最佳 AI 开发工具：2025 年指南
更新于 2025 年 1 月 23 日
对 AI 驱动的解决方案的需求持续以惊人的速度增长。从医疗保健和金融到零售和制造业，各组织都渴望利用人工智能巨大的商业价值。
然而，从概念到部署 AI 应用程序的旅程充满了陷阱和挑战，尤其是在没有合适的工具的情况下。随着 AI 模型变得越来越复杂，数据量不断扩大，构建 AI 解决方案的范围、成本和所需技术都在增加。
开发 AI 解决方案需要处理复杂的数据集，设计和训练复杂的模型，并在生产环境中部署模型，以应对现代 AI 应用程序的需求。如果没有合适的软件和计算能力，这些任务可能会变得难以承受且容易出错。
本指南旨在为那些正在研究可用 AI 开发工具选项的人们指明方向。我们将探讨工具的类别、它们的优势和劣势，以及它们如何适应 AI 开发生命周期的不同阶段。
AI 开发工具的常见用途
首先，让我们看看 AI 开发人员正在构建的解决方案类型。
在医疗保健领域，AI 解决方案在开发诊断系统中发挥着重要作用，这些系统可以分析医学图像或根据复杂的数据集预测患者的预后。金融机构创建了复杂的欺诈检测系统和算法交易平台，可以实时处理大量的市场数据。
在零售业，AI 为推荐引擎提供支持，这些引擎可以个性化客户的购物体验，同时优化库存管理和供应链运营。制造业使用 AI 开发工具来创建预测性维护系统，这些系统可以预测设备故障的发生。
汽车行业使用这些工具来开发自动驾驶系统，这些系统可以处理传感器数据，以便在道路上做出瞬间决策。
环境科学家使用 AI 工具来模拟气候变化情景，并开发自然灾害预警系统。在农业领域，AI 可以协助农业运营，进行作物产量预测、病虫害检测和资源优化。
这些用例突出了 AI 开发工具在解决各个领域复杂问题方面的多功能性和强大功能。随着 AI 的不断发展，我们可以期待看到更多创新的应用涌现。
按功能划分的最佳 AI 开发工具
让我们更仔细地看看一些基于预期用途的顶级 AI 开发工具。
模型构建
模型构建是设计和组装 AI 模型结构的过程，包括选择合适的算法、定义架构以及试验参数。模型构建的目标是创建一个可以从数据中学习以进行预测或决策的框架。在这个领域，有三个工具脱颖而出：PyTorch、TensorFlow 和 Keras。
- PyTorch 由 Meta 的 AI 研究实验室开发，已经获得了显著的关注，尤其是在研究人员中。其动态计算图允许灵活的模型架构，使其在需要频繁模型修改或复杂神经网络结构的项目中非常有用。PyTorch 的直观设计与 Python 的编程风格非常契合，使其成为数据科学家和开发人员应用计算机视觉和自然语言处理等 AI 技术的首选。
- TensorFlow 由 Google 创建，对于大规模部署和生产环境非常高效。TensorFlow 可以跨多台机器和 GPU 分布计算，从而有效地在海量数据集上训练大型模型。这些优势使其成为模型性能和可扩展性至关重要的场景中的绝佳选择。
- Keras 现在已集成到 TensorFlow 中，充当高级神经网络 API。其用户友好的界面使其成为初学者和快速原型设计的理想选择。Keras 在需要快速迭代和实验的场景中特别有用，例如在黑客马拉松或中小型初创公司中。
模型训练
模型构建完成后，需要使用数据对其进行训练。模型训练工具有助于将大型数据集输入到模型中，调整其参数并优化性能。基于云的解决方案为模型训练提供可扩展性和强大的计算资源。
- Google Cloud AI Platform 利用 Google 庞大的基础设施并与其他 Google Cloud 服务集成。它非常适合已经使用 Google Cloud 的组织或那些从事需要大量计算能力的大规模机器学习项目的组织。
- Amazon SageMaker 为构建、训练和部署机器学习模型提供了全面的环境。它的优势在于与 AWS 生态系统的集成及其自动化机器学习功能。SageMaker 对于已经投资 AWS 的企业或那些寻求对其整个机器学习工作流程提供支持的企业非常有效。
- IBM Watson Studio 提供了一个协作环境，重点关注 AutoAI 和模型可解释性。它在模型可解释性至关重要的行业中很有价值——或者能够用人类术语解释模型中从输入到输出发生的事情。
模型部署
模型经过训练并且其输出经过验证后，需要将其与真实世界的应用程序集成，在这些应用程序中，它可以实时进行预测并采取行动。模型部署工具可帮助打包训练后的模型并管理生产环境中的模型版本。在部署阶段，Docker、Kubernetes、TensorFlow Serving 和 Flask 等工具被广泛使用。
- Docker 提供容器化技术，可确保从开发到生产的不同环境之间的一致性。Docker 在需要在各种平台或云提供商之间部署 AI 模型的情况下效果良好，确保模型在底层基础设施无关的情况下以相同的方式运行。
- Kubernetes 在编排容器化应用程序方面表现出色，使其成为大规模 AI 部署的必备工具。它在需要高可用性和可扩展性的场景中非常有用，例如实时预测服务或为大型用户群服务的 AI 驱动的 Web 应用程序。
- TensorFlow Serving 经过优化，可在生产环境中部署 TensorFlow 模型。它非常适合在 TensorFlow 生态系统中投入巨资的组织，提供模型版本控制和高性能服务等功能。
- Flask 是一种轻量级的 Python Web 框架，非常适合部署简单的 AI 模型或创建概念验证应用程序。它在初创企业环境或需要快速为其模型创建 Web 界面的数据科学家中非常有用。
AI 平台
像 Anaconda、H2O.ai 和 Databricks 这样的综合 AI 平台为 AI 开发提供端到端解决方案。
- Anaconda 是一个在数据科学家和机器学习从业者中流行的平台。Anaconda 提供对开源软件包和软件包管理存储库的访问。Anaconda 特别适合主要使用 Python 并希望访问各种科学计算和机器学习库的数据科学家和研究人员。
- H2O.ai 专注于 AutoML 和可解释的 AI。它的优势在于自动化模型构建和提供可解释的结果。H2O 平台支持许多流行的统计和机器学习算法。
- Databricks 是一个基于云的统一分析平台，构建于 Apache Spark 之上。它是一个统一的数据分析平台，可用于数据工程、机器学习和协作数据科学。
AI 开发工具 vs. 平台
如果您试图在单个 AI 开发工具和综合平台之间进行选择，最好首先考虑您的项目或组织的特定需求和约束。
单个工具提供更大的灵活性和定制性。它们让开发人员可以为工作流程中的每个特定任务选择最佳工具。这种方法可以带来更优化的管道，特别是对于具有特殊需求或独特约束的团队。例如，一个从事新 AI 算法的研究团队可能更喜欢 PyTorch 的灵活性以及自定义部署解决方案。
然而，灵活性也带来了集成和维护方面复杂性的增加。每种工具都可能有自己的学习曲线，并且确保不同工具之间的成功交互通常具有挑战性。这种方法通常更适合具有强大技术专长和资源来管理多样化工具集的团队。
另一方面，综合 AI 平台提供了更集成和高效的体验。它们提供了一个有凝聚力的环境，其中 AI 开发生命周期的不同阶段相互连接。这种集成可以减少从数据准备到模型部署所需的时间和精力。像 Anaconda 这样的平台对于希望在团队之间标准化其 AI 开发流程的组织尤其有益。
平台通常还为协作和治理提供更好的支持，这对于大型组织或从事复杂项目的团队至关重要。它们通常包括版本控制、模型跟踪和合规性监控功能，这在受监管的行业中可能至关重要。
如何选择合适的 AI 开发工具
选择合适的 AI 开发工具需要系统的方法。首先，通过考虑基本要素来制定您的标准
- 项目需求：首先明确定义您的项目目标和技术要求。您是否正在从事计算机视觉任务、自然语言处理或时间序列预测？每种类型的问题可能更适合不同的工具。例如，如果您正在从事高级 NLP 任务，您可能会选择 PyTorch，因为它在创建复杂的模型架构方面具有灵活性。
- 数据特征：考虑数据的量、种类和速度。对于大数据项目，与 Spark 等分布式计算框架（例如 Databricks）良好集成的工具可能更合适。如果您正在处理来自关系数据库的结构化数据，则具有强大 SQL 集成的工具可能是有益的。
- 可扩展性需求：考虑您当前的需求和未来的增长。未来您是否需要扩展以处理更大的数据集或更复杂的模型？像 Amazon SageMaker 或 Google Cloud AI Platform 这样的云平台提供了出色的可扩展性选项。
接下来，评估您组织的独特需求
- 团队专业知识：评估您的团队的技能以及对不同工具的熟悉程度。如果您的团队在 Python 方面经验丰富，那么像 Anaconda 这样的平台可能是一个自然的选择。Anaconda 提供培训课程，这有助于团队快速上手并养成持续提升技能的习惯。
- 集成要求：考虑 AI 开发工具如何融入您现有的基础设施。如果您的组织在 AWS 服务方面投入了大量资金，那么 Amazon SageMaker 可能会提供更顺畅的集成。对于使用 Google Cloud 的组织，Google Cloud AI Platform 可能是更好的选择。
- 预算和资源：AI 开发工具的成本可能差异很大，受技术能力、部署可扩展性以及提供的支持级别等因素的影响。商业 AI 平台和企业级工具通常采用订阅模式，定价层级基于使用量、计算资源或用户数量。云 AI 开发服务（例如主要云提供商提供的服务）通常根据使用的计算资源、数据存储和 API 调用收费。评估您组织的总拥有成本，包括许可费、实施成本、潜在的基础设施升级以及培训或招聘需求。
- 治理和合规性：如果您的行业受到监管，请考虑提供强大安全功能、稳健的模型治理、版本控制和可解释性功能的工具。
- 社区和支持：一个由其他构建 AI 解决方案的人组成的强大社区对于解决问题和及时了解趋势和最佳实践可能非常宝贵。像 TensorFlow、PyTorch 和 Anaconda 这样的工具拥有庞大而活跃的用户社区。对于企业解决方案，考虑供应商支持和文档的质量也很重要，因为两者都将成为您组织团队成员的关键资源。
- 性能和效率：对于具有严格性能要求的项目，请考虑对不同的工具进行基准测试。例如，TensorFlow 以其生产就绪的性能而闻名，而 PyTorch 以在各种任务上实现高性能而闻名。
- 面向未来：考虑工具的长期可行性。查看其发展轨迹、其支持组织以及您所在行业的采用趋势。
在考虑这些因素之后，动手测试至关重要。使用您入围的工具创建概念验证项目，以更好地了解它们在应用于您的用例和满足您的需求时的功能和局限性。
请记住，通常没有唯一的“最佳”工具，但对于您的特定需求来说，存在最合适的“最佳匹配”工具。通过仔细评估这些方面并将它们与您的项目目标对齐，您可以做出明智的决策，从而使您的 AI 项目走上正确的道路。
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