在模型评估和性能分析方面，有一些常用的AI工具可以帮助开发人员和研究人员进行分析和评估。这些工具可以帮助用户监控模型的性能、诊断问题并提供改进建议。下面是一些常见的AI工具：

1. TensorBoard：TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，可以用于监控和调试深度学习模型。它提供了丰富的可视化功能，如损失曲线、参数直方图和计算图的可视化，帮助用户理解和优化模型的性能。

2. Keras Tuner：Keras Tuner是一个用于超参数调优的库，可以帮助用户找到最佳的超参数组合。它提供了多种调优算法和搜索空间定义方法，帮助用户自动化调参过程，提高模型的性能。

3. Yellowbrick：Yellowbrick是一个Python库，提供了各种可视化工具，用于评估和调试机器学习模型。它支持多种模型评估指标的可视化，如学习曲线、特征重要性和预测误差分析，帮助用户深入了解模型的表现。

4. ELI5：ELI5是一个Python库，用于解释和可视化机器学习模型。它可以帮助用户理解模型的决策过程，提供特征重要性分析、实例级别的解释和模型可视化等功能，帮助用户评估和解释模型的性能。

5. SHAP：SHAP是一个用于解释模型预测的Python库，可以用于解释各种机器学习模型。它提供了多种解释方法，如特征重要性、特征相互作用和输出解释等，帮助用户理解模型的预测结果和性能。

6. Lime：Lime是一个用于解释和可解释性机器学习模型的库，可以帮助用户理解模型的预测过程。它提供了局部线性解释（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）的方法，解释模型的预测结果，帮助用户评估和分析模型的性能。

这些工具都提供了丰富的功能和易于使用的接口，可以帮助用户评估和分析AI模型的性能，找到问题并提供改进建议。通过使用这些工具，用户可以更好地理解和优化模型，提高模型的性能和可解释性。 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。