Platforme til AI og maskinlæring hjælper datateams med at bygge, træne, implementere, administrere og skalere modeller mere effektivt. Disse værktøjer kan understøtte alt fra dataforberedelse og udvikling i notebooks til modeltræning, MLOps, governance, samarbejde og implementering i produktion.
Den bedste platform afhænger af din projekttype. Nogle værktøjer er udviklet til virksomheders datapipelines, nogle understøtter open source-baserede Python-miljøer, mens andre fokuserer på deep learning, AI-udvikling eller sikker indholdsintelligens.
Nedenfor er fem platforme, du kan overveje: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI og TensorFlow.
Box
Bedst til: Virksomhedsteams, juridiske teams, finansteams, driftsteams og organisationer, der har brug for AI-drevet dokumentintelligens, sikker indholdsstyring, dataudtræk, automatisering af arbejdsgange og analyse af ustruktureret indhold.
Box er ikke en traditionel platform til udvikling af maskinlæring. Det er i stedet en intelligent indholdsstyringsplatform med AI-funktioner til at analysere, opsummere, udtrække og generere indsigt fra forretningsindhold. Box AI kan opsummere dokumenter, besvare spørgsmål på tværs af filer, udtrække strukturerede data og understøtte sikre AI-arbejdsgange ved hjælp af eksisterende adgangstilladelser og governance-kontroller i Box.
Nøglefunktioner:
- AI-drevet dokumentanalyse
- Forespørgsler i et enkelt eller flere dokumenter
- Opsummering af dokumenter
- Udtræk af strukturerede data
- AI-drevne indholdsportaler
- Tilpassede AI-agenter
- Automatisering af arbejdsgange
- Sikkerhed og governance på virksomhedsniveau
- AI-adgang, der respekterer adgangstilladelser
- Integration med virksomhedens indholdsrelaterede arbejdsgange
Fordele:
- Stærk til analyse af ustruktureret forretningsindhold
- Nyttig til kontrakter, rapporter, formularer, tilbud og interne dokumenter
- God sikkerhed og adgangsstyring på virksomhedsniveau
- Hjælper teams med at udtrække strukturerede data fra filer
- Understøtter automatisering af arbejdsgange med AI-agenter
- Velegnet til ikke-tekniske forretningsteams
Ulemper:
- Ikke en fuldt dækkende platform til datavidenskab eller træning af ML-modeller
- Ikke ideel til at bygge tilpassede ML-modeller fra bunden
- Mindre egnet til deep learning, eksperimentering eller modelimplementering
- Giver størst værdi, når virksomheden allerede opbevarer indhold i Box
- Mere fokuseret på indholdsintelligens end på teknisk arbejde inden for datavidenskab
Databricks
Bedst til: Dataforskere, dataingeniører, ML-ingeniører, analyseteams, virksomheder og organisationer, der har brug for lakehouse-arkitektur, data engineering, maskinlæring, generativ AI, governance og skalerbar analyse
Databricks er en data- og AI-platform bygget på en lakehouse-arkitektur. Den hjælper teams med at håndtere data engineering, data warehousing, maskinlæring, datavidenskab, streaming i realtid og generative AI-arbejdsbelastninger i ét miljø. Databricks beskriver sin Data Intelligence Platform som et samlet fundament for data og governance, drevet af en Data Intelligence Engine, der forstår en organisations data.
Nøglefunktioner:
- Lakehouse-dataplatform
- Arbejdsgange til data engineering
- Arbejdsområde til datavidenskab
- Understøttelse af maskinlæring
- Arbejdsgange til generativ AI
- MLOps og modelgovernance
- Streaming i realtid
- Data warehousing
- Samlet datagovernance
- Assistance på naturligt sprog
Fordele:
- Stærk til store data- og AI-projekter
- Velegnet til teams, der kombinerer data engineering og maskinlæring
- Understøtter governance og sikkerhed på virksomhedsniveau
- Nyttig til analyse-, AI- og ML-arbejdsgange på én platform
- Skalerer godt i komplekse datamiljøer
- Særligt velegnet til organisationer med store datasæt
Ulemper:
- Kan være kompleks for begyndere
- Kan kræve ekspertise inden for data engineering
- Priser og cloudomkostninger kan stige ved tunge arbejdsbelastninger
- Bedst egnet til teams med en moden datainfrastruktur
- Mindre teams har muligvis ikke brug for hele platformen
Anaconda
Bedst til: Dataforskere, Python-udviklere, AI-teams, analytikere, forskere, universiteter og virksomheder, der har brug for Python-pakkehåndtering, sikre open source-miljøer, notebooks, styring af afhængigheder og AI-udvikling med governance
Anaconda er en udbredt platform til Python-baseret datavidenskab og AI-udvikling. Den hjælper teams med at administrere pakker, miljøer, afhængigheder, notebooks og open source-værktøjer. Anaconda Core positioneres som en vej fra AI-pilotprojekter til produktion med indbygget governance og understøttelse af cloudplatforme, notebooks, CI/CD, containere, orkestreringsværktøjer og AI-værktøjer til virksomheder.
Nøglefunktioner:
- Python-pakkehåndtering
- Conda-miljøer
- Understøttelse af notebooks
- Håndtering af afhængigheder
- Open source-værktøjer til datavidenskab
- Pakkegovernance på virksomhedsniveau
- Sikkerheds- og sårbarhedssporing
- Integration med cloud og CI/CD
- Understøttelse af MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI og andre AI-værktøjer
- Fungerer med Jupyter, JupyterLab, VS Code og Google Colab
Fordele:
- Meget populær til datavidenskab med Python
- Velegnet til administration af pakker og miljøer
- Hjælper med at reducere afhængighedskonflikter
- Nyttig til notebooks og eksperimentering
- Stærkt open source-økosystem
- Virksomhedsfunktioner understøtter sikkerhed og governance
- Velegnet til både begyndere og professionelle datateams
Ulemper:
- Ikke i sig selv en komplet platform til modelimplementering
- Store miljøer kan blive vanskelige at administrere uden disciplin
- Governance-funktioner til virksomheder kan kræve betalte abonnementer
- Teams har stadig brug for separate værktøjer til MLOps i produktion eller implementering i skyen
- Mindre fokuseret på produktionsinfrastruktur i realtid end Databricks eller cloudbaserede AI-platforme
Lightning AI
Bedst til: AI-forskere, deep learning-ingeniører, PyTorch-brugere, startups og ML-teams, der har brug for modeludvikling, træningsarbejdsgange, GPU-adgang, eksperimentstyring og skalerbar udvikling af AI-apps
Lightning AI er knyttet til Lightning-økosystemet, herunder PyTorch Lightning, som hjælper med at organisere PyTorch-kode og gøre deep learning-eksperimenter lettere at reproducere og skalere. PyTorch Lightning tilbyder en grænseflade på højt abstraktionsniveau til PyTorch og er designet til at gøre det nemmere at køre modeller på tværs af distribueret hardware, samtidig med at koden holdes mere organiseret.
Nøglefunktioner:
- PyTorch-baseret modeludvikling
- Strukturering af deep learning-eksperimenter
- Understøttelse af distribueret træning
- Hardwareuafhængige træningsarbejdsgange
- Arbejdsområde til AI-udvikling
- GPU-baseret modeltræning
- Reproducerbare ML-eksperimenter
- Samarbejde om modeludvikling
- Understøttelse af arbejdsgange fra forskning til produktion
Fordele:
- Særligt velegnet til PyTorch- og deep learning-projekter
- Hjælper med at organisere forskningskode mere overskueligt
- Nyttig til skalerbare træningsarbejdsgange
- Velegnet til forskere og ML-ingeniører
- Understøtter reproducerbar eksperimentering
- Reducerer behovet for standardkode i deep learning-projekter
Ulemper:
- Mere teknisk end AI-værktøjer uden kode
- Bedst egnet til teams med kendskab til PyTorch
- Mindre relevant for traditionelle BI- eller analyseteams
- Kan kræve erfaring med GPU'er og ML-teknik
- Ikke primært designet til ikke-tekniske forretningsbrugere
TensorFlow
Bedst til: Maskinlæringsingeniører, forskere, udviklere, computer vision-teams, NLP-teams, mobile AI-teams og organisationer, der har brug for et open source-framework til at bygge, træne og implementere ML-modeller
TensorFlow er en end-to-end-platform til maskinlæring baseret på open source. Den hjælper udviklere med at skabe ML-modeller, der kan køre i forskellige miljøer, og indeholder værktøjer til træning, implementering, visualisering, datasæt, produktionspipelines og implementering på mobile enheder eller edge-enheder. TensorFlows økosystem omfatter TensorFlow.js, værktøjer til edge-implementering af typen LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets og ressourcer med forudtrænede modeller.
Nøglefunktioner:
- Open source-framework til ML
- Opbygning og træning af modeller
- Understøttelse af deep learning
- tf.keras-API på højt abstraktionsniveau
- Visualisering med TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Forudtrænede modeller og datasæt
- Browserbaseret ML med TensorFlow.js
- Understøttelse af implementering på mobile enheder og edge-enheder
- TFX til ML-pipelines i produktion
Fordele:
- Stærkt open source-økosystem til maskinlæring
- Velegnet til deep learning og ML-projekter i produktion
- Understøtter forskning og implementering i praksis
- Nyttig til computer vision, NLP, lyd og anbefalingssystemer
- Stort fællesskab og mange læringsressourcer
- Understøtter arbejdsgange til web, mobil, edge og produktion
Ulemper:
- Kræver kendskab til programmering og ML
- Kan være kompleks for begyndere
- Ikke i sig selv en komplet forretningsplatform
- Teams har brug for yderligere værktøjer til datagovernance og samarbejde
- Nogle brugere foretrækker muligvis PyTorch på grund af fleksibiliteten i forskningsarbejde
Konklusion
Den bedste platform til AI og maskinlæring afhænger af dine projektmål og dit teams kompetencer. Box er bedst til AI-drevet indholdsintelligens frem for traditionel modeltræning. Databricks er et stærkt valg til datavidenskab i virksomheder, analyse, lakehouse-arbejdsgange og AI-udvikling. Anaconda er ideel til Python-baseret datavidenskab og sikker håndtering af open source-pakker. Lightning AI er nyttig til PyTorch-baseret deep learning og skalerbar AI-eksperimentering. TensorFlow er fortsat et af de vigtigste open source-frameworks til at bygge og implementere maskinlæringsmodeller.
Til datavidenskabelige projekter i virksomheder er Databricks den mest komplette platform. Til Python-udvikling er Anaconda et praktisk fundament. Blandt deep learning-frameworks er TensorFlow og Lightning AI stærke tekniske valg. Til sikker brug af AI på forretningsindhold er Box det bedste valg.
