Eines pràctiques recomanades per a enginyers d'IA: una guia integral des de la generació de codi fins al desplegament de models

El camp de la intel·ligència artificial (IA) està experimentant un ràpid desenvolupament, amb noves eines i tecnologies que sorgeixen cada dia. Per als enginyers d'IA, dominar les eines adequades és crucial, no només per millorar l'eficiència del treball, sinó també per ajudar a explorar noves possibilitats. Aquest article, basat en discussions recents sobre la IA, compila una llista d'eines pràctiques que cobreixen la generació de codi, el desenvolupament de models, el desplegament i l'aprenentatge assistit, amb l'objectiu d'ajudar els enginyers d'IA a afrontar millor els reptes i millorar la seva competitivitat.

1. Generació i assistència de codi: alliberar les mans, accelerar el desenvolupament

1.1 Assistent de codi d'IA

• Claude Code / Copilot / Codex / Gemini: Aquestes eines pertanyen a l'assistent de codi d'IA, dissenyades per ajudar els desenvolupadors a escriure codi de manera més eficient.
  • Claude Code: Claude d'Anthropic destaca en la generació i comprensió de codi complex i pot realitzar Agentic coding, és a dir, la IA pot completar tasques de codificació de manera autònoma.
  • Copilot: GitHub Copilot és una eina de complementació de codi basada en OpenAI Codex, que pot generar automàticament fragments de codi segons el context, augmentant enormement la velocitat de codificació.
  • Codex: OpenAI Codex és el model subjacent de Copilot, centrat en la conversió del llenguatge natural en codi i admet diversos llenguatges de programació.
  • Gemini: Gemini de Google també té una potent capacitat de generació de codi, especialment en llenguatges com Python i JavaScript.
• Escenaris aplicables: Desenvolupament ràpid de prototips, escriptura de codi repetitiu, aprenentatge de nous llenguatges o frameworks de programació.
• Consells d'ús:
  • Escriure comentaris clars, definint clarament els requisits.
  • Proporcionar suficient informació de context, com ara noms de funcions, noms de variables, etc.
  • Procedir per etapes, millorant gradualment el codi generat.

1.2 Lovable: una eina poderosa per a la construcció de frontend

• Introducció: Lovable és una eina de construcció de frontend que simplifica el procés de desenvolupament de frontend mitjançant la IA.
• Avantatges: Redueix la barrera d'entrada al desenvolupament de frontend, accelera el disseny de prototips d'IU.
• Escenaris aplicables: Construcció ràpida de la interfície frontend de llocs web, aplicacions web o aplicacions mòbils.
• Precaucions: El codi generat pot necessitar una optimització addicional per complir els requisits de rendiment i mantenibilitat.

1.3 Kimi: assistent de recerca + codificació

• Introducció: Kimi és una eina d'IA que integra la investigació en profunditat i l'assistència a la codificació.
• Avantatges: Ajuda els desenvolupadors a comprendre ràpidament els últims resultats de la investigació i aplicar-los al treball de codificació real.
• Escenaris aplicables: Projectes que requereixen una gran quantitat de lectura de literatura i implementació de codi, com ara el processament del llenguatge natural, l'aprenentatge automàtic, etc.
• Consells d'ús: Aprofiteu la funció de cerca de Kimi per localitzar ràpidament articles i exemples de codi rellevants.

1.4 Vibe Coding: millorar l'experiència de codificació

• Introducció: Vibe Coding és una nova forma de codificació que posa èmfasi en l'ús d'eines impulsades per la IA per millorar l'experiència de codificació.
• Avantatges: Amb l'ajuda de la IA, els desenvolupadors poden centrar-se més en la resolució de problemes en lloc de passar molt de temps en detalls de codificació tediosos.
• Escenaris aplicables: Tots els tipus de projectes de desenvolupament de programari.
• Tendències futures: Amb el desenvolupament continu de la tecnologia d'IA, Vibe Coding es convertirà en una forma de codificació dominant.

1.5 Open Models for Coding (MiniMax M2.5): el poder del codi obert

• Introducció: MiniMax M2.5 és un model d'IA de codi obert que es pot utilitzar per a la generació i comprensió de codi.
• Avantatges: Gratuït, personalitzable, fàcil de desplegar.
• Escenaris aplicables: Escenaris de generació de codi que requereixen una alta personalització o desenvolupadors que vulguin desplegar models d'IA localment.
• Consells d'ús: Consulteu la documentació i els exemples a opencode per obtenir informació sobre com utilitzar M2.5.### 2. Recursos per a l'aprenentatge i la pràctica de GenAI

2.1 Biblioteca de recursos d'aprenentatge de Generative AI

• Contingut: Conté més de 90 cursos gratuïts de GenAI, banc de preguntes d'entrevistes, full de ruta RAG/Agent/LLM, Notebooks i codi pràctics, resums de documents, LLMOps i recursos de desplegament.
• Avantatges: Plataforma d'aprenentatge única que cobreix tots els aspectes de GenAI.
• Públic objectiu: Desenvolupadors, investigadors i estudiants que vulguin iniciar-se o aprofundir en l'aprenentatge de GenAI.
• Com utilitzar-lo: Seleccioneu els cursos i recursos corresponents per aprendre segons les vostres necessitats.

3. Desplegament i optimització de models

3.1 Eines LLMOps

• Introducció: LLMOps és un conjunt d'eines i mètodes pràctics per gestionar i desplegar models de llenguatge grans (LLM).
• Importància: A mesura que la mida dels LLM augmenta, els costos de desplegament i manteniment també augmenten. LLMOps pot ajudar a reduir aquests costos i millorar el rendiment i la fiabilitat dels models.
• Eines comunes: Kubernetes, Docker, TensorFlow Serving, TorchServe, etc.
• Recursos d'aprenentatge: Seguiu els blocs, articles i projectes de codi obert relacionats amb LLMOps.

4. Aplicacions específiques del domini

4.1 AI + IoT: El futur de l'Internet de les coses intel·ligent

• Tendències de desenvolupament: Des de dispositius IoT fins a ecosistemes IoT totalment impulsats per IA.
• Tecnologies clau: Sensors IoT, IA de vora, aprenentatge federat, sistemes de predicció, infraestructura de seguretat.
• Aplicacions futures: Conducció autònoma, llars intel·ligents, ciutats intel·ligents, automatització industrial, etc.
• Reptes: Seguretat de les dades, protecció de la privadesa, robustesa de l'algorisme.

4.2 AI + Música: Possibilitats infinites de creació

• Eines: Lyria 3 de Gemini AI i altres eines de música AI.
• Aplicació: Composició assistida, generació de fragments de música, creació de música personalitzada.
• Avantatges: Redueix la barrera d'entrada a la creació musical i estimula la creativitat.
• Tendències futures: La IA es convertirà en una eina important per a la creació musical i donarà lloc a nous gèneres i formes musicals.

4.3 AI + Meta: Noves estratègies de màrqueting en xarxes socials

• Aplicació: Creació de contingut, publicitat, gestió de xarxes socials.
• Avantatges: Millora l'eficiència del màrqueting, orienta amb precisió els usuaris objectiu i optimitza els efectes del màrqueting.
• Estratègia: Utilitzeu la IA per analitzar el comportament dels usuaris, generar contingut personalitzat i optimitzar automàticament la publicitat.
• Precaucions: Presteu atenció a la privadesa dels usuaris i eviteu l'ús de contingut infractor.

4.4 AI + Educació: El futur de l'aprenentatge personalitzat

• Aplicació: Anàlisi de proves, preguntes i respostes, inferència.
• Eines: Models d'IA com Claude
• Avantatges: Proporcioneu una experiència d'aprenentatge personalitzada per ajudar els estudiants a comprendre millor el coneixement.
• Tendències futures: La IA es convertirà en una eina important en el camp de l'educació i canviarà els models d'ensenyament tradicionals.

4.5 AI + Finances: Stripe x402 i $USDC

• Stripe x402: Stripe introdueix x402 a Base, permetent que els agents d'IA facin pagaments directes en $USDC.
• Significat: Proporciona una forma de pagament més còmoda per als agents d'IA i promou l'aplicació de la IA en el camp financer.
• Impacte futur: Pot donar lloc a nous serveis financers i escenaris d'aplicació.

5. Guia per evitar trampes: Els problemes i les inspiracions d'OpenAI

• Els reptes d'OpenAI: Enormes pèrdues, pèrdua d'usuaris, operacions multilínea.

• Arrels del problema: Crisi d'identitat, la tecnologia i el finançament no són els problemes principals.

• Inspiració: El desenvolupament de les empreses d'IA requereix un posicionament estratègic clar, prestar atenció a les necessitats dels usuaris i evitar l'expansió cega.### 6. Consideracions de cost: GPT-5.2 Pro vs. Edició estàndard

• GPT-5.2 Pro: Milers de dòlars anuals, proporciona servei d'agent 24/7.

• Problema de cost: La competició d'IA està passant de "qui és més intel·ligent" a "qui és més barat".

• Estratègia: Trieu serveis d'IA amb una millor relació qualitat-preu, optimitzeu l'estructura de costos de les aplicacions d'IA.

7. Resum

La tecnologia d'IA està canviant profundament totes les indústries, i els enginyers d'IA han d'aprendre constantment noves eines i tecnologies per mantenir-se competitius en aquest camp en ràpida evolució. Aquest article proporciona una llista d'eines pràctiques que cobreixen la generació de codi, el desenvolupament de models, el desplegament i l'aprenentatge assistit, amb l'esperança d'ajudar els enginyers d'IA a afrontar millor els reptes, millorar l'eficiència del treball i crear un valor més gran. Recordeu, les eines són només un mitjà, la veritable clau és entendre l'essència de la IA i aplicar-la per resoldre problemes reals.