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

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。

SlateDB

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。

Weaviate

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。

Langflow

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。

SnapLogic

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。




