gradio — создавайте и делитесь замечательными приложениями для машинного обучения.

Говоря о 10-кратном улучшении ИИ-инженерии, неэтично не учитывать Gradio. Он похож на Streamlit, но с множеством уникальных функций. С помощью Gradio вы можете создавать простые и интерактивные веб-интерфейсы для своих моделей искусственного интеллекта с меньшим количеством строк кода. Он также поставляется со встроенными компонентами пользовательского интерфейса для визуализации производительности модели, прогнозирования и многого другого.

Gradio в основном используется для создания демонстраций моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. Это сокращает время, затрачиваемое на разработку интерфейсных и серверных приложений со связанными API-интерфейсами модели, чтобы представить то, что клиент может понять, а с Gradio вы быстрее разрабатываете то, что понимает клиент.

Этот инструмент интегрирован с Python, а также совместим с TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn, наиболее популярными инструментами машинного обучения и разработки искусственного интеллекта. Если его используют инженеры некоторых из самых инновационных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, почему бы не присоединиться к команде более быстрых разработчиков искусственного интеллекта?

Чтобы начать работу с Gradio, изучите документацию Gradio и станьте в 10 раз быстрее в своих действиях. Примеры демонстраций можно найти на игровой площадке Gradio.

4. Dash. Используйте данные и искусственный интеллект, создавая масштабируемые интерактивные приложения для работы с данными для вашего бизнеса.

Dash, инструмент, разработанный Plotly, является мощным инструментом для разработки аналитических приложений на Python. Одна из ваших обязанностей как инженера по искусственному интеллекту — разработка аналитических моделей. Этот инструмент сделает все это проще для вас.
С помощью Dash вы можете разрабатывать интерактивные информационные панели и приложения на Python без необходимости использования CSS или JavaScript. Приложения Dash также предоставляют интерфейс «укажи и щелкни» для моделей, написанных на Python, что значительно расширяет представление о возможностях традиционной «панели мониторинга». С помощью приложений Dash исследователи данных и инженеры по искусственному интеллекту передают сложную аналитику Python в руки лиц, принимающих бизнес-решения, и операторов.

Некоторые из наиболее примечательных случаев использования Dash включают предиктивную аналитику и прогнозирование, разработку приложений генеративного искусственного интеллекта, приложений для распознавания изображений и аудио и многое другое. Нажмите здесь, чтобы просмотреть различные демоверсии.

Dash также поддерживает интеграцию API, которая позволяет приложениям Dash взаимодействовать с несколькими системами, а также обмениваться данными.
Dash может похвастаться 21 звездой Github, что показывает, насколько люди ценят то, что он делает. Чтобы попасть в команду более быстрых инженеров по искусственному интеллекту и использовать возможности Dash, вы сможете на шаг опередить многих инженеров по искусственному интеллекту, начните здесь, в Dash Guide.

5. Flask — быстрее создавайте серверную часть Python для приложений, управляемых искусственным интеллектом.

Flask — это легкая среда Python, которая предоставляет возможности создания веб-приложений с простой и минимальной настройкой. Здесь вы выбираете, как вы будете создавать свой интерфейс: используя Javascript и CSS или используя Streamlit и Gradio после разработки API модели через REST API с помощью Flask.
Этот инструмент популярен при разработке веб-приложений искусственного интеллекта благодаря своей совместимости с такими инструментами разработки искусственного интеллекта, как Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn и многими другими. Он также обеспечивает масштабируемость веб-приложений, управляемых искусственным интеллектом. Это альтернатива Django, тяжелому и комплексному фреймворку Python.

Для разработчиков ИИ, которые хотят быстрее разрабатывать серверную логику для своих веб-приложений, управляемых ИИ, использование Flask будет лучшим выбором по сравнению с другими средами разработки серверной части, которые более тяжелы и сложны в использовании. Чтобы присоединиться к команде более быстрых инженеров по искусственному интеллекту, начните использовать возможности Flask здесь --> Краткое руководство по использованию Flask

6. AI-Flow — легкое подключение нескольких моделей искусственного интеллекта.

AI-Flow — это платформа с открытым исходным кодом для создания пользовательских инструментов искусственного интеллекта с помощью простого интерфейса перетаскивания. С помощью AI-Fow вы можете подключать различные модели ИИ из ChatGPT, Llama, Claude, Mistral и многих других, чтобы предложить различные возможности моделей ИИ для разрабатываемого вами инструмента. Здесь вам не нужно время для освоения языка программирования, поскольку это платформа без кода.
В мгновение ока ваш инструмент будет запущен и работает на базе лучших моделей искусственного интеллекта. Этот инструмент предназначен для тех инженеров искусственного интеллекта, которые заинтересованы в более быстрой разработке продуктов для рынка.

Чтобы начать работу с AI-Flow, ознакомьтесь с кратким руководством.

Заключение

Это не единственные инструменты, которые могут обеспечить сверхскоростную разработку проектов ИИ. Их гораздо больше, и если вы что-то встречали, давайте обсудим их в комментариях.

Надеюсь, те, которыми я здесь поделился, оказались для вас полезными. Если вы еще ничего не пробовали, я предлагаю вам попробовать их.

Хорошего дня! До следующего раза.