KI- und Machine-Learning-Plattformen helfen Datenteams, Modelle effizienter zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Diese Tools können alles unterstützen – von der Datenaufbereitung und Notebook-Entwicklung bis hin zu Modelltraining, MLOps, Governance, Zusammenarbeit und dem Produktiveinsatz.
Welche Plattform die beste ist, hängt von der Art Ihres Projekts ab. Manche Tools sind für unternehmensweite Datenpipelines ausgelegt, einige unterstützen Open-Source-Python-Umgebungen, während andere sich auf Deep Learning, KI-Entwicklung oder sichere Content Intelligence konzentrieren.
Nachfolgend finden Sie fünf Plattformen, die Sie in Betracht ziehen sollten: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI und TensorFlow.
Box
Am besten geeignet für: Unternehmensteams, Rechtsteams, Finanzteams, Betriebsteams und Organisationen, die KI-gestützte Dokumentenintelligenz, sicheres Content-Management, Datenextraktion, Workflow-Automatisierung und die Analyse unstrukturierter Inhalte benötigen.
Box ist keine klassische Plattform für die Entwicklung von Machine Learning. Stattdessen ist es eine intelligente Content-Management-Plattform mit KI-Funktionen zur Analyse, Zusammenfassung, Extraktion und Generierung von Erkenntnissen aus geschäftlichen Inhalten. Box AI kann Dokumente zusammenfassen, Fragen über Dateien hinweg beantworten, strukturierte Daten extrahieren und sichere KI-Workflows unter Verwendung bestehender Box-Berechtigungen und Governance-Kontrollen unterstützen.
Wichtige Funktionen:
- KI-gestützte Dokumentenanalyse
- Abfragen einzelner und mehrerer Dokumente
- Dokumentenzusammenfassung
- Extraktion strukturierter Daten
- KI-gestützte Content-Portale
- Benutzerdefinierte KI-Agenten
- Workflow-Automatisierung
- Unternehmenssicherheit und Governance
- Berechtigungsbewusster KI-Zugriff
- Integration in unternehmensweite Content-Workflows
Vorteile:
- Stark bei der Analyse unstrukturierter geschäftlicher Inhalte
- Nützlich für Verträge, Berichte, Formulare, Angebote und interne Dokumente
- Gute Unternehmenssicherheit und Berechtigungskontrollen
- Hilft Teams, strukturierte Daten aus Dateien zu extrahieren
- Unterstützt Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten
- Gut geeignet für nichttechnische Business-Teams
Nachteile:
- Keine vollständige Data-Science- oder ML-Modelltrainingsplattform
- Nicht ideal für den Aufbau benutzerdefinierter ML-Modelle von Grund auf
- Weniger geeignet für Deep Learning, Experimente oder Modellbereitstellung
- Den größten Nutzen bietet es, wenn das Unternehmen Inhalte bereits in Box speichert
- Stärker auf Content Intelligence als auf Data-Science-Engineering ausgerichtet
Databricks
Am besten geeignet für: Data Scientists, Data Engineers, ML Engineers, Analytics-Teams, Unternehmen und Organisationen, die Lakehouse-Architektur, Data Engineering, Machine Learning, generative KI, Governance und skalierbare Analytik benötigen
Databricks ist eine Daten- und KI-Plattform, die auf einer Lakehouse-Architektur basiert. Sie hilft Teams, Data Engineering, Data Warehousing, Machine Learning, Data Science, Echtzeit-Streaming und Workloads mit generativer KI in einer einzigen Umgebung zu verwalten. Databricks beschreibt seine Data Intelligence Platform als eine einheitliche Grundlage für Daten und Governance, angetrieben von einer Data Intelligence Engine, die die Daten einer Organisation versteht.
Wichtige Funktionen:
- Lakehouse-Datenplattform
- Data-Engineering-Workflows
- Data-Science-Arbeitsbereich
- Unterstützung für Machine Learning
- Workflows für generative KI
- MLOps und Modell-Governance
- Echtzeit-Streaming
- Data Warehousing
- Einheitliche Daten-Governance
- Unterstützung in natürlicher Sprache
Vorteile:
- Stark für groß angelegte Daten- und KI-Projekte
- Gut für Teams, die Data Engineering und Machine Learning kombinieren
- Unterstützt Unternehmens-Governance und -Sicherheit
- Nützlich für Analytics-, KI- und ML-Workflows auf einer Plattform
- Skaliert gut für komplexe Datenumgebungen
- Gut geeignet für Organisationen mit großen Datensätzen
Nachteile:
- Kann für Einsteiger komplex sein
- Kann Data-Engineering-Fachwissen erfordern
- Preise und Cloud-Kosten können bei hoher Auslastung steigen
- Am besten geeignet für Teams mit ausgereifter Dateninfrastruktur
- Kleinere Teams benötigen möglicherweise nicht die gesamte Plattform
Anaconda
Am besten geeignet für: Data Scientists, Python-Entwickler, KI-Teams, Analysten, Forschende, Universitäten und Unternehmen, die Python-Paketverwaltung, sichere Open-Source-Umgebungen, Notebooks, Abhängigkeitskontrolle und regulierte KI-Entwicklung benötigen
Anaconda ist eine weit verbreitete Plattform für Python-basierte Data-Science- und KI-Entwicklung. Sie hilft Teams, Pakete, Umgebungen, Abhängigkeiten, Notebooks und Open-Source-Tools zu verwalten. Anaconda Core wird als kontrollierter Weg von KI-Pilotprojekten bis in die Produktion positioniert, mit Unterstützung für Cloud-Plattformen, Notebooks, CI/CD, Container, Orchestrierungstools und KI-Werkzeuge für Unternehmen.
Wichtige Funktionen:
- Python-Paketverwaltung
- Conda-Umgebungen
- Notebook-Unterstützung
- Abhängigkeitsmanagement
- Open-Source-Data-Science-Tools
- Enterprise-Paket-Governance
- Sicherheits- und Schwachstellenverfolgung
- Cloud- und CI/CD-Integration
- Unterstützung für MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI und andere KI-Tools
- Funktioniert mit Jupyter, JupyterLab, VS Code und Google Colab
Vorteile:
- Sehr beliebt für Python-Data-Science
- Gut für die Verwaltung von Paketen und Umgebungen
- Hilft, Abhängigkeitskonflikte zu reduzieren
- Nützlich für Notebooks und Experimente
- Starkes Open-Source-Ökosystem
- Enterprise-Funktionen unterstützen Sicherheit und Governance
- Gut geeignet sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Datenteams
Nachteile:
- Für sich genommen keine vollständige Plattform zur Modellbereitstellung
- Große Umgebungen können ohne Disziplin schwer zu verwalten sein
- Enterprise-Governance-Funktionen erfordern möglicherweise kostenpflichtige Pläne
- Teams benötigen weiterhin separate Tools für produktive MLOps oder Cloud-Bereitstellung
- Weniger auf Echtzeit-Produktionsinfrastruktur fokussiert als Databricks oder Cloud-KI-Plattformen
Lightning AI
Am besten geeignet für: KI-Forschende, Deep-Learning-Ingenieure, PyTorch-Nutzer, Start-ups und ML-Teams, die Modellentwicklung, Trainings-Workflows, GPU-Zugriff, Experimentmanagement und skalierbare KI-App-Entwicklung benötigen
Lightning AI ist mit dem Lightning-Ökosystem verbunden, einschließlich PyTorch Lightning, das dabei hilft, PyTorch-Code zu strukturieren und Deep-Learning-Experimente einfacher reproduzierbar und skalierbar zu machen. PyTorch Lightning bietet eine High-Level-Schnittstelle für PyTorch und ist darauf ausgelegt, Modelle einfacher auf verteilter Hardware auszuführen und gleichzeitig den Code besser organisiert zu halten.
Wichtige Funktionen:
- PyTorch-basierte Modellentwicklung
- Struktur für Deep-Learning-Experimente
- Unterstützung für verteiltes Training
- Hardwareunabhängige Trainings-Workflows
- Arbeitsbereich für KI-Entwicklung
- GPU-basiertes Modelltraining
- Reproduzierbare ML-Experimente
- Zusammenarbeit bei der Modellentwicklung
- Unterstützung für Workflows von der Forschung bis zur Produktion
Vorteile:
- Sehr gut geeignet für PyTorch- und Deep-Learning-Projekte
- Hilft, Forschungscode sauberer zu organisieren
- Nützlich für skalierbare Trainings-Workflows
- Gut für Forschende und ML Engineers
- Unterstützt reproduzierbare Experimente
- Reduziert Boilerplate-Code in Deep-Learning-Projekten
Nachteile:
- Technischer als No-Code-KI-Tools
- Am besten geeignet für Teams mit PyTorch-Kenntnissen
- Weniger relevant für klassische BI- oder Analytics-Teams
- Kann GPU- und ML-Engineering-Erfahrung erfordern
- Nicht primär für nichttechnische Geschäftsanwender konzipiert
TensorFlow
Am besten geeignet für: Machine-Learning-Ingenieure, Forschende, Entwickler, Computer-Vision-Teams, NLP-Teams, Mobile-AI-Teams und Organisationen, die ein Open-Source-Framework zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen benötigen
TensorFlow ist eine Open-Source-End-to-End-Plattform für Machine Learning. Sie hilft Entwicklern, ML-Modelle zu erstellen, die in unterschiedlichen Umgebungen laufen können, und umfasst Tools für Training, Bereitstellung, Visualisierung, Datensätze, Produktionspipelines sowie mobile oder Edge-Bereitstellung. Zum TensorFlow-Ökosystem gehören TensorFlow.js, LiteRT/TensorFlow-Lite-ähnliche Tools für Edge-Bereitstellung, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets und Ressourcen für vortrainierte Modelle.
Wichtige Funktionen:
- Open-Source-ML-Framework
- Modellerstellung und Training
- Unterstützung für Deep Learning
- tf.keras-High-Level-API
- TensorBoard-Visualisierung
- TensorFlow Datasets
- Vortrainierte Modelle und Datensätze
- Browserbasiertes ML mit TensorFlow.js
- Unterstützung für mobile und Edge-Bereitstellung
- TFX für produktive ML-Pipelines
Vorteile:
- Starkes Open-Source-Ökosystem für Machine Learning
- Gut für Deep Learning und produktive ML-Projekte
- Unterstützt Forschung und reale Bereitstellung
- Nützlich für Computer Vision, NLP, Audio und Empfehlungssysteme
- Große Community und viele Lernressourcen
- Unterstützt Web-, Mobile-, Edge- und Produktions-Workflows
Nachteile:
- Erfordert Programmier- und ML-Kenntnisse
- Kann für Einsteiger komplex sein
- Keine vollständige Business-Plattform für sich allein
- Teams benötigen zusätzliche Tools für Daten-Governance und Zusammenarbeit
- Manche Nutzer bevorzugen möglicherweise PyTorch wegen der größeren Flexibilität in der Forschung
Fazit
Welche KI- und Machine-Learning-Plattform die beste ist, hängt von den Projektzielen und den Fähigkeiten Ihres Teams ab. Box eignet sich am besten für KI-gestützte Content Intelligence statt für traditionelles Modelltraining. Databricks ist eine starke Wahl für unternehmensweite Data Science, Analytics, Lakehouse-Workflows und KI-Entwicklung. Anaconda ist ideal für Python-basierte Data Science und sicheres Open-Source-Paketmanagement. Lightning AI ist nützlich für PyTorch-basiertes Deep Learning und skalierbare KI-Experimente. TensorFlow bleibt eines der wichtigsten Open-Source-Frameworks für die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Für unternehmensweite Data-Science-Projekte ist Databricks die vollständigste Plattform. Für Python-Entwicklung ist Anaconda eine praktische Grundlage. Für Deep-Learning-Frameworks sind TensorFlow und Lightning AI starke technische Optionen. Für sichere KI über geschäftliche Inhalte hinweg ist Box die beste Wahl.