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2025年机器学习工程师最佳20+工具

机器学习工程师设计并实现机器学习系统和算法。他们与数据科学家合作,构建机器学习流程,部署模型到生产环境,并优化性能,同时确保人工智能驱动应用的可扩展性和可靠性。

39 活跃工具
LoginRadius logo

LoginRadius

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LoginRadius 是一款处理用户身份和登录管理的工具,适用于您的数字产品。当有人访问您的网站或应用时,LoginRadius 会管理他们的注册、登录和账户安全。它提供多种用户登录方式,包括传统密码、Google 或 Facebook 等社交媒体账户,或无需密码的魔法链接等选项。

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魔法

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Magic 是一个软件开发工具包,帮助开发者为他们的应用程序添加安全的登录系统。当用户想要登录时,他们会通过电子邮件或短信收到一次性验证码,而无需输入密码。这使得登录过程更快且更安全。

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SlateDB

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SlateDB 是一个嵌入式存储引擎,采用日志结构合并树设计,将所有数据写入云对象存储。您可以将其作为库包含在 Rust 应用程序中,通过如 S3 或 Google Cloud Storage 等服务处理数据存储。

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Qdrant

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Qdrant 是一个向量数据库,使用先进技术存储和搜索高维数据。与存储精确文本或数字的传统数据库不同,Qdrant 处理的是向量——复杂信息的数学表示。这使得它非常适合基于意义而非精确匹配来查找相似项。

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单基云

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SinglebaseCloud 是一个完整的后端平台,允许您构建具有现代功能的 AI 应用程序。它提供用于存储 AI 嵌入向量的向量数据库、用于常规数据的 NoSQL 数据库、用户身份验证、文件存储以及类似度搜索和 RAG 流水线等 AI 工具。

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Weaviate

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Weaviate 是一个专为需要理解数据背后含义的人工智能应用设计的数据库。与只匹配精确词汇的普通数据库不同,Weaviate 能根据您的意图而不仅仅是输入的内容来查找信息。

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Milvus

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Milvus 是一个专门用于存储和搜索向量嵌入的数据库。当您使用 AI 模型处理文本、图像或其他数据时,它们会创建表示这些数据含义的数值向量。Milvus 组织这些向量,使您能够快速找到相似的项目。

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Langflow

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Langflow 是一个开源平台,通过可视化界面构建人工智能应用。您可以通过连接称为组件的构建模块来创建工作流程。每个组件执行特定任务,例如加载数据、与 AI 模型交互或将信息存储到数据库中。

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SnapLogic

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SnapLogic 是一个集成平台即服务,能够将您的业务应用程序和数据源连接在一起。可以把它看作一座桥梁,让不同的软件相互通信。无需雇佣程序员来构建定制连接,SnapLogic 为您提供了称为 Snaps 的现成构建模块。

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羊皮纸

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Vellum 是一个帮助您从头到尾创建 AI 应用的平台。您可以构建聊天机器人、内容工具、数据分析系统或定制的 AI 助手。该平台支持所有主流 AI 模型,包括 GPT-4、Claude 以及开源选项。

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