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一切都始於 Python 中缺乏可用於生產的工具

在 Taipy,我們著手解決人工智慧領域最棘手的問題之一:將高效能演算法連接到對最終用戶友好的應用程式

幾年前,我們有一個強烈的願景:為公司提供使用 Python 開發應用程式的可靠工具。但隨著我們深入研究,我們意識到 Python 生態系統並沒有提供我們想要促進的那種以使用者為中心、協作、生產就緒的資料和 AI Web 應用程式。所以我們建構了 Taipy ?
 
How I built my Python open-source AI & Data builder
 
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它帶來了什麼

Taipy 與 Streamlit、Gradio、Dash 和 Reflex 等流行工具有相似之處,但它透過專門設計用於支援開發強大的、可用於生產的資料和 AI 應用程式的功能來區分自己。我們的使命是讓人工智慧變得易於使用、具有影響力並且易於整合到業務流程中。

所以,這就是 Taipy 脫穎而出的原因:

- 打回來:

讓使用者在某些事件或完成特定任務後自動觸發自訂操作。回調允許我們的軟體應用靈活的、事件驅動的自動化,這對於互動式應用程式來說非常有用。
How I built my Python open-source AI & Data builder

- 場景管理:

允許組織和運行不同的工作流程配置,並完成版本控制和自動化。它還允許比較給定分析的多次運行的結果,以了解哪種效果最好。
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- 多用戶協作:

使多個使用者能夠在同一個應用程式上協同工作,每個使用者都可以安全、私密地存取屬於他們自己的應用程式版本。
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透過提供這些功能,Taipy 確保公司能夠彌合原型設計和部署可擴展的生產級 AI 應用程式之間的差距。


更廣泛的人工智慧生態系統中的互聯解決方案

Taipy 不僅簡化了AI 開發,還與其他主要工具無縫集成,例如IBM WatsonDataikuDatabricksGoogle Colab ,擴展其多功能性和易用性。
此外,Taipy 是Databricks 的官方技術合作夥伴,強化了我們在人工智慧和資料科學生態系統中提供尖端解決方案的承諾。
How I built my Python open-source AI & Data builder


幫助我們

Taipy 是一個開源專案。它是 100% 免費的。我們正在參加 HacktoberFest 2024,敬請關注並為 GitHub 上的專案做出貢獻!
 

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