产业气象站|还发现个可挑战Jupyter的杀手，AI创业公司最佳开发工具指南火了白交发自凹非寺量子位报道|公众号QbitA

白交发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI
一份AI创业公司最佳「开发工具」指南，火了。
Reddit上，一份来自41家创业公司的调研答案，热度已达471 。

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除了比较流行的开发环境Jupyter以外，还出现了这样一个身影——Deepnote 。
小团队制作，堪称可挑战「JupyterNotebook」的Deepnote ，目前已经有少数公司在使用了。

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网友纷纷表示要去试试。
于是进一步吸引了Deepnote开发者亲自过来答疑。
所以这究竟是一份怎样的指南？还有哪些其他有意思的开发工具？
调研结果
这份调查来自一家轻量工具集成网站neptune.ai ，他们采访了41家AI初创公司。

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调查结果如下：
软件开发设置
IDE：JupyterLab+NB扩展（少数用Deepnote）， Colab和PyCharm、VSCode（R用户喜欢Rstudio）
Github
Python（大多数）， R（部分）
机器学习框架
处理数据和可视化：Pandas+Matplotlib+Plotly
经典算法：Sklearn+XGBoost
深度学习：Tensorflow+Keras或Pytorch
MLOps
编排：Kubeflow ， Airflow ， AmazonSagemaker ， Azure
模型包装/服务：Kubeflow ， MLflow ， AmazonSagemaker
模型从训练到推理的剖析和优化：pytest-benchmark、MLperf
实验管理：MLflow ， Comet ， Neptune
具体情况，是这样的。
【产业气象站|还发现个可挑战Jupyter的杀手，AI创业公司最佳开发工具指南火了】软件开发设置
开发环境是每个团队工作流程的基础，而对于IDE ，很多团队都喜欢JupyterNotebooks和JupyterLab及其NB扩展。

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而有些团队则是使用标准软件开发IDE ，提及最多的是Pycharm和VSCode 。
使用Pycharm的一家公司Hotelmize称，这是最好的PythonIDE 。
而使用VSCode的公司则为其正名。
VSCode易于与Azure连接，并提供了许多基于ML的扩展。对于使用R语言的团队来说， RStudio是他们最好的选择。
还有一项工具——GitHub 。我想这对每个AI团队都是福音，初创公司更是。
调查结果正是如此， GitHub因为其免费、强大的版本控制系统、共享功能，对团队来说都是超级有用的。
对于最流行的编程语言里， Python、R语言上榜，竟还有一个Clojure 。
值得一提的是，对于环境/基础设施的设置方面，有一些团队给出了以下建议：
AWS作为部署平台（SimpleReport）。
Anaconda是我们运行ML实验的首选工具，因为它的活代码功能，可以用来将软件代码、计算输出、解释性文本和多媒体资源结合在一个文档中。（Scanta）
Redis作为内存中的数据结构存储，由于它支持不同类型的抽象数据结构，如字符串、列表、映射、集、排序集、HyperLogLogs、位图、流和空间索引等，因此Redis作为内存中的数据结构存储占据了主导地位。（Scanta）
Snowflake和AmazonS3用于数据存储。（Hypergiant）
Spark-pyspark—-非常简单的api ，用于大数据的分配作业。（Hotelmize）
机器学习框架
机器学习框架也必不可少。而这一部分，选择的工具有很多。

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在处理表格数据方面，最多提及的是Pandas 。