Python 오픈 소스 AI 및 데이터 빌더를 구축한 방법
이 모든 것은 Python에 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 도구가 부족했기 때문에 시작되었습니다.
Taipy에서는 AI 세계에서 가장 까다로운 문제 중 하나인 고성능 알고리즘을 최종 사용자에게 친숙한 애플리케이션에 연결하는 문제를 해결하기 시작했습니다.
몇 년 전 우리는 기업에 Python으로 애플리케이션을 개발하기 위한 견고한 도구를 제공하겠다는 강력한 비전을 가지고 있었습니다. 그러나 더 깊이 탐구하면서 우리는 Python 생태계가 우리가 촉진하고자 하는 사용자 중심, 협업, 생산 준비 데이터 및 AI 웹 애플리케이션을 제공하지 않는다는 것을 깨달았습니다. 그래서 우리는 Taipy를 만들었나요?
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그것이 테이블에 가져오는 것
Taipy는 Streamlit, Gradio, Dash, Reflex와 같은 인기 도구와 유사점을 공유하지만, 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 강력한 데이터 및 AI 애플리케이션 개발을 지원하도록 특별히 설계된 기능을 통해 차별화됩니다. 우리의 임무는 AI를 액세스 가능하고 영향력이 있으며 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합할 수 있도록 만드는 것입니다.
Taipy가 돋보이는 이유는 다음과 같습니다.
- 콜백:
특정 이벤트나 특정 작업 완료 후 사용자가 자동으로 맞춤 작업을 실행할 수 있습니다. 콜백을 사용하면 소프트웨어에서 유연한 이벤트 중심 자동화를 적용할 수 있으며 이는 대화형 애플리케이션에 적합합니다.
- 시나리오 관리:
버전 제어 및 자동화를 통해 다양한 워크플로 구성을 구성하고 실행할 수 있습니다. 또한 특정 분석에 대한 여러 실행 결과를 비교하여 무엇이 가장 효과적인지 확인할 수 있습니다.
- 다중 사용자 협업:
여러 사용자가 동일한 애플리케이션에서 함께 작업할 수 있으며 각 사용자는 자신만의 앱 버전에 안전하게 비공개로 액세스할 수 있습니다.
Taipy는 이러한 기능을 제공함으로써 기업이 프로토타입 제작과 확장 가능한 프로덕션급 AI 애플리케이션 배포 사이의 격차를 해소할 수 있도록 보장합니다.
더 넓은 AI 생태계의 연결된 솔루션
Taipy는 AI 개발을 단순화할 뿐만 아니라 IBM Watson, Dataiku, Databricks, Google Colab은 다양성과 사용 편의성을 확장합니다.
또한 Taipy는
Databricks의 공식 기술 파트너로서 AI 및 데이터 과학 생태계에서 최첨단 솔루션을 제공하겠다는 약속을 강화하고 있습니다.
우리를 도와주세요
Taipy는 오픈소스 프로젝트입니다. 100% 무료입니다. 우리는 HacktoberFest 2024에 참여하고 있으니 계속 지켜봐주시고 GitHub에서 프로젝트에 기여해 주세요!
위 내용은 Python 오픈 소스 AI 및 데이터 빌더를 구축한 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
