在当今科技和创新驱动的世界，对人工智能工程师的需求很高。根据 BlueTree 的统计数据，到 2030 年，人工智能行业预计将增长近 20 倍。这种飙升的需求伴随着对更多人工智能工程师的需求。

在本文中，我们将探讨可以让您在执行 AI 工程任务时脱颖而出的 6 种顶级工具，以及它们如何帮助您更快地完成任务。请记住，拥有强大的工具包可能会在编码和创建尖端解决方案之间产生很大的差异。

准备好升级了吗？让我们深入探讨更快的人工智能开发和任务完成的未来：

1. Taipy - 更快地构建 Python 数据和 AI Web 应用程序

Taipy 是一个开源库，用于构建基于 Python 的数据和全栈人工智能应用程序。借助 Taipy，您可以通过许多交互控件和视觉效果为 AI 和数据驱动应用程序设计 GUI，开发后端，并在更短的时间内开发出可投入生产的 Web 应用程序。

该工具支持数据集成、使用 Taipy Scenarios 进行任务编排、假设分析、基于场景的问题解决和数据管理。
作为一名 AI 工程师，您需要使用各种工具分析数据，然后再使用数据来训练您的 AI 模型，然后在为 AI 应用程序创建前端之前进行另一个漫长而耗时的模型部署和 API 开发。 Taipy 可以帮助您比预期更快地完成这一切，从在后端构建模型到为您的应用程序设计和开发有吸引力且用户直观的前端，同时保持性能处于峰值，这与其他在处理数据时速度变慢的库不同。更大的数据集。

使用 Taipy 完成的一些示例工作包括销售仪表板、推文生成、背景去除器、情绪检测、实时人脸检测等等。您可以在 Taipy 演示中探索它们，亲自动手并掌握如何使用 Taipy。

Taipy 为您带来了 VS Code 扩展 Taipy Studio，您可以使用它来构建 Taipy 配置并以 Markdown 语法定义 GUI 页面内容以及设计数据流。

Taipy 接受机器学习和 AI 开发工具的集成，例如 Sci-kit learn、Tensorflow、Huggingface 以及所有 AI 开发算法。它还与领先的数据和人工智能开发者平台集成。

迄今为止，Taipy 在 Github 上拥有巨大的赞赏和追随者，拥有 13,300 颗星。要加入 Fast AI 工程师名单，请深入研究 Taipy 入门文档并了解更多信息。

2. Streamlit - 构建和共享数据应用程序的更快方式

与 Taipy 一样，Streamlit 也是一个开源 Python 框架，旨在简化和加快人工智能和机器学习应用程序的开发。借助 Streamlit，您作为人工智能工程师可以更快地将数据集转变为交互式且成熟的应用程序，并与客户共享。这很容易，因为即使您事先不了解 React、Javascript 和 CSS 等前端开发技能，也可以为您的 AI 解决方案开发前端应用程序。

Streamlit 接受机器学习模型、数据驱动的见解和数据可视化工具的集成。这使其成为人工智能工程师的完美工具，因为无需安装更多库即可实现可视化和前端开发。它兼容的一些 AI 工具包括 PyTorch、Matplotlib、Keras 等。

Streamlit 拥有大量演示，可以帮助您开始成为更快的 AI 开发人员和工程师的旅程。这些演示向您展示了可以使用 Streamlit 执行的一些基本操作。

另请注意，Streamlit 应用程序更容易且免费部署到生产环境中。

Streamlit 还允许开发人员创建自定义 UI 组件并与社区共享，甚至供个人使用，从而确保独特性。
要亲自使用 Streamlit，请深入阅读此处的文档：Streamlit 文档仅适用于更快的 AI 工程师和开发人员。

现在您可能想知道，Streamlit 和 Taipy 之间有什么区别？答案是这样的，Streamlit 主要用于构建 AI 应用程序的前端，而使用 Taipy，您可以同时构建前端和后端。简单的！！！

3. Gradio - 构建和分享令人愉快的机器学习应用程序

当谈论 10 倍更好的 AI 工程时，忽略 Gradio 是不道德的。它与 Streamlit 类似，但具有大量独特功能。借助 Gradio，您可以使用更少的代码为 AI 模型创建简单且交互式的 Web 界面。它还配备了用于模型性能可视化、预测可视化等的预构建 UI 组件。

Gradio 主要用于创建机器学习和人工智能模型的演示。这减少了使用相关模型 API 开发前端和后端应用程序所花费的时间，以便呈现客户可以理解的内容，使用 Gradio 可以更快地开发客户理解的内容。

该工具与 Python 集成，并且还与 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn（最流行的机器学习和 AI 开发工具）兼容。如果一些最具创新性的人工智能公司的工程师正在使用它，为什么不加入更快的人工智能开发人员团队呢？

要开始使用 Gradio，请浏览 Gradio 文档，并将您一直在做的事情提速 10 倍。如需示例演示，请探索 Gradio Playground。

4. Dash - 通过为您的企业创建可扩展的交互式数据应用程序，将数据和人工智能付诸实践

Dash 是 Plotly 开发的工具，非常适合用 Python 开发分析应用程序。作为人工智能工程师，开发分析模型是您的职责之一。这个工具让一切变得简单。
借助 Dash，您可以使用 Python 开发交互式仪表板和应用程序，而无需 CSS 或 JavaScript。 Dash 应用程序还为用 Python 编写的模型提供了点击式界面，极大地扩展了传统“仪表板”的可能性概念。借助 Dash 应用程序，数据科学家和人工智能工程师将复杂的 Python 分析交给业务决策者和运营商。

Dash 的一些著名用例包括预测分析和预测、开发生成式 AI 应用程序、图像和音频识别应用程序等等。单击此处探索各种演示。

Dash 还支持 API 集成，使 Dash 应用程序能够与多个系统交互并共享数据。
Dash 拥有 21 个 Github 星星，这表明人们对它所做的事情有多么赞赏。要加入速度更快的 AI 工程师团队，仅利用 Dash 的功能就可以让您比许多 AI 工程师领先一步，请从 Dash 指南开始。

5. Flask - 更快地为 AI 驱动的应用程序构建 Python 后端

Flask 是一个轻量级 Python 框架，提供通过简单且最少的设置构建 Web 应用程序的功能。在这里，您可以选择如何构建前端，是使用 Javascript 和 CSS，还是在使用 Flask 通过 REST API 开发模型 API 后使用 Streamlit 和 Gradio。
由于它与 Tensorflow、PyTorch、Scikit-learn 等 AI 开发工具的兼容性，该工具在 AI Web 应用程序的开发中很受欢迎。它还提供人工智能驱动的 Web 应用程序的可扩展性。它是 Django 的替代品，Django 是一个重型且全面的 Python 框架。

对于想要更快地为其人工智能驱动的 Web 应用程序开发后端逻辑的人工智能开发人员来说，使用 Flask 将是比其他更重、更复杂的后端开发框架的最佳选择。要加入更快的 AI 工程师团队，请在此处开始利用 Flask 的功能 --> Flask 快速入门指南

6. AI-Flow - 轻松连接多个AI模型

AI-Flow 是一个开源框架，用于通过简单的拖放界面创建自定义 AI 工具。借助 AI-Fow，您可以连接来自 ChatGPT、Llama、Claude、Mistral 等的不同 AI 模型，为您正在开发的工具提供各种 AI 模型功能。在这里，您不需要时间来掌握编程语言，因为它是一个无代码平台。
眨眼间，您的工具就会由一些最出色的人工智能模型提供支持，并启动并运行。该工具适合那些有兴趣更快地为市场开发产品的人工智能工程师。

要开始使用 AI-Flow，这里有一个快速指南。

结论

这些并不是唯一可以为人工智能项目提供超高速开发的工具。还有很多，如果你遇到过一些，让我们在评论中讨论一下。

我希望我在这里分享的内容对您有所帮助，如果您还没有尝试过，我建议您尝试一下。

祝你有美好的一天！下次见。