總結

本文列出了我每天使用的 5 大 AI 工具，以期在 2025 年成為 10x AI 開發人員。

這些工具主要用於整合缺失的 AI 管道、影像生成、即插即用的 AI 副駕駛和AI Web 應用程式建構器。 🔥

如果您從事開發和人工智慧領域，我可以告訴您在日常生活中至少也會使用其中的一些。 🤫

1. KitOps – AI 管道集成

ℹ️ 用於打包和版本控制 AI/ML 專案的開源 DevOps 工具。

KitOps 是一個開源 DevOps 標準打包和版本控制工具，可以將 AI/ML 專案簡單且安全地打包成可重現的工件（稱為 ModelKit）。

ModelKit 代表專案工件的完整捆綁，包括模型、資料集和程式碼。

ModelKit 可以儲存在容器註冊表中，從而提供一種追蹤和審核變更歷史的方法。 ModelKit 是不可變的，並且可以與所有現有工具一起使用，從而允許您使用與開發過程中相同的部署管道和端點。

💡注意：ModelKit 只能包含一個模型，但可以包含多個資料集或程式碼庫。

😮‍💨傳統工作流程的問題

傳統的工作流程包括將模型從 Jupyter Notebook 移至 ML 工具，然後手動將其部署到 Kubernetes 等正在執行的開發/生產伺服器，這很困難且緩慢。

😎 這就是 KitOps 閃耀光芒的地方！

KitOps 旨在標準化 AI/ML 模型的打包、部署和追蹤的整個傳統流程，使其具有通用性並能夠像應用程式程式碼一樣在任何地方執行。

Kitfile 介紹

KitOps 管理的任何 AI 或 ML 專案的核心都是Kitfile 。它是一個基於 YAML 的清單文件，有助於共用專案工件。 Kitfile 與 ModelKit 一起儲存。

將其視為專案的藍圖，確保應用程式中的所有元件都得到正確的組織和存取。

您可以使用單一命令從目前目錄中的 ModelKit 中提取 Kitfile：

kit unpack [registry/repo:tag] --config -d .

Kitfile 主要有 4 個部分，

• package ：儲存 ModelKit 元資料，如作者詳細資料、名稱、描述。

• code ：Jupyter Notebook 目錄的路徑。

• model ：序列化模型的路徑。

• datasets ：資料集的路徑。

Kitfile 可能包含或不包含所有部分。唯一強制性的要求是它需要具有manifestVersion以及至少具有code 、 model 、 docs或datasets之一。

以下是引入了一對資料集的範例 Kitfile：

manifestVersion: v1.0.0

datasets:
- name: training data
  path: ./data/train.csv
- description: validation data (tabular)
  name: validation data
  path: ./data/test.csv

⚠️注意：您必須始終在 Kitfile 中使用相對路徑。不允許使用絕對路徑。

這個 ModelKit 和 Kitfile 工作流程不僅標準化了步驟，而且還最大限度地降低了手動過程中可能出現錯誤的風險。

標準 KitOps 工作流程

ℹ️ 這些是 KitOps 工作流程中涉及的基本步驟。

• 安裝

要使用 KitOps，首先，您需要在本地安裝它，並按照此處頁面上的安裝指南進行操作。

• 初始化 Kitfile

若要建立 Kitfile，請執行以下命令：

kit init .

此命令在您目前目錄中建立一個Kitfile 。它將定義依賴關係、模型、資料集和配置。

• 打包並將 ModelKit 推送到註冊表🚀

假設你已完成模型的微調，選擇的倉庫為GitLab ( registry.gitlab.com )，倉庫名為chat-assitant ，模型名稱為aichat ，那麼你可以使用以下命令打包並推送到註冊中心：

kit pack . -t registry.gitlab.com/chat-assistant/aichat:tuned
kit push registry.gitlab.com/chat-assistant/aichat:tuned

現在，當您推動變更時，團隊中的所有成員都可以收到模型變更的通知，並可以拉取、執行和檢查模型。

現在，一旦模型完成訓練或調整，團隊就可以使用kit pull指令來拉取更新的模型：

kit pull registry.gitlab.com/chat-assistant/aichat:tuned

Hugging Face 導入工作流程🕵️‍♂️

在最近發布KitOps v1.0.0之後，您可以使用kit import命令匯入任何HuggingFace 模型並將其轉換為 ModelKit，然後將其推送到 DockerHub 等映像註冊表。

{% YouTube https://www.youtube.com/watch?v=ZLjUyIPYr3M

💁當你執行microsoft/phi-4時，Kit CLI 將會：

1. 在本地下載microsoft/phi-4 huggingface 儲存庫。

2. 產生將該儲存庫打包到 ModelKit 所需的配置。

3. 將儲存庫打包到本地儲存的 ModelKit 中

完成後，您只需執行以下命令將其推送到註冊表並與團隊共用。 😮

kit push microsoft/phi-4:latest docker.io/my-organization/phi-4:latest

您可以想像，使用KitOps可以為團隊節省大量的開發時間。由於所有內容都儲存在一個地方，查詢和處理變得異常方便。

它還可以輕鬆追蹤哪些模型正在執行、它們從哪裡拉出以及正在執行的模型的狀態。 😎

查看他們的 DEV 資料以了解有關 KitOps 的更多訊息，因為他們分享了很多關於如何充分利用它的文章。 👇

{% 嵌入 https://dev.to/kitops %}

{% cta https://github.com/jozu-ai/kitops

%} 🌟 GitHub 上的 KitOps {% endcta %}

2. Nebius AI Studio - 影像生成等 AI 模型

ℹ️ Nebius AI Studio 不僅限於影像生成，它還是一套 AI 模型。您可以在這裡找到所有內容。

Nebius 中有大量 AI 模型可用於微調您的影像生成。

最好的部分是它們的價格超級實惠，並且附帶1 美元信用額度，可在購買前試用這些模型。

最近，我的朋友@arindam_1729 建立了一個專案，該專案使用 Nebius 模型（如Flux Schnell和SDXL 1.0 ）根據用戶提示生成徽標。

💡 如果您想查看一下，請查看此儲存庫。

{％推特 https://x.com/Arindam\_1729/status/1882429820526846103％}

要為您的應用程式加入文字到圖像生成功能，只需加入以下程式碼行即可：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.images.generate(
    model="stability-ai/sdxl",
    prompt="An elephant in a desert",
    response_format="b64_json",
    extra_body={
        "response_extension": "webp",
        "width": 512,
        "height": 512,
        "num_inference_steps": 30,
        "seed": -1,
        "negative_prompt": "Giraffes, night sky"
    }
)

您也可以透過命令列與 Nebius Cloud 進行互動。 🧑‍💻

要開始使用 Nebius，只需啟動以下curl指令：

curl -sSL https://storage.eu-north1.nebius.cloud/cli/install.sh | bash

使用exec -l $SHELL重新啟動你的 shell，並檢查是否已成功安裝，嘗試執行nebius version 。

3. CopilotKit－無縫 AI 副駕駛，隨時可用

ℹ️ 虛擬同事進入您的產品，完全了解您的應用程式和使用者。

CopilotKit 不僅僅是另一個具有聊天機器人功能的人工智慧應用程式，它還可以了解應用程式的即時狀態並根據需要進行更改。

我是這個工具的重度用戶，因為我已經使用 CopilotKit 建立了幾個專案。您可以在我的GitHub 個人資料上找到它們。

🤔與其他替代方案相比，為什麼要使用 CopilotKit？

如果您不確定為什麼要費心嘗試在應用程式中加入另一個 AI，那麼讓我向您展示一些考慮使用 CopilotKit 的理由。

✅超容易集成

要在任何應用程式中新增 CopilotKit，只需將您的應用程式包裝在<CopilotKit />提供者中即可。

import "./globals.css";

import { ReactNode } from "react";
import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; 

export default function RootLayout({ children }: { children: ReactNode }) {
    return (
      <html lang="en">
        <body> 
          {/* Use the public api key you got from Copilot Cloud  */}
          <CopilotKit publicApiKey="<your-copilot-cloud-public-api-key>"> 
            {children}
          </CopilotKit>
        </body>
      </html>
    );
}

✅內建使用者介面

ℹ️ Copilot UI 隨附許多內建 UI 模式，請選擇您喜歡的任何一種。

所有 UI 元件都是預先建立的，您可以插入並開始使用，無需從頭開始設計任何東西。

您可以從CopilotChat 、 CopilotPopup和CopilotSidebar中進行選擇。

若要新增任何 UI 元件，只需匯入該元件並將其放置在所需位置即可：

import { CopilotPopup } from "@copilotkit/react-ui";

export function YourApp() {
  return (
    <>
      <YourMainContent />
      <CopilotPopup
        instructions={"You are assisting the user as best as you can. Answer in the best way possible given the data you have."}
        labels={{
          title: "Popup Assistant",
          initial: "Need any help?",
        }}
      />
    </>
  );
}

對於所有其他可用元件來說，步驟都非常相似。您可以隨時參考上面的連結以了解更多資訊。

如果您想自行設計所有內容，還有一個無頭使用者介面 (Headless UI) 選項，您可以根據自己的需求設計所有內容。 🔥

✅ CoAgents 支持

如果您想使用自訂代理，您也可以這樣做。有了它，您可以在代理程式和應用程式之間擁有共用狀態、代理程式產生 UI、新增人在環階段，並使用useCoagentStateRender()和useCoAgent()掛鉤實作即時前端操作。

他們有一個範例旅行應用程式來示範如何使用自訂代理，請點擊此處查看。

查看他們的 DEV 資料以了解有關 CopilotKit 的更多訊息，因為他們分享了很多關於如何充分利用它的文章。 👇

{% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %}

{% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit

%} 🌟 GitHub 上的 CopilotKit {% endcta %}

4. Latitude - 建置、測試和部署 LLM 功能

ℹ️ Latitude 可協助您使用資料優化提示，以自信地提供可靠的 AI 產品。

Latitude 是一個幫助開發人員和產品團隊自信地建立 AI 功能的平台。追蹤和評估您的提示，使用真實資料改進它們，並輕鬆部署新的變更。

Latitude 最好的一點是它每月免費為您提供 40K 提示和評估執行。 🤯

它的設計非常易於使用，因此您可以快速開始並迭代您的提示，而無需擔心基礎設施或工具。

💡長話短說，它是一個提示工程平台，可以幫助您在將提示發送到生產之前建置或迭代提示，以便 LLM 的輸出始終符合您的預期。

有兩種方式可以開始使用 Latitude：

• Latitude Cloud ：完全託管的解決方案，可讓您快速開始使用，而無需擔心基礎架構。

• Latitude Self-Hosted ：一個開源版本，您可以在自己的基礎架構上部署和管理，以實現完全控制和自訂。

您可以參考其中一位共同創辦人對 Latitude 的快速介紹及其使用方法：👇

{% YouTube G-0Kq9Dt-8c %}

查看他們的 DEV 資料以了解有關 Latitude 的更多資訊。 👇

{% 嵌入 https://dev.to/latitude %}

5. Taipy - Python 資料和 BI Webapp 建構器

ℹ️ 立即從簡單的試點轉變為可用於生產的 Web 應用程式。

使用 Taipy，您可以將資料和 AI 演算法轉換為可用於生產的 Web 應用程式。

🤔 Taipy 適合誰？

Taipy 專為資料科學家和機器學習工程師建立資料和 Web 應用程式而設計。

Taipy 的主要特點：

• ✅ 無縫嵌入 ML 模型與資料科學工作流程

• ✅ 易於部署到您自訂網域中的任何位置

• ✅ 對於 VS Code 用戶，Taipy 有一個可解鎖圖形編輯器的擴展

• ✅ Taipy 透過快取控制圖形事件來提高效能

要開始使用 Taipy，首先請確保已安裝 Taipy：

pip install taipy

只需幾行 Python 程式碼就可以輕鬆地在 Taipy 中建立一個簡單的範例動態 Web 應用程式。

建立一個 Python 檔案並貼上以下程式碼行：

from taipy.gui import Gui
import taipy.gui.builder as tgb
from math import cos, exp

value = 10

def compute_data(decay:int)->list:
    return [cos(i/6) * exp(-i*decay/600) for i in range(100)]

def slider_moved(state):
    state.data = compute_data(state.value)

with tgb.Page() as page:
    tgb.text(value="# Taipy Getting Started", mode="md")
    tgb.text(value="Value: {value}")
    tgb.slider(value="{value}", on_change=slider_moved)
    tgb.chart(data="{data}")

data = compute_data(value)

if __name__ == "__main__":
    Gui(page=page).run(title="Dynamic chart")

只需加入此程式碼，我們就擁有一個圖形和一個滑桿元件，可協助調整資料參數。

還有許多其他的，例如條形圖視覺化。要了解更多訊息，請存取Taipy 。

💡 Taipy 簡化了將複雜的 Python 演算法轉換為用戶友好的 Web 應用程式的過程，只需幾行 Python 程式碼即可，而無需了解其他語言。

查看他們的 DEV 資料以了解有關 Taipy 的更多資訊。 👇

{% 嵌入 https://dev.to/taipy %}

{% cta https://github.com/Avaiga/taipy

%} 🌟 GitHub 上的 Taipy {% endcta %}

如果您想到了我在本文中未涉及的任何其他方便的 AI 工具，請在下面的評論部分分享。 👇🏻

這就是本文的全部內容。非常感謝您的閱讀！ 🎉🫡

{% 嵌入 https://dev.to/shricodev %}

原文出處：https://dev.to/shricodev/be-a-10x-ai-developer-with-these-5-tools-in-2025-213a