Plattformen für KI und maschinelles Lernen helfen Datenteams dabei, Modelle effizienter zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Diese Tools können den gesamten Prozess unterstützen – von der Datenaufbereitung und Notebook-Entwicklung über Modelltraining, MLOps, Governance und Zusammenarbeit bis hin zur Bereitstellung in Produktionsumgebungen.
Welche Plattform am besten geeignet ist, hängt von der Art Ihres Projekts ab. Einige Tools sind auf Datenpipelines in Unternehmen ausgelegt, andere unterstützen Open-Source-Python-Umgebungen, während sich wieder andere auf Deep Learning, KI-Entwicklung oder die sichere, intelligente Analyse von Inhalten konzentrieren.
Im Folgenden stellen wir fünf Plattformen vor: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI und TensorFlow.
Box
Am besten geeignet für: Unternehmensteams, Rechtsabteilungen, Finanzteams, operative Teams und Organisationen, die KI-gestützte Dokumentenanalyse, sicheres Content-Management, Datenextraktion, Workflow-Automatisierung und die Analyse unstrukturierter Inhalte benötigen.
Box ist keine klassische Entwicklungsplattform für maschinelles Lernen. Stattdessen handelt es sich um eine intelligente Content-Management-Plattform mit KI-Funktionen, die Geschäftsinhalte analysieren, zusammenfassen, Daten daraus extrahieren und Erkenntnisse daraus gewinnen. Box AI kann Dokumente zusammenfassen, Fragen über mehrere Dateien hinweg beantworten, strukturierte Daten extrahieren und sichere KI-Workflows unterstützen. Dabei werden bestehende Box-Berechtigungen und Governance-Kontrollen genutzt.
Wichtigste Funktionen:
- KI-gestützte Dokumentenanalyse
- Abfragen einzelner oder mehrerer Dokumente
- Zusammenfassung von Dokumenten
- Extraktion strukturierter Daten
- KI-gestützte Inhaltsportale
- Benutzerdefinierte KI-Agenten
- Workflow-Automatisierung
- Sicherheit und Governance auf Unternehmensebene
- KI-Zugriff unter Berücksichtigung bestehender Berechtigungen
- Integration in unternehmensweite Content-Workflows
Vorteile:
- Leistungsstark bei der Analyse unstrukturierter Geschäftsinhalte
- Nützlich für Verträge, Berichte, Formulare, Angebote und interne Dokumente
- Gute Sicherheits- und Berechtigungskontrollen für Unternehmen
- Hilft Teams, strukturierte Daten aus Dateien zu extrahieren
- Unterstützt die Workflow-Automatisierung mit KI-Agenten
- Gut für Fachabteilungen ohne technischen Hintergrund geeignet
Nachteile:
- Keine vollständige Plattform für Data Science oder das Training von ML-Modellen
- Nicht ideal, um eigene ML-Modelle von Grund auf zu entwickeln
- Weniger geeignet für Deep Learning, Experimente oder die Bereitstellung von Modellen
- Bietet den größten Nutzen, wenn das Unternehmen Inhalte bereits in Box speichert
- Stärker auf die intelligente Analyse von Inhalten als auf technische Data-Science-Aufgaben ausgerichtet
Databricks
Am besten geeignet für: Data Scientists, Data Engineers, ML Engineers, Analyseteams, Unternehmen und Organisationen, die eine Lakehouse-Architektur, Data Engineering, maschinelles Lernen, generative KI, Governance und skalierbare Analysen benötigen
Databricks ist eine Daten- und KI-Plattform auf Basis einer Lakehouse-Architektur. Sie hilft Teams dabei, Data Engineering, Data Warehousing, maschinelles Lernen, Data Science, Echtzeit-Streaming und Workloads für generative KI in einer einzigen Umgebung zu verwalten. Databricks beschreibt seine Data Intelligence Platform als einheitliche Grundlage für Daten und Governance, unterstützt durch eine Data Intelligence Engine, die die Daten einer Organisation versteht.
Wichtigste Funktionen:
- Lakehouse-Datenplattform
- Data-Engineering-Workflows
- Data-Science-Arbeitsumgebung
- Unterstützung für maschinelles Lernen
- Workflows für generative KI
- MLOps und Modell-Governance
- Echtzeit-Streaming
- Data Warehousing
- Einheitliche Daten-Governance
- Unterstützung durch natürliche Sprache
Vorteile:
- Leistungsstark bei umfangreichen Daten- und KI-Projekten
- Gut für Teams geeignet, die Data Engineering und maschinelles Lernen kombinieren
- Unterstützt Governance und Sicherheit auf Unternehmensebene
- Nützlich für Analyse-, KI- und ML-Workflows auf einer einzigen Plattform
- Gut skalierbar für komplexe Datenumgebungen
- Besonders geeignet für Organisationen mit großen Datenbeständen
Nachteile:
- Kann für Einsteiger komplex sein
- Kann Fachkenntnisse im Data Engineering erfordern
- Nutzungsabhängige Gebühren und Cloud-Kosten können bei hoher Auslastung steigen
- Am besten für Teams mit ausgereifter Dateninfrastruktur geeignet
- Kleinere Teams benötigen möglicherweise nicht den gesamten Funktionsumfang der Plattform
Anaconda
Am besten geeignet für: Data Scientists, Python-Entwickler, KI-Teams, Analysten, Forschende, Hochschulen und Unternehmen, die Python-Paketverwaltung, sichere Open-Source-Umgebungen, Notebooks, Kontrolle über Abhängigkeiten und KI-Entwicklung unter Governance-Vorgaben benötigen
Anaconda ist eine weitverbreitete Plattform für Python-basierte Data Science und KI-Entwicklung. Sie hilft Teams bei der Verwaltung von Paketen, Umgebungen, Abhängigkeiten, Notebooks und Open-Source-Tools. Anaconda Core ist als Lösung positioniert, die KI-Pilotprojekte unter Einhaltung von Governance-Vorgaben in den produktiven Betrieb überführt. Dabei werden Cloud-Plattformen, Notebooks, CI/CD, Container, Orchestrierungstools und KI-Werkzeuge für Unternehmen unterstützt.
Wichtigste Funktionen:
- Python-Paketverwaltung
- Conda-Umgebungen
- Notebook-Unterstützung
- Verwaltung von Abhängigkeiten
- Open-Source-Tools für Data Science
- Paket-Governance für Unternehmen
- Überwachung von Sicherheit und Schwachstellen
- Cloud- und CI/CD-Integration
- Unterstützung für MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI und weitere KI-Tools
- Kompatibel mit Jupyter, JupyterLab, VS Code und Google Colab
Vorteile:
- Sehr beliebt für Data Science mit Python
- Gut für die Verwaltung von Paketen und Umgebungen geeignet
- Hilft, Abhängigkeitskonflikte zu reduzieren
- Nützlich für Notebooks und Experimente
- Starkes Open-Source-Ökosystem
- Unternehmensfunktionen unterstützen Sicherheit und Governance
- Sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Datenteams gut geeignet
Nachteile:
- Allein keine vollständige Plattform zur Modellbereitstellung
- Große Umgebungen können ohne konsequente Pflege schwer zu verwalten sein
- Governance-Funktionen für Unternehmen können kostenpflichtige Tarife erfordern
- Teams benötigen weiterhin separate Tools für MLOps im Produktivbetrieb oder für die Cloud-Bereitstellung
- Weniger auf Echtzeit-Produktionsinfrastruktur ausgerichtet als Databricks oder cloudbasierte KI-Plattformen
Lightning AI
Am besten geeignet für: KI-Forschende, Deep-Learning-Engineers, PyTorch-Anwender, Start-ups und ML-Teams, die Modellentwicklung, Trainingsworkflows, GPU-Zugriff, Experimentverwaltung und skalierbare KI-App-Entwicklung benötigen
Lightning AI gehört zum Lightning-Ökosystem, zu dem auch PyTorch Lightning zählt. Dieses hilft dabei, PyTorch-Code zu strukturieren und Deep-Learning-Experimente leichter reproduzierbar und skalierbar zu machen. PyTorch Lightning bietet eine High-Level-Schnittstelle für PyTorch und soll die Ausführung von Modellen auf verteilter Hardware erleichtern, während der Code übersichtlicher bleibt.
Wichtigste Funktionen:
- PyTorch-basierte Modellentwicklung
- Strukturierung von Deep-Learning-Experimenten
- Unterstützung für verteiltes Training
- Hardwareunabhängige Trainingsworkflows
- KI-Entwicklungsumgebung
- GPU-basiertes Modelltraining
- Reproduzierbare ML-Experimente
- Zusammenarbeit bei der Modellentwicklung
- Unterstützung für Workflows von der Forschung bis zum produktiven Einsatz
Vorteile:
- Besonders geeignet für PyTorch- und Deep-Learning-Projekte
- Hilft, Forschungscode übersichtlicher zu strukturieren
- Nützlich für skalierbare Trainingsworkflows
- Gut für Forschende und ML Engineers geeignet
- Unterstützt reproduzierbare Experimente
- Reduziert wiederkehrenden Standardcode in Deep-Learning-Projekten
Nachteile:
- Technischer als No-Code-KI-Tools
- Am besten für Teams mit PyTorch-Kenntnissen geeignet
- Weniger relevant für klassische BI- oder Analyseteams
- Kann Erfahrung mit GPUs und ML Engineering erfordern
- Nicht in erster Linie für Geschäftsanwender ohne technischen Hintergrund konzipiert
TensorFlow
Am besten geeignet für: Machine Learning Engineers, Forschende, Entwickler, Computer-Vision-Teams, NLP-Teams, Teams für mobile KI und Organisationen, die ein Open-Source-Framework zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen benötigen
TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie hilft Entwicklern, ML-Modelle zu erstellen, die in unterschiedlichen Umgebungen ausgeführt werden können, und umfasst Tools für Training, Bereitstellung, Visualisierung, Datensätze, Produktionspipelines sowie die Bereitstellung auf mobilen Geräten oder Edge-Geräten. Zum TensorFlow-Ökosystem gehören TensorFlow.js, Tools für die Edge-Bereitstellung wie LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets und Ressourcen für vortrainierte Modelle.
Wichtigste Funktionen:
- Open-Source-Framework für maschinelles Lernen
- Modellerstellung und -training
- Unterstützung für Deep Learning
- High-Level-API tf.keras
- Visualisierung mit TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Vortrainierte Modelle und Datensätze
- Browserbasiertes maschinelles Lernen mit TensorFlow.js
- Unterstützung für die Bereitstellung auf mobilen Geräten und Edge-Geräten
- TFX für ML-Pipelines im Produktivbetrieb
Vorteile:
- Starkes Open-Source-Ökosystem für maschinelles Lernen
- Gut für Deep Learning und ML-Projekte im Produktivbetrieb geeignet
- Unterstützt Forschung und den Einsatz in der Praxis
- Nützlich für Computer Vision, NLP, Audio und Empfehlungssysteme
- Große Community und umfangreiche Lernressourcen
- Unterstützt Web-, Mobil-, Edge- und Produktionsworkflows
Nachteile:
- Erfordert Programmier- und ML-Kenntnisse
- Kann für Einsteiger komplex sein
- Allein keine vollständige Unternehmensplattform
- Teams benötigen zusätzliche Tools für Daten-Governance und Zusammenarbeit
- Manche Anwender bevorzugen PyTorch wegen seiner Flexibilität in der Forschung
Fazit
Welche Plattform für KI und maschinelles Lernen am besten geeignet ist, hängt von Ihren Projektzielen und den Kompetenzen Ihres Teams ab. Box eignet sich vor allem für die KI-gestützte intelligente Analyse von Inhalten und weniger für klassisches Modelltraining. Databricks ist eine starke Wahl für Data Science in Unternehmen, Analysen, Lakehouse-Workflows und KI-Entwicklung. Anaconda ist ideal für Python-basierte Data Science und die sichere Verwaltung von Open-Source-Paketen. Lightning AI ist nützlich für PyTorch-basiertes Deep Learning und skalierbare KI-Experimente. TensorFlow bleibt eines der wichtigsten Open-Source-Frameworks zum Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Für Data-Science-Projekte in Unternehmen ist Databricks die umfassendste Plattform. Für die Python-Entwicklung bietet Anaconda eine praktische Grundlage. Bei Deep-Learning-Frameworks sind TensorFlow und Lightning AI technisch starke Optionen. Für den sicheren KI-Einsatz mit Geschäftsinhalten ist Box am besten geeignet.
