2025年机器学习工程师最佳9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。
9 活跃工具

Roboflow

Roboflow
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Roboflow 是一个完整的计算机视觉开发平台,使构建 AI 模型变得简单快捷。可以将其视为连接您的图像与实际 AI 应用之间缺失的关键环节。该平台涵盖计算机视觉流程的每一个步骤,从组织数据到部署能够识别物体、检测缺陷或实时分析场景的模型。

浏览器使用情况

浏览器使用情况
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Browser Use 是一个由人工智能驱动的浏览器自动化框架,旨在使网站对人工智能代理更加可访问。可以将其视为赋予人工智能像人类一样查看和互动网页的能力,但速度更快且更准确。

Helicone AI

Helicone AI
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Helicone AI 是一个开源的可观测性平台,专为使用大型语言模型的开发者设计。可以将其视为您的 AI 应用程序仪表盘,展示所有幕后发生的情况。

Inngest

Inngest
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Inngest 是一个事件驱动的持久执行平台,旨在无需管理基础设施即可在任何平台上运行可靠的多步骤工作流。可以将其视为传统队列和现代无服务器函数的结合体,但功能更强大。

Deepgram

Deepgram
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Deepgram 是一个全面的语音人工智能平台,通过易于使用的 API 提供三大主要服务。首先,它提供语音转文本服务,能够将口语转换为书面文本,准确率超过90%,即使在嘈杂环境或重口音情况下也能表现出色。其次,它提供文本转语音服务,为应用程序和语音助手创建自然听感的声音。第三,它提供语音代理 API,允许开发者构建完整的对话式人工智能系统。