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2025年最好的1635个AI开发者工具工具

RunPod, Zeabur, ShipFast, Google AI Studio, Bitbucket, Weights & Biases, clickworker, fal.ai, Roboflow, Ultralytics 是最好的付费/免费 AI开发者工具 tools.

人工智能开发工具是指一系列软件应用和平台,用于促进人工智能模型和应用的开发、部署和管理。这些工具为开发者提供了必要的资源、库、框架和API,简化了人工智能开发过程,使得构建复杂算法和将人工智能能力集成到各种应用程序中变得更加容易。它们通常包括数据预处理、模型训练、测试和部署等功能,以及性能监控和优化。

RunPod

RunPod提供具有成本效益的GPU租赁和无服务器推理以支持AI开发和扩展。

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RunPod 的价格

什么是RunPod

RunPod 的核心功能

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Zeabur

为人工智能时代开发者提供简单部署和扩展的云部署平台。

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ShipFast

NextJS 启动模板,快速启动创业项目,具备基本功能和集成。

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Google AI Studio

构建Google的Gemini AI模型的平台。

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Google AI Studio 的价格

什么是Google AI Studio

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Bitbucket

基于 Git 的代码和 CI/CD 工具,专为使用 Jira 的团队优化。

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Weights & Biases

用于训练、微调、管理和追踪 AI 模型和应用程序的 AI 开发平台。

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clickworker

众包平台,提供AI训练数据和数据管理服务。

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fal.ai

为开发者提供的生成媒体平台,以快速 AI 推理运行扩散模型。

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Roboflow

一个用于构建和部署模型的计算机视觉平台,提供自动化工具。

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Ultralytics

Ultralytics提供视觉人工智能工具和平台,用于创建、培训和部署机器学习模型。

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什么是Ultralytics

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Convex

全栈 TypeScript 平台,具有实时数据库,用于响应式应用。

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Scale AI

Scale AI 提供高质量的训练数据和平台,支持人工智能的发展与评估。

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什么是Scale AI

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ClawCloud Run

云原生部署平台,支持 Docker/Kubernetes 和集成的 GitOps 工作流。

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什么是ClawCloud Run

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Vast.ai

云GPU租赁服务,提供具成本效益和安全的AI计算解决方案。

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Jam

Jam通过自动数据捕捉和团队集成来简化BUG报告。

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Lablab.ai

Lablab.ai是一个AI制造者的社区,举办黑客松和促进AI创新。

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什么是Lablab.ai

Lablab.ai 的核心功能

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Nebius AI Cloud

云平台,用于构建、调整和运行基于NVIDIA GPU的AI模型。

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什么是Nebius AI Cloud

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Lightning AI

从原型到生产的全方位AI开发平台。

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什么是Lightning AI

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Lightning AI 优缺点

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SaladCloud

分布式GPU云,提供经济实惠和可扩展的计算资源,适用于AI/ML工作负载。

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Composio

为AI代理和LLMs提供的工具集,用于简化与250多种工具的API集成。

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什么是AI开发者工具?

人工智能开发工具是指一系列软件应用和平台,用于促进人工智能模型和应用的开发、部署和管理。这些工具为开发者提供了必要的资源、库、框架和API,简化了人工智能开发过程,使得构建复杂算法和将人工智能能力集成到各种应用程序中变得更加容易。它们通常包括数据预处理、模型训练、测试和部署等功能,以及性能监控和优化。

AI开发者工具 的核心功能

  • 模型训练:促进使用各种算法和数据集创建和训练人工智能模型,使开发者能够尝试不同的方法来提高准确性。
  • 数据预处理:提供数据清理、转换和增强的工具,确保输入数据适合模型的训练和测试。
  • API集成:通过API轻松与现有应用集成,使开发者能够在不需大量编码的情况下,将人工智能功能融入应用程序。
  • 监控与分析:提供模型性能监控和分析仪表盘,便于跟踪性能和进行诊断。
  • 协作工具:包括增强团队协作的功能,如版本控制、共享工作空间和项目管理能力。

谁比较适合使用 AI开发者工具?

这些工具适合各种行业的软件开发者、数据科学家和机器学习工程师,如金融、医疗保健、电子商务和技术。专注于创新人工智能解决方案的初创企业、探索人工智能算法的学术研究人员以及希望将人工智能集成到业务中的大型企业,都能在使用人工智能开发工具中获益匪浅。

AI开发者工具 是如何工作的?

人工智能开发工具通过提供一个紧密集成的环境,使开发者能够利用专为人工智能任务设计的预构建模块和库。用户首先将数据导入平台,然后利用各种工具进行数据预处理,以确保数据质量。接下来,他们可以从现有选项中选择算法和框架,以构建和训练他们的人工智能模型。一旦模型训练完成,可以在同一环境中进行测试,如果结果令人满意,则可以通过API集成无缝地将其部署到应用程序或服务中。

AI开发者工具 的优势

人工智能开发工具通过提供用户友好的界面、丰富的文档和预构建功能,显著降低了人工智能项目开发的复杂性和时间。它们提高了生产力,允许快速迭代和模型测试,使得即使是有限人工智能经验的开发者也能快速构建有效的人工智能解决方案。此外,这些工具通常提供社区或商业支持,为排除故障和学习提供额外资源。

关于 AI开发者工具 的常见问题

人工智能开发工具支持哪些编程语言?
大多数人工智能开发工具支持流行的编程语言,如Python、R和Java,因为这些语言拥有丰富的人工智能和机器学习库。
我需要成为人工智能专家才能使用这些工具吗?
我可以使用人工智能开发工具与团队协作吗?
人工智能开发工具仅用于商业用途吗?