我是如何构建我的 Python 开源 AI 和数据构建器的

这一切都始于 Python 缺乏可用于生产环境的工具

在Taipy，我们着手解决人工智能领域最棘手的问题之一：将高性能算法与最终用户友好的应用程序连接起来。

几年前，我们有一个宏伟的愿景：为企业提供可靠的 Python 应用程序开发工具。但随着深入研究，我们意识到 Python 生态系统无法提供我们想要打造的那种以用户为中心、协作性强、可立即投入生产的数据和 AI Web 应用程序。因此，我们创建了Taipy😊
 

 

它带来了什么

Taipy与 Streamlit、Gradio、Dash 和 Reflex 等热门工具有相似之处，但它的独特之处在于其专为支持开发强大且可投入生产的数据和 AI 应用程序而设计的功能。我们的使命是让 AI 变得触手可及、影响深远，并易于融入业务流程。

以下是 Taipy 脱颖而出的原因：

1.回调：

允许用户在特定事件或特定任务完成后自动触发自定义操作。回调使我们的软件能够应用灵活的事件驱动自动化，这对于交互式应用程序非常有用。

2.场景管理：

允许组织和运行不同的工作流配置，并配备版本控制和自动化功能。它还允许比较给定分析的多次运行结果，以确定最佳方案。

3.多用户协作：

允许多个用户在同一个应用程序上协同工作，每个用户都可以安全、私密地访问仅属于他们自己的应用程序版本。

通过提供这些功能，Taipy确保公司能够弥合原型设计和部署可扩展的生产级 AI 应用程序之间的差距。

更广泛的人工智能生态系统中的互联解决方案

Taipy不仅简化了 AI 开发，还能与IBM Watson、Dataiku、Databricks和Google Colab等其他主流工具无缝集成，从而扩展其多功能性和易用性。
此外，Taipy是Databricks 的官方技术合作伙伴，这进一步巩固了我们致力于在 AI 和数据科学生态系统中提供尖端解决方案的承诺。

帮助我们

Taipy是一个开源项目，完全免费。我们将参加 2024 年 HacktoberFest，敬请关注并在GitHub上为该项目做出贡献！
 

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