Pourquoi tout le monde a mal la «pile d’ingénieur AI essentielle»

Auteur (s): Mayank Bohra

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Il ne s’agit pas du nombre d’outils que vous connaissez, il s’agit de ceux que vous utilisez pour construire des systèmes de production.Image par auteur

Soyons honnêtes. L’espace AI se déplace plus vite que la plupart d’entre nous ne peuvent suivre. Une semaine, il s’agit de régler fin, le prochain ses workflows et chiffon agents. Si vous essayez de construire quelque chose de réel, tout ce qui va au-delà d’une démo cool ou d’un script local, se concentrer sur toutes les nouvelles choses brillantes est une recette pour l’épuisement professionnel.

Je vois que les ingénieurs se perdent en essayant d’apprendre 20 frameworks ou bibliothèques différents, pour poursuivre toutes les tendances. Ce qui sépare les gens qui construisent des systèmes d’IA prêts pour la production des autres, ce n’est pas le nombre de bibliothèques dont ils ont entendu parler, mais la façon dont ils peuvent exercer un ensemble central d’outils fiables pour résoudre des problèmes réels.

Si je devais le résumer à l’essentiel pour un bâtiment d’ingénieur d’application d’IA aujourd’hui – et en regardant la mi-2025 – ce n’est pas une liste de bibliothèques. C’est une pile ciblée de peut-être 10, choisie pour leur utilité pour obtenir des applications Genai du prototype à la production. Ce sont les bibliothèques sur lesquelles je compte constamment lors de la relevée des défis du monde réel.

Voici les outils Python qui, je crois, forment le fondement pour construire des applications Genai robustes et évolutives en ce moment:

Ce n’est pas une liste exhaustive de toutes les bibliothèques d’IA. C’est… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.

Publié via Vers l’IA