Платформите за изкуствен интелект и машинно обучение помагат на екипите, работещи с данни, да създават, обучават, внедряват, управляват и мащабират модели по-ефективно. Тези инструменти могат да подпомагат всичко — от подготовката на данни и разработката в интерактивни тетрадки до обучението на модели, MLOps, управлението и контрола, сътрудничеството и внедряването в продукционна среда.
Най-добрата платформа зависи от типа на проекта ви. Някои инструменти са създадени за корпоративни конвейери за обработка на данни, други поддържат Python среди с отворен код, а трети се фокусират върху дълбокото обучение, разработката на AI или защитения интелигентен анализ на съдържание.
По-долу са представени пет платформи, които си струва да разгледате: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI и TensorFlow.
Box
Най-подходяща за: Корпоративни екипи, правни отдели, финансови екипи, оперативни екипи и организации, които се нуждаят от интелигентен анализ на документи с AI, защитено управление на съдържание, извличане на данни, автоматизация на работни процеси и анализ на неструктурирано съдържание.
Box не е традиционна платформа за разработка на модели за машинно обучение. Вместо това тя е платформа за интелигентно управление на съдържание с AI функции за анализиране, обобщаване, извличане и генериране на аналитични изводи от бизнес съдържание. Box AI може да обобщава документи, да отговаря на въпроси въз основа на множество файлове, да извлича структурирани данни и да поддържа защитени AI работни процеси, като използва съществуващите разрешения и механизми за управление и контрол в Box.
Основни функции:
- Анализ на документи с AI
- Заявки към един или множество документи
- Обобщаване на документи
- Извличане на структурирани данни
- Портали за съдържание с AI
- Персонализирани AI агенти
- Автоматизация на работни процеси
- Корпоративна сигурност, управление и контрол
- AI достъп, съобразен с разрешенията
- Интеграция с корпоративни работни процеси за съдържание
Предимства:
- Отлична за анализ на неструктурирано бизнес съдържание
- Полезна за договори, отчети, формуляри, предложения и вътрешни документи
- Добра корпоративна сигурност и контрол на разрешенията
- Помага на екипите да извличат структурирани данни от файлове
- Поддържа автоматизация на работни процеси с AI агенти
- Подходяща за бизнес екипи без техническа подготовка
Недостатъци:
- Не е пълноценна платформа за наука за данните или обучение на ML модели
- Не е идеална за създаване на собствени ML модели от нулата
- По-малко подходяща за дълбоко обучение, експериментиране или внедряване на модели
- Носи най-голяма стойност, когато компанията вече съхранява съдържание в Box
- Фокусирана е повече върху интелигентния анализ на съдържание, отколкото върху инженерната работа в науката за данните
Databricks
Най-подходяща за: Специалисти по наука за данните, инженери по данни, ML инженери, аналитични екипи, предприятия и организации, които се нуждаят от lakehouse архитектура, инженеринг на данни, машинно обучение, генеративен AI, управление и контрол и мащабируеми анализи
Databricks е платформа за данни и AI, изградена върху lakehouse архитектура. Тя помага на екипите да управляват в една среда задачи по инженеринг на данни, хранилища за данни, машинно обучение, наука за данните, поточна обработка в реално време и генеративен AI. Databricks описва своята Data Intelligence Platform като единна основа за данни и тяхното управление, задвижвана от Data Intelligence Engine, който разбира данните на организацията.
Основни функции:
- Lakehouse платформа за данни
- Работни процеси за инженеринг на данни
- Работно пространство за наука за данните
- Поддръжка на машинно обучение
- Работни процеси с генеративен AI
- MLOps и управление и контрол на модели
- Поточна обработка в реално време
- Хранилища за данни
- Единно управление и контрол на данните
- Помощ на естествен език
Предимства:
- Отлична за мащабни проекти с данни и AI
- Подходяща за екипи, които съчетават инженеринг на данни и машинно обучение
- Поддържа корпоративни механизми за управление, контрол и сигурност
- Полезна за работни процеси за анализи, AI и ML в една платформа
- Мащабира се добре в сложни среди за данни
- Много подходяща за организации с големи набори от данни
Недостатъци:
- Може да е сложна за начинаещи
- Може да изисква експертни познания по инженеринг на данни
- Цената и разходите за облачни услуги могат да нараснат при интензивно натоварване
- Най-подходяща за екипи със зряла инфраструктура за данни
- По-малките екипи може да не се нуждаят от цялата платформа
Anaconda
Най-подходяща за: Специалисти по наука за данните, Python разработчици, AI екипи, анализатори, изследователи, университети и предприятия, които се нуждаят от управление на Python пакети, защитени среди с отворен код, интерактивни тетрадки, контрол на зависимостите и разработка на AI с механизми за управление и контрол
Anaconda е широко използвана платформа за наука за данните и разработка на AI с Python. Тя помага на екипите да управляват пакети, среди, зависимости, интерактивни тетрадки и инструменти с отворен код. Anaconda Core се позиционира като път с механизми за управление и контрол от пилотни AI проекти до продукционна среда, с поддръжка за облачни платформи, интерактивни тетрадки, CI/CD, контейнери, инструменти за оркестрация и корпоративни AI инструменти.
Основни функции:
- Управление на Python пакети
- Conda среди
- Поддръжка на интерактивни тетрадки
- Управление на зависимости
- Инструменти с отворен код за наука за данните
- Корпоративно управление и контрол на пакети
- Проследяване на сигурността и уязвимостите
- Интеграция с облачни услуги и CI/CD
- Поддръжка на MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI и други AI инструменти
- Работи с Jupyter, JupyterLab, VS Code и Google Colab
Предимства:
- Много популярна за наука за данните с Python
- Подходяща за управление на пакети и среди
- Помага за намаляване на конфликтите между зависимостите
- Полезна за работа с интерактивни тетрадки и експериментиране
- Силна екосистема с отворен код
- Корпоративните функции подпомагат сигурността, управлението и контрола
- Подходяща както за начинаещи, така и за професионални екипи, работещи с данни
Недостатъци:
- Сама по себе си не е цялостна платформа за внедряване на модели
- Големите среди могат да станат трудни за управление без дисциплиниран подход
- Корпоративните функции за управление и контрол може да изискват платени планове
- Екипите все пак се нуждаят от отделни инструменти за MLOps в продукционна среда или за внедряване в облака
- По-слабо фокусирана върху продукционната инфраструктура за работа в реално време в сравнение с Databricks или облачните AI платформи
Lightning AI
Най-подходяща за: AI изследователи, инженери по дълбоко обучение, потребители на PyTorch, стартиращи компании и ML екипи, които се нуждаят от разработка на модели, работни процеси за обучение, достъп до графични процесори, управление на експерименти и мащабируема разработка на AI приложения
Lightning AI е свързана с екосистемата Lightning, включително PyTorch Lightning, която помага за организирането на PyTorch код и улеснява възпроизвеждането и мащабирането на експерименти с дълбоко обучение. PyTorch Lightning предоставя интерфейс от високо ниво за PyTorch и е създадена, за да улесни изпълнението на модели върху разпределени хардуерни ресурси, като същевременно поддържа кода по-добре организиран.
Основни функции:
- Разработка на модели с PyTorch
- Структуриране на експерименти с дълбоко обучение
- Поддръжка на разпределено обучение
- Работни процеси за обучение, независими от хардуера
- Работно пространство за разработка на AI
- Обучение на модели с графични процесори
- Възпроизводими ML експерименти
- Сътрудничество при разработката на модели
- Поддръжка на работни процеси от изследвания до продукционна среда
Предимства:
- Много подходяща за проекти с PyTorch и дълбоко обучение
- Помага за по-ясното организиране на изследователския код
- Полезна за мащабируеми работни процеси за обучение
- Подходяща за изследователи и ML инженери
- Поддържа възпроизводими експерименти
- Намалява нуждата от шаблонен код в проекти с дълбоко обучение
Недостатъци:
- Изисква повече технически познания от AI инструментите без писане на код
- Най-подходяща за екипи с познания по PyTorch
- По-малко приложима за традиционни екипи по бизнес разузнаване или анализи
- Може да изисква опит с графични процесори и ML инженеринг
- Не е предназначена основно за бизнес потребители без техническа подготовка
TensorFlow
Най-подходяща за: Инженери по машинно обучение, изследователи, разработчици, екипи по компютърно зрение, екипи по обработка на естествен език, екипи за AI в мобилни приложения и организации, които се нуждаят от рамка с отворен код за създаване, обучение и внедряване на ML модели
TensorFlow е цялостна платформа с отворен код за машинно обучение. Тя помага на разработчиците да създават ML модели, които могат да работят в различни среди, и включва инструменти за обучение, внедряване, визуализация, набори от данни, продукционни конвейери и внедряване на мобилни или периферни устройства. Екосистемата на TensorFlow включва TensorFlow.js, инструменти за внедряване на периферни устройства от типа LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets и ресурси с предварително обучени модели.
Основни функции:
- Рамка с отворен код за ML
- Създаване и обучение на модели
- Поддръжка на дълбоко обучение
- API от високо ниво tf.keras
- Визуализация с TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Предварително обучени модели и набори от данни
- ML в браузъра с TensorFlow.js
- Поддръжка на внедряване на мобилни и периферни устройства
- TFX за ML конвейери в продукционна среда
Предимства:
- Силна екосистема с отворен код за машинно обучение
- Подходяща за проекти с дълбоко обучение и ML в продукционна среда
- Поддържа научни изследвания и внедряване в реални условия
- Полезна за компютърно зрение, обработка на естествен език, аудио и препоръчващи системи
- Голяма общност и богати учебни ресурси
- Поддържа работни процеси за уеб, мобилни и периферни устройства и продукционни среди
Недостатъци:
- Изисква познания по програмиране и ML
- Може да е сложна за начинаещи
- Сама по себе си не е цялостна бизнес платформа
- Екипите се нуждаят от допълнителни инструменти за управление и контрол на данните и за сътрудничество
- Някои потребители може да предпочетат PyTorch заради гъвкавостта при изследователска работа
Заключение
Най-добрата платформа за AI и машинно обучение зависи от целите на проекта и уменията на екипа ви. Box е най-подходяща за интелигентен анализ на съдържание с AI, а не за традиционно обучение на модели. Databricks е силен избор за корпоративна наука за данните, анализи, lakehouse работни процеси и разработка на AI. Anaconda е идеална за наука за данните с Python и защитено управление на пакети с отворен код. Lightning AI е полезна за дълбоко обучение с PyTorch и мащабируеми AI експерименти. TensorFlow остава една от най-важните рамки с отворен код за създаване и внедряване на модели за машинно обучение.
За корпоративни проекти в областта на науката за данните Databricks е най-цялостната платформа. За разработка с Python Anaconda е практична основа. Сред рамките за дълбоко обучение TensorFlow и Lightning AI са силни технически решения. За защитено използване на AI върху бизнес съдържание Box е най-подходящият избор.
