Platformy pro AI a strojové učení pomáhají datovým týmům efektivněji vytvářet, trénovat, nasazovat, spravovat a škálovat modely. Tyto nástroje mohou podporovat vše od přípravy dat a vývoje v noteboocích až po trénování modelů, MLOps, správu, spolupráci a nasazení do produkce.
Nejlepší platforma závisí na typu vašeho projektu. Některé nástroje jsou vytvořeny pro podnikové datové pipeline, některé podporují open-source prostředí Pythonu, zatímco jiné se zaměřují na hluboké učení, vývoj AI nebo bezpečnou inteligenci nad obsahem.
Níže je pět platforem, které stojí za zvážení: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI a TensorFlow.
Box
Nejlepší pro: podnikové týmy, právní týmy, finanční týmy, provozní týmy a organizace, které potřebují dokumentovou inteligenci poháněnou AI, bezpečnou správu obsahu, extrakci dat, automatizaci pracovních postupů a analýzu nestrukturovaného obsahu.
Box není tradiční platforma pro vývoj strojového učení. Místo toho jde o inteligentní platformu pro správu obsahu s funkcemi AI pro analýzu, shrnování, extrakci a generování poznatků z firemního obsahu. Box AI dokáže shrnovat dokumenty, odpovídat na otázky napříč soubory, extrahovat strukturovaná data a podporovat bezpečné AI pracovní postupy s využitím stávajících oprávnění Boxu a kontrol správy.
Klíčové funkce:
- Analýza dokumentů poháněná AI
- Dotazy nad jedním i více dokumenty
- Shrnování dokumentů
- Extrakce strukturovaných dat
- Portály obsahu poháněné AI
- Vlastní AI agenti
- Automatizace pracovních postupů
- Podnikové zabezpečení a správa
- AI přístup respektující oprávnění
- Integrace s podnikovými pracovními postupy pro obsah
Výhody:
- Silné řešení pro analýzu nestrukturovaného firemního obsahu
- Užitečné pro smlouvy, zprávy, formuláře, návrhy a interní dokumenty
- Dobré podnikové zabezpečení a řízení oprávnění
- Pomáhá týmům extrahovat strukturovaná data ze souborů
- Podporuje automatizaci pracovních postupů pomocí AI agentů
- Vhodné pro netechnické obchodní týmy
Nevýhody:
- Nejde o plnohodnotnou platformu pro datovou vědu nebo trénování ML modelů
- Není ideální pro vytváření vlastních ML modelů od nuly
- Méně vhodné pro hluboké učení, experimentování nebo nasazování modelů
- Největší hodnotu přináší tehdy, když firma už obsah ukládá v Boxu
- Je více zaměřené na inteligenci nad obsahem než na datově-inženýrskou práci
Databricks
Nejlepší pro: datové vědce, datové inženýry, ML inženýry, analytické týmy, podniky a organizace, které potřebují architekturu lakehouse, datové inženýrství, strojové učení, generativní AI, správu a škálovatelnou analytiku
Databricks je datová a AI platforma postavená na architektuře lakehouse. Pomáhá týmům spravovat datové inženýrství, datové sklady, strojové učení, datovou vědu, streamování v reálném čase a pracovní zátěže generativní AI v jednom prostředí. Databricks popisuje svou Data Intelligence Platform jako sjednocený základ pro data a správu, poháněný Data Intelligence Engine, který rozumí datům organizace.
Klíčové funkce:
- Lakehouse datová platforma
- Pracovní postupy datového inženýrství
- Workspace pro datovou vědu
- Podpora strojového učení
- Pracovní postupy generativní AI
- MLOps a správa modelů
- Streamování v reálném čase
- Datové sklady
- Sjednocená správa dat
- Asistence v přirozeném jazyce
Výhody:
- Silné řešení pro rozsáhlé datové a AI projekty
- Vhodné pro týmy kombinující datové inženýrství a strojové učení
- Podporuje podnikovou správu a zabezpečení
- Užitečné pro analytické, AI a ML pracovní postupy v jedné platformě
- Dobře škáluje pro složitá datová prostředí
- Silná volba pro organizace s velkými datovými sadami
Nevýhody:
- Pro začátečníky může být složité
- Může vyžadovat odborné znalosti datového inženýrství
- Ceny a náklady na cloud mohou při vysoké zátěži růst
- Nejlépe se hodí pro týmy s vyspělou datovou infrastrukturou
- Menší týmy nemusí potřebovat celou platformu
Anaconda
Nejlepší pro: datové vědce, vývojáře Pythonu, AI týmy, analytiky, výzkumníky, univerzity a podniky, které potřebují správu balíčků Pythonu, bezpečná open-source prostředí, notebooky, kontrolu závislostí a řízený vývoj AI
Anaconda je široce používaná platforma pro datovou vědu a vývoj AI založený na Pythonu. Pomáhá týmům spravovat balíčky, prostředí, závislosti, notebooky a open-source nástroje. Anaconda Core je prezentována jako řízená cesta od pilotních AI projektů k produkci, s podporou cloudových platforem, notebooků, CI/CD, kontejnerů, orchestrace a podnikových AI nástrojů.
Klíčové funkce:
- Správa balíčků Pythonu
- Prostředí Conda
- Podpora notebooků
- Správa závislostí
- Open-source nástroje pro datovou vědu
- Podniková správa balíčků
- Sledování bezpečnosti a zranitelností
- Integrace s cloudem a CI/CD
- Podpora pro MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI a další AI nástroje
- Funguje s Jupyter, JupyterLab, VS Code a Google Colab
Výhody:
- Velmi populární pro datovou vědu v Pythonu
- Dobré pro správu balíčků a prostředí
- Pomáhá snižovat konflikty závislostí
- Užitečné pro notebooky a experimentování
- Silný open-source ekosystém
- Podnikové funkce podporují zabezpečení a správu
- Dobrá volba jak pro začátečníky, tak pro profesionální datové týmy
Nevýhody:
- Samo o sobě nejde o kompletní platformu pro nasazování modelů
- Velká prostředí mohou být bez disciplíny obtížně spravovatelná
- Podnikové funkce správy mohou vyžadovat placené plány
- Týmy stále potřebují samostatné nástroje pro produkční MLOps nebo cloudové nasazení
- Méně zaměřené na produkční infrastrukturu v reálném čase než Databricks nebo cloudové AI platformy
Lightning AI
Nejlepší pro: výzkumníky v AI, inženýry hlubokého učení, uživatele PyTorch, startupy a ML týmy, které potřebují vývoj modelů, trénovací workflow, přístup ke GPU, správu experimentů a škálovatelný vývoj AI aplikací
Lightning AI je spojována s ekosystémem Lightning, včetně PyTorch Lightning, který pomáhá organizovat kód v PyTorch a usnadňuje reprodukovatelnost a škálování experimentů v hlubokém učení. PyTorch Lightning poskytuje vysokoúrovňové rozhraní pro PyTorch a je navržen tak, aby usnadnil provoz modelů na distribuovaném hardwaru při zachování lépe organizovaného kódu.
Klíčové funkce:
- Vývoj modelů založený na PyTorch
- Struktura experimentů v hlubokém učení
- Podpora distribuovaného trénování
- Hardwarově agnostické trénovací workflow
- Workspace pro vývoj AI
- Trénování modelů s využitím GPU
- Reprodukovatelné ML experimenty
- Spolupráce při vývoji modelů
- Podpora workflow od výzkumu po produkci
Výhody:
- Silná volba pro PyTorch a projekty hlubokého učení
- Pomáhá čistěji organizovat výzkumný kód
- Užitečné pro škálovatelná trénovací workflow
- Vhodné pro výzkumníky a ML inženýry
- Podporuje reprodukovatelné experimentování
- Snižuje množství boilerplate kódu v projektech hlubokého učení
Nevýhody:
- Technicky náročnější než no-code AI nástroje
- Nejlépe se hodí pro týmy se znalostí PyTorch
- Méně relevantní pro tradiční BI nebo analytické týmy
- Může vyžadovat GPU a zkušenosti s ML inženýrstvím
- Není primárně navrženo pro netechnické firemní uživatele
TensorFlow
Nejlepší pro: ML inženýry, výzkumníky, vývojáře, týmy počítačového vidění, NLP týmy, týmy mobilní AI a organizace, které potřebují open-source framework pro vytváření, trénování a nasazování ML modelů
TensorFlow je open-source end-to-end platforma pro strojové učení. Pomáhá vývojářům vytvářet ML modely, které mohou běžet v různých prostředích, a zahrnuje nástroje pro trénování, nasazení, vizualizaci, datové sady, produkční pipeline a nasazení na mobilních nebo edge zařízeních. Ekosystém TensorFlow zahrnuje TensorFlow.js, LiteRT/nástroje pro edge nasazení ve stylu TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets a zdroje předtrénovaných modelů.
Klíčové funkce:
- Open-source ML framework
- Vytváření a trénování modelů
- Podpora hlubokého učení
- Vysokoúrovňové API tf.keras
- Vizualizace v TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Předtrénované modely a datové sady
- ML v prohlížeči s TensorFlow.js
- Podpora nasazení na mobilních a edge zařízeních
- TFX pro produkční ML pipeline
Výhody:
- Silný open-source ekosystém pro strojové učení
- Dobré pro hluboké učení a produkční ML projekty
- Podporuje výzkum i reálné nasazení
- Užitečné pro počítačové vidění, NLP, audio a doporučovací systémy
- Velká komunita a vzdělávací zdroje
- Podporuje webové, mobilní, edge i produkční workflow
Nevýhody:
- Vyžaduje programování a znalosti ML
- Pro začátečníky může být složité
- Samo o sobě nejde o kompletní byznysovou platformu
- Týmy potřebují další nástroje pro správu dat a spolupráci
- Někteří uživatelé mohou pro flexibilitu ve výzkumu preferovat PyTorch
Závěr
Nejlepší AI a platforma pro strojové učení závisí na cílech vašeho projektu a dovednostech týmu. Box je nejlepší pro inteligenci nad obsahem poháněnou AI spíše než pro tradiční trénování modelů. Databricks je silná volba pro podnikovou datovou vědu, analytiku, workflow lakehouse a vývoj AI. Anaconda je ideální pro datovou vědu založenou na Pythonu a bezpečnou správu open-source balíčků. Lightning AI je užitečná pro hluboké učení založené na PyTorch a škálovatelné AI experimentování. TensorFlow zůstává jedním z nejdůležitějších open-source frameworků pro vytváření a nasazování modelů strojového učení.
Pro podnikové projekty datové vědy je Databricks nejkomplexnější platforma. Pro vývoj v Pythonu je Anaconda praktickým základem. Pro frameworky hlubokého učení jsou TensorFlow a Lightning AI silné technické volby. Pro bezpečnou AI nad firemním obsahem je Box nejlepší volba.