AI工具合集中不可或缺的必备工具包括：

1. 机器学习框架：选择适合自己需求的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。选择时需考虑框架的功能、性能、易用性以及社区支持。

2. 数据处理工具：在AI工程中，数据处理是至关重要的一步。必备的工具包括NumPy、Pandas和Matplotlib等，用于数据的加载、清洗、转换和可视化操作。

3. 模型评估工具：在训练模型后，需要对其进行评估和验证。常用的工具有Keras、Scikit-learn等，可以进行模型性能评估、交叉验证等操作。

4. 数据标注工具：对于监督学习任务，数据标注是不可或缺的一环。常用的数据标注工具包括LabelImg、RectLabel等，用于对图像、文本等数据进行标注。

5. 模型部署工具：将训练好的模型部署到实际应用中需要相应的工具。常见的模型部署工具有TensorFlow Serving、ONNX Runtime等，用于将模型部署到服务器、移动设备或嵌入式系统中。

6. 自动化调参工具：调参是训练模型中的关键步骤，但是手动调参费时费力。自动化调参工具如Optuna、Hyperopt等可以帮助优化模型的超参数，提高模型性能。

7. 可解释性工具：AI模型的可解释性对于某些应用场景非常重要。工具如SHAP、LIME等可以解释模型的预测结果，帮助用户理解模型的决策过程。

8. 强化学习工具：对于强化学习任务，必备的工具包括OpenAI Gym、Stable Baselines等，提供了一系列强化学习环境和算法，用于训练和评估强化学习模型。

在选择AI工具合集中的必备工具时，可以考虑以下几个因素：

1. 功能需求：根据具体任务需求确定所需要的功能，选择能够满足需求的工具。

2. 开源社区支持：选择具有活跃的开源社区支持的工具，可以获得更多的技术支持、文档和更新。

3. 生态系统完善度：选择具有完善的生态系统和丰富的扩展库的工具，可以更方便地进行开发和集成。

4. 易用性：选择易于上手和使用的工具，减少学习和实施的成本。

5. 性能和效率：考虑工具的性能和效率，选择能够满足项目需求并具有较高性能的工具。

6. 可扩展性：选择具有良好可扩展性的工具，能够适应未来的需求变化。

综合考虑以上因素，可以选择适合自己需求和项目特点的AI工具合集中的必备工具，以提高开发效率和模型性能。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士采用了动态互联的方式, 来呈现您的绝妙创意，旨在化繁为简、无缝地集思广益、并以直观功能释放出您全部的创造力与潜能。