6 个提升 AI 工程师效率的工具盘点

在当今这个由技术与创新驱动的世界里，市场对 AI 工程师的需求非常旺盛。根据 BlueTree 的统计数据，预计到 2030 年，AI 行业的规模将增长近 20 倍。这种飞速增长的需求，也带来了对更多 AI 工程师的需求。

本文将介绍 6 款顶级工具，帮助你在处理 AI Engineering 任务时脱颖而出，并更快地完成工作。请记住，一套强大的工具集，可能正是普通编码与打造前沿解决方案之间的关键差别。

准备好更上一层楼了吗？让我们直接进入 AI 开发和任务交付更加高效的未来。

1. Taipy——更快构建 Python 数据与 AI Web 应用

Taipy 是一个开源库，用于构建基于 Python 的数据应用和全栈 AI 应用。借助 Taipy，你可以使用丰富的交互控件和可视化组件，为 AI 与数据驱动型应用设计 GUI、开发后端，并在更短的时间内打造出可投入生产的 Web 应用。

这款工具支持数据集成、使用 Taipy Scenarios 编排任务、What-if 分析、基于场景的问题求解以及数据管理。作为 AI 工程师，你需要先使用各种工具分析数据，然后才能用它训练 AI 模型；完成训练后，还要经历漫长且耗时的模型部署与 API 开发，最后才能为 AI 应用创建前端。Taipy 能以超出你预期的速度完成这一整套流程：从在后端构建模型，到为应用设计并开发美观、直观易用的前端，同时还能保持出色的性能。相比之下，其他一些库在处理较大数据集时会逐渐变慢。

使用 Taipy 完成的示例项目包括销售仪表盘、推文生成、背景移除、情绪检测、实时人脸检测等。你可以前往 Taipy demos 探索这些案例，亲自动手并掌握 Taipy 的使用方法。

Taipy 还提供了一个名为 Taipy Studio 的 VS Code 扩展。你可以用它构建 Taipy 配置、使用 Markdown 语法定义 GUI 页面内容，以及设计数据流。

Taipy 支持集成 Machine Learning 和 AI 开发工具，例如 Scikit-learn、TensorFlow、Hugging Face，以及各种 AI 开发算法。它还可以与主流的数据和 AI 开发平台集成。

截至目前，Taipy 已在 GitHub 上获得了广泛认可和大量关注，拥有 13.3k 个 Star。如果你也想加入高效 AI 工程师的行列，可以深入阅读 Taipy Getting Started 文档，了解更多内容。

2. Streamlit——快速构建并分享数据应用

与 Taipy 类似，Streamlit 也是一个开源 Python 框架，旨在简化并加速 AI 与 Machine Learning 应用的开发。作为 AI 工程师，你可以借助 Streamlit 快速将数据集转化为功能完整的交互式应用，并将其分享给客户。即使你此前不了解 React、JavaScript 和 CSS 等前端开发技术，也能轻松为自己的 AI 解决方案开发前端应用。

Streamlit 支持集成 Machine Learning 模型、数据驱动的洞察以及数据可视化工具。这让它成为非常适合 AI 工程师的工具，因为你不必再为了数据可视化和前端开发安装更多库。它兼容的 AI 工具包括 PyTorch、Matplotlib、Keras 等。

Streamlit 提供了大量演示项目，可以帮助你踏上成为高效 AI 开发者与工程师的旅程。这些演示会向你展示一些可以使用 Streamlit 完成的基础工作。

另外值得注意的是，Streamlit 应用不仅更容易部署到生产环境，而且可以免费部署。

Streamlit 还允许开发者创建自定义 UI 组件，并将其分享给社区或仅供个人使用，从而保证应用的独特性。如果想亲自动手学习 Streamlit，可以深入阅读这里的文档：专为高效 AI 工程师和开发者准备的 Streamlit docs。

现在你可能会问：Streamlit 和 Taipy 有什么区别？答案来了：Streamlit 主要用于构建 AI 应用的前端，而 Taipy 既可以构建前端，也可以构建后端。就这么简单！！！

3. Gradio——构建并分享令人愉悦的 Machine Learning 应用

谈到效率提升 10 倍的 AI Engineering，如果不提 Gradio，实在说不过去。它与 Streamlit 相似，但拥有大量独特功能。借助 Gradio，你只需编写少量代码，就能为 AI 模型创建简单且具有交互性的 Web 界面。它还提供了预构建的 UI 组件，可用于模型性能可视化、预测结果可视化等场景。

Gradio 主要用于为 Machine Learning 和 AI 模型创建 Demo。为了向客户展示他们能够理解的内容，开发者原本需要花费大量时间开发前端、后端以及相关的模型 API；Gradio 可以减少这部分时间，让你更快地开发出客户看得懂的成果。

这款工具与 Python 集成，同时兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等最流行的 Machine Learning 与 AI 开发工具。既然一些最具创新力的 AI 公司里的工程师都在使用它，你为什么不加入高效 AI 开发者的行列呢？

如果想开始使用 Gradio，可以阅读 Gradio docs，让自己当前工作的效率提升 10 倍。如果想查看示例 Demo，可以探索 Gradio Playground。

4. Dash——通过为企业创建可扩展的交互式数据应用，让数据与 AI 真正发挥作用

Dash 是由 Plotly 开发的一款工具，非常适合使用 Python 开发分析型应用。开发分析模型是 AI 工程师的职责之一，而这款工具可以让相关工作变得简单。借助 Dash，你可以完全使用 Python 开发交互式仪表盘和应用，无须编写 CSS 或 JavaScript。Dash 应用还能为使用 Python 编写的模型提供点击式操作界面，极大拓展了传统“仪表盘”所能实现的可能性。借助 Dash 应用，数据科学家和 AI 工程师可以将复杂的 Python 分析能力交到企业决策者和运营人员手中。

Dash 的一些典型使用场景包括预测分析与预测、开发 Generative AI 应用、图像与音频识别应用等。点击此处可以探索各种 Demo。

Dash 还支持 API 集成，让 Dash 应用能够与多个系统交互并共享数据。Dash 在 GitHub 上拥有 21 个 Star，体现了人们对其功能的认可。如果你想加入高效 AI 工程师的行列，仅仅充分利用 Dash 的能力，就可能让你领先于许多 AI 工程师。可以从 Dash Guide 开始学习。

5. Flask——更快为 AI 驱动型应用构建 Python 后端

Flask 是一个轻量级 Python 框架，只需简单而精简的配置，即可构建 Web 应用。在使用 Flask 通过 REST APIs 开发模型 API 后，你可以自行选择如何构建前端：既可以使用 JavaScript 和 CSS，也可以使用 Streamlit 与 Gradio。由于 Flask 兼容 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等众多 AI 开发工具，因此在 AI Web 应用开发中非常流行。它也能为 AI 驱动型 Web 应用提供可扩展能力。Flask 可以作为 Django 的替代方案，后者是一个较为重量级且功能全面的 Python 框架。

对于希望更快开发 AI 驱动型 Web 应用后端逻辑的 AI 开发者来说，相比其他更重量级、使用起来也更加复杂的后端开发框架，Flask 会是更好的选择。如果你想加入高效 AI 工程师的行列，可以从这里开始充分利用 Flask 的能力——Flask Quick Start Guide。

6. AI-Flow——轻松连接多个 AI 模型

AI-Flow 是一个开源框架，可以通过简单的拖放式界面创建自定义 AI 工具。借助 AI-Flow，你可以连接来自 ChatGPT、Llama、Claude、Mistral 等平台的不同 AI 模型，为正在开发的工具提供多种 AI 模型能力。由于它是一个 no-code 平台，因此你不必花时间掌握编程语言。转眼之间，你的工具就能获得一些顶尖 AI 模型的支持并运行起来。这款工具适合那些希望更快开发出面向市场的产品的 AI 工程师。

如果想开始使用 AI-Flow，可以阅读这份 Quick Guide。

能够为 AI 项目带来极速开发体验的，并不只有这些工具。还有许多其他工具，如果你也遇到过类似的选择，欢迎在评论区一起讨论。

希望我在这里分享的工具对你有所帮助。如果你还没有尝试过其中任何一款，我建议你亲自试试看。

祝你今天过得愉快！我们下次再见。

如需采取进一步措施，你可以考虑屏蔽此人和／或举报滥用行为。