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, řízení a dohled, spolupráci a nasazení do produkce.
Nejlepší platforma závisí na typu vašeho projektu. Některé nástroje jsou určené pro podnikové datové pipeline, jiné podporují open-source prostředí Pythonu a další se zaměřují na hluboké učení, vývoj AI nebo bezpečnou inteligentní práci s obsahem.
Níže uvádíme pět platforem, které stojí za zvážení: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI a TensorFlow.
Box
Nejvhodnější pro: Podnikové týmy, právní týmy, finanční týmy, provozní týmy a organizace, které potřebují inteligentní práci s dokumenty pomocí AI, bezpečnou správu obsahu, extrakci dat, automatizaci pracovních postupů a analýzu nestrukturovaného obsahu.
Box není tradiční platforma pro vývoj modelů strojového učení. Jde o inteligentní platformu pro správu obsahu s funkcemi AI pro analýzu, shrnování, extrakci a získávání poznatků z podnikového obsahu. Box AI dokáže shrnovat dokumenty, odpovídat na otázky napříč soubory, extrahovat strukturovaná data a podporovat bezpečné pracovní postupy s AI s využitím stávajících oprávnění a mechanismů řízení a dohledu platformy Box.
Klíčové funkce:
- Analýza dokumentů pomocí AI
- Dotazy nad jedním i více dokumenty
- Shrnování dokumentů
- Extrakce strukturovaných dat
- Obsahové portály využívající AI
- Vlastní AI agenti
- Automatizace pracovních postupů
- Podnikové zabezpečení, řízení a dohled
- Přístup AI respektující oprávnění
- Integrace s podnikovými pracovními postupy pro práci s obsahem
Výhody:
- Silná podpora analýzy nestrukturovaného podnikového obsahu
- Užitečný pro smlouvy, zprávy, formuláře, nabídky a interní dokumenty
- Kvalitní podnikové zabezpečení a řízení oprávnění
- Pomáhá týmům extrahovat strukturovaná data ze souborů
- Podporuje automatizaci pracovních postupů pomocí AI agentů
- Vhodný pro netechnické firemní týmy
Nevýhody:
- Nejde o plnohodnotnou platformu pro datovou vědu nebo trénování modelů strojového učení
- Není ideální pro tvorbu vlastních modelů strojového učení od základu
- Méně vhodný pro hluboké učení, experimentování nebo nasazování modelů
- Největší přínos má tehdy, když společnost již ukládá obsah do Boxu
- Zaměřuje se spíše na inteligentní práci s obsahem než na technickou stránku datové vědy
Databricks
Nejvhodnější pro: Datové vědce, datové inženýry, inženýry strojového učení, analytické týmy, podniky a organizace, které potřebují architekturu lakehouse, datové inženýrství, strojové učení, generativní AI, řízení a dohled a škálovatelnou analytiku
Databricks je datová a AI platforma postavená na architektuře lakehouse. Pomáhá týmům zvládat datové inženýrství, datové sklady, strojové učení, datovou vědu, zpracování datových proudů v reálném čase a úlohy generativní AI v jednom prostředí. Databricks popisuje svou Data Intelligence Platform jako jednotný základ pro data a jejich správu, který využívá Data Intelligence Engine rozumějící datům organizace.
Klíčové funkce:
- Datová platforma typu lakehouse
- Pracovní postupy datového inženýrství
- Pracovní prostředí pro datovou vědu
- Podpora strojového učení
- Pracovní postupy generativní AI
- MLOps a řízení a dohled nad modely
- Zpracování datových proudů v reálném čase
- Datové sklady
- Jednotné řízení a správa dat
- Asistence v přirozeném jazyce
Výhody:
- Silná platforma pro rozsáhlé datové a AI projekty
- Vhodná pro týmy kombinující datové inženýrství a strojové učení
- Podporuje podnikové řízení, dohled a zabezpečení
- Užitečná pro analytické, AI a ML pracovní postupy v rámci jedné platformy
- Dobře škáluje ve složitých datových prostředích
- Velmi vhodná pro organizace s velkými datovými sadami
Nevýhody:
- Pro začátečníky může být složitá
- Může vyžadovat odborné znalosti datového inženýrství
- Při vysokém zatížení mohou růst poplatky i náklady na cloud
- Nejlépe vyhovuje týmům s vyspělou datovou infrastrukturou
- Menší týmy nemusí potřebovat celou platformu
Anaconda
Nejvhodnější pro: Datové vědce, vývojáře v Pythonu, AI týmy, analytiky, výzkumníky, univerzity a podniky, které potřebují správu balíčků Pythonu, bezpečná open-source prostředí, notebooky, kontrolu závislostí a vývoj AI s nastavenými pravidly a dohledem
Anaconda je široce používaná platforma pro datovou vědu a vývoj AI v Pythonu. Pomáhá týmům spravovat balíčky, prostředí, závislosti, notebooky a open-source nástroje. Anaconda Core je prezentována jako cesta od pilotních AI projektů do produkce s nastavenými pravidly a dohledem, která podporuje cloudové platformy, notebooky, CI/CD, kontejnery, orchestrační nástroje a podnikové nástroje pro AI.
Klíčové funkce:
- Správa balíčků Pythonu
- Prostředí Conda
- Podpora notebooků
- Správa závislostí
- Open-source nástroje pro datovou vědu
- Podniková pravidla a dohled nad balíčky
- Sledování zabezpečení a zranitelností
- Integrace s cloudem a CI/CD
- Podpora nástrojů MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI a dalších AI nástrojů
- Funguje s Jupyter, JupyterLab, VS Code a Google Colab
Výhody:
- Velmi oblíbená pro datovou vědu v Pythonu
- Vhodná pro správu balíčků a prostředí
- Pomáhá omezovat konflikty závislostí
- Užitečná pro práci s notebooky a experimentování
- Silný open-source ekosystém
- Podnikové funkce podporují zabezpečení, řízení a dohled
- Vhodná pro začátečníky i profesionální datové týmy
Nevýhody:
- Sama o sobě není kompletní platformou pro nasazování modelů
- Rozsáhlá prostředí mohou být bez důsledného přístupu obtížně spravovatelná
- Podnikové funkce pro řízení a dohled mohou vyžadovat placené tarify
- Týmy stále potřebují samostatné nástroje pro produkční MLOps nebo nasazení do cloudu
- Na produkční infrastrukturu pro provoz v reálném čase se zaměřuje méně než Databricks nebo cloudové AI platformy
Lightning AI
Nejvhodnější pro: Výzkumníky v oblasti AI, inženýry hlubokého učení, uživatele PyTorch, startupy a ML týmy, které potřebují vývoj modelů, trénovací pracovní postupy, přístup ke GPU, správu experimentů a škálovatelný vývoj AI aplikací
Lightning AI je spojená s ekosystémem Lightning, včetně PyTorch Lightning, který pomáhá organizovat kód v PyTorch a usnadňuje reprodukování a škálování experimentů s hlubokým učením. PyTorch Lightning poskytuje vysokoúrovňové rozhraní pro PyTorch a je navržen tak, aby usnadnil běh modelů na distribuovaném hardwaru a zároveň zachoval přehlednější strukturu kódu.
Klíčové funkce:
- Vývoj modelů založený na PyTorch
- Strukturování experimentů s hlubokým učením
- Podpora distribuovaného trénování
- Trénovací pracovní postupy nezávislé na hardwaru
- Pracovní prostředí pro vývoj AI
- Trénování modelů pomocí GPU
- Reprodukovatelné experimenty se strojovým učením
- Spolupráce při vývoji modelů
- Podpora pracovních postupů od výzkumu po produkci
Výhody:
- Velmi vhodná pro projekty využívající PyTorch a hluboké učení
- Pomáhá přehledněji organizovat výzkumný kód
- Užitečná pro škálovatelné trénovací pracovní postupy
- Vhodná pro výzkumníky a inženýry strojového učení
- Podporuje reprodukovatelné experimentování
- Omezuje množství opakujícího se obslužného kódu v projektech hlubokého učení
Nevýhody:
- Je techničtější než AI nástroje bez nutnosti programování
- Nejlépe vyhovuje týmům se znalostí PyTorch
- Méně relevantní pro tradiční BI nebo analytické týmy
- Může vyžadovat zkušenosti s GPU a inženýrstvím strojového učení
- Není primárně určena netechnickým firemním uživatelům
TensorFlow
Nejvhodnější pro: Inženýry strojového učení, výzkumníky, vývojáře, týmy počítačového vidění, týmy zpracování přirozeného jazyka, týmy vyvíjející mobilní AI a organizace, které potřebují open-source framework pro tvorbu, trénování a nasazování modelů strojového učení
TensorFlow je komplexní open-source platforma pro strojové učení. Pomáhá vývojářům vytvářet modely strojového učení, které mohou běžet v různých prostředích, a zahrnuje nástroje pro trénování, nasazování, vizualizaci, práci s datovými sadami, produkční pipeline a nasazení na mobilních nebo koncových zařízeních. Ekosystém TensorFlow zahrnuje TensorFlow.js, nástroje pro nasazení na koncových zařízeních typu LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets a zdroje předtrénovaných modelů.
Klíčové funkce:
- Open-source framework pro strojové učení
- Tvorba a trénování modelů
- Podpora hlubokého učení
- Vysokoúrovňové API tf.keras
- Vizualizace pomocí TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Předtrénované modely a datové sady
- Strojové učení v prohlížeči pomocí TensorFlow.js
- Podpora nasazení na mobilních a koncových zařízeních
- TFX pro produkční pipeline strojového učení
Výhody:
- Silný open-source ekosystém strojového učení
- Vhodný pro hluboké učení a produkční projekty strojového učení
- Podporuje výzkum i nasazení v praxi
- Užitečný pro počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka, zvuk a doporučovací systémy
- Velká komunita a množství vzdělávacích materiálů
- Podporuje pracovní postupy pro web, mobilní zařízení, koncová zařízení a produkci
Nevýhody:
- Vyžaduje znalosti programování a strojového učení
- Pro začátečníky může být složitý
- Sám o sobě není kompletní podnikovou platformou
- Týmy potřebují další nástroje pro řízení a správu dat a spolupráci
- Někteří uživatelé mohou pro větší flexibilitu při výzkumu preferovat PyTorch
Závěr
Nejlepší platforma pro AI a strojové učení závisí na cílech vašeho projektu a dovednostech týmu. Box je nejvhodnější pro inteligentní práci s obsahem pomocí AI, nikoli pro tradiční trénování modelů. Databricks je silnou volbou pro podnikovou datovou vědu, analytiku, pracovní postupy v architektuře lakehouse a vývoj AI. Anaconda je ideální pro datovou vědu v Pythonu a bezpečnou správu open-source balíčků. Lightning AI je užitečná pro hluboké učení založené na PyTorch a škálovatelné experimentování s AI. TensorFlow zůstává jedním z nejvýznamnějších open-source frameworků pro tvorbu a nasazování modelů strojového učení.
Pro podnikové projekty datové vědy je Databricks nejkomplexnější platformou. Pro vývoj v Pythonu představuje Anaconda praktický základ. Mezi frameworky pro hluboké učení jsou TensorFlow a Lightning AI silnými technickými volbami. Pro bezpečné využití AI nad podnikovým obsahem je nejvhodnější Box.
