Tekoäly- ja koneoppimisalustat auttavat datatiimejä rakentamaan, kouluttamaan, ottamaan käyttöön, hallitsemaan ja skaalaamaan malleja tehokkaammin. Nämä työkalut voivat tukea kaikkea datan valmistelusta ja muistikirjakehityksestä mallien koulutukseen, MLOpsiin, hallintamalleihin, yhteistyöhön ja tuotantokäyttöönottoon.
Paras alusta riippuu projektityypistäsi. Jotkin työkalut on rakennettu yritystason dataputkia varten, jotkin tukevat avoimen lähdekoodin Python-ympäristöjä, kun taas toiset keskittyvät syväoppimiseen, tekoälykehitykseen tai turvalliseen sisällön analytiikkaan.
Alla on viisi harkitsemisen arvoista alustaa: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI ja TensorFlow.
Box
Paras seuraaville: yritystiimit, lakitiimit, rahoitustiimit, operatiiviset tiimit ja organisaatiot, jotka tarvitsevat tekoälypohjaista dokumenttiälykkyyttä, turvallista sisällönhallintaa, tiedon poimintaa, työnkulkuautomaatiota ja jäsentämättömän sisällön analysointia.
Box ei ole perinteinen koneoppimisen kehitysalusta. Sen sijaan se on älykäs sisällönhallinta-alusta, jossa on tekoälyominaisuuksia liiketoimintasisällön analysointiin, tiivistämiseen, tiedon poimintaan ja oivallusten tuottamiseen. Box AI voi tiivistää asiakirjoja, vastata kysymyksiin tiedostojen välillä, poimia rakenteista dataa ja tukea turvallisia tekoälytyönkulkuja käyttämällä olemassa olevia Boxin käyttöoikeuksia ja hallintakontrolleja.
Keskeiset ominaisuudet:
- Tekoälypohjainen asiakirja-analyysi
- Yhden ja usean asiakirjan kyselyt
- Asiakirjojen tiivistäminen
- Rakenteisen datan poiminta
- Tekoälypohjaiset sisältöportaalit
- Mukautetut tekoälyagentit
- Työnkulkuautomaatio
- Yritystason turvallisuus ja hallinta
- Käyttöoikeustietoinen tekoälypääsy
- Integraatio yrityksen sisältötyönkulkuihin
Hyödyt:
- Vahva jäsentämättömän liiketoimintasisällön analysoinnissa
- Hyödyllinen sopimuksille, raporteille, lomakkeille, ehdotuksille ja sisäisille asiakirjoille
- Hyvä yritystason turvallisuus ja käyttöoikeuksien hallinta
- Auttaa tiimejä poimimaan rakenteista dataa tiedostoista
- Tukee työnkulkuautomaatiota tekoälyagenttien avulla
- Sopii hyvin ei-teknisille liiketoimintatiimeille
Haitat:
- Ei täysimittainen data science- tai ML-mallien koulutusalusta
- Ei ihanteellinen mukautettujen ML-mallien rakentamiseen alusta alkaen
- Vähemmän sopiva syväoppimiseen, kokeiluihin tai mallien käyttöönottoon
- Paras arvo syntyy, kun yritys tallentaa sisältönsä jo Boxiin
- Keskittyy enemmän sisältöälykkyyteen kuin data science -suunnitteluun
Databricks
Paras seuraaville: datatieteilijät, data-insinöörit, ML-insinöörit, analytiikkatiimit, yritykset ja organisaatiot, jotka tarvitsevat lakehouse-arkkitehtuuria, data engineeringiä, koneoppimista, generatiivista tekoälyä, hallintaa ja skaalautuvaa analytiikkaa
Databricks on data- ja tekoälyalusta, joka perustuu lakehouse-arkkitehtuuriin. Se auttaa tiimejä hallitsemaan data engineeringiä, tietovarastointia, koneoppimista, datatiedettä, reaaliaikaista suoratoistoa ja generatiivisen tekoälyn työkuormia yhdessä ympäristössä. Databricks kuvaa Data Intelligence Platformiaan yhtenäiseksi perustaksi datalle ja hallinnalle, jota ohjaa Data Intelligence Engine, joka ymmärtää organisaation dataa.
Keskeiset ominaisuudet:
- Lakehouse-dataplatformi
- Data engineering -työnkulut
- Datatieteen työtila
- Koneoppimisen tuki
- Generatiivisen tekoälyn työnkulut
- MLOps ja mallihallinta
- Reaaliaikainen suoratoisto
- Tietovarastointi
- Yhtenäinen datan hallinta
- Luonnollisen kielen avustus
Hyödyt:
- Vahva suurimittaisiin data- ja tekoälyprojekteihin
- Hyvä tiimeille, jotka yhdistävät data engineeringin ja koneoppimisen
- Tukee yritystason hallintaa ja turvallisuutta
- Hyödyllinen analytiikka-, tekoäly- ja ML-työnkuluille yhdessä alustassa
- Skaalautuu hyvin monimutkaisiin dataympäristöihin
- Sopii hyvin organisaatioille, joilla on suuret tietoaineistot
Haitat:
- Voi olla monimutkainen aloittelijoille
- Saattaa vaatia data engineering -osaamista
- Hinnoittelu ja pilvikustannukset voivat kasvaa raskaissa työkuormissa
- Sopii parhaiten tiimeille, joilla on kypsä datainfrastruktuuri
- Pienemmät tiimit eivät välttämättä tarvitse koko alustaa
Anaconda
Paras seuraaville: datatieteilijät, Python-kehittäjät, tekoälytiimit, analyytikot, tutkijat, yliopistot ja yritykset, jotka tarvitsevat Python-pakettien hallintaa, turvallisia avoimen lähdekoodin ympäristöjä, muistikirjoja, riippuvuuksien hallintaa ja hallittua tekoälykehitystä
Anaconda on laajasti käytetty alusta Python-pohjaiseen datatieteeseen ja tekoälykehitykseen. Se auttaa tiimejä hallitsemaan paketteja, ympäristöjä, riippuvuuksia, muistikirjoja ja avoimen lähdekoodin työkaluja. Anaconda Core asemoidaan hallituksi poluksi tekoälyn pilottiprojekteista tuotantoon, ja se tukee pilvialustoja, muistikirjoja, CI/CD:tä, kontteja, orkestrointityökaluja ja yritystason tekoälytyökaluja.
Keskeiset ominaisuudet:
- Python-pakettien hallinta
- Conda-ympäristöt
- Muistikirjatuki
- Riippuvuuksien hallinta
- Avoimen lähdekoodin datatieteen työkalut
- Yritystason pakettihallinta
- Turvallisuus ja haavoittuvuuksien seuranta
- Pilvi- ja CI/CD-integraatio
- Tuki MLflow’lle, Hugging Facelle, LangChainille, OpenAI:lle ja muille tekoälytyökaluille
- Toimii Jupytern, JupyterLabin, VS Coden ja Google Colabin kanssa
Hyödyt:
- Erittäin suosittu Python-datatieteessä
- Hyvä pakettien ja ympäristöjen hallintaan
- Auttaa vähentämään riippuvuusristiriitoja
- Hyödyllinen muistikirjoille ja kokeiluille
- Vahva avoimen lähdekoodin ekosysteemi
- Yritysominaisuudet tukevat turvallisuutta ja hallintaa
- Sopii hyvin sekä aloittelijoille että ammattimaisille datatiimeille
Haitat:
- Ei itsessään täydellinen mallien käyttöönottoalusta
- Suurten ympäristöjen hallinta voi muuttua vaikeaksi ilman kurinalaisuutta
- Yritystason hallintaominaisuudet voivat vaatia maksullisia suunnitelmia
- Tiimit tarvitsevat silti erilliset työkalut tuotannon MLOpsiin tai pilvikäyttöönottoon
- Vähemmän keskittynyt reaaliaikaiseen tuotantoinfrastruktuuriin kuin Databricks tai pilvipohjaiset tekoälyalustat
Lightning AI
Paras seuraaville: tekoälytutkijat, syväoppimisinsinöörit, PyTorch-käyttäjät, startupit ja ML-tiimit, jotka tarvitsevat mallikehitystä, koulutustyönkulkuja, GPU-pääsyä, kokeiden hallintaa ja skaalautuvaa tekoälysovelluskehitystä
Lightning AI liittyy Lightning-ekosysteemiin, johon kuuluu PyTorch Lightning, joka auttaa jäsentämään PyTorch-koodia ja tekee syväoppimiskokeista helpommin toistettavia ja skaalattavia. PyTorch Lightning tarjoaa korkean tason käyttöliittymän PyTorchille, ja sen tarkoituksena on helpottaa mallien ajamista hajautetulla laitteistolla samalla, kun koodi pysyy järjestelmällisempänä.
Keskeiset ominaisuudet:
- PyTorch-pohjainen mallikehitys
- Syväoppimiskokeiden rakenne
- Hajautetun koulutuksen tuki
- Laitteistoriippumattomat koulutustyönkulut
- Tekoälykehityksen työtila
- GPU-pohjainen mallien koulutus
- Toistettavat ML-kokeet
- Yhteistyö mallikehityksessä
- Tuki tutkimuksesta tuotantoon -työnkuluille
Hyödyt:
- Vahva valinta PyTorch- ja syväoppimisprojekteihin
- Auttaa jäsentämään tutkimuskoodia siistimmin
- Hyödyllinen skaalautuviin koulutustyönkulkuihin
- Hyvä tutkijoille ja ML-insinööreille
- Tukee toistettavaa kokeilua
- Vähentää boilerplate-koodia syväoppimisprojekteissa
Haitat:
- Tekninen verrattuna no-code-tekoälytyökaluihin
- Sopii parhaiten tiimeille, joilla on PyTorch-osaamista
- Vähemmän relevantti perinteisille BI- tai analytiikkatiimeille
- Saattaa vaatia GPU- ja ML-insinöörikokemusta
- Ei ole ensisijaisesti suunniteltu ei-teknisille liiketoimintakäyttäjille
TensorFlow
Paras seuraaville: koneoppimisinsinöörit, tutkijat, kehittäjät, tietokonenäkötiimit, NLP-tiimit, mobiilitekoälytiimit ja organisaatiot, jotka tarvitsevat avoimen lähdekoodin viitekehyksen ML-mallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon
TensorFlow on avoimen lähdekoodin päästä päähän -koneoppimisalusta. Se auttaa kehittäjiä luomaan ML-malleja, jotka voivat toimia erilaisissa ympäristöissä, ja sisältää työkaluja koulutukseen, käyttöönottoon, visualisointiin, datajoukkoihin, tuotantoputkiin sekä mobiili- tai reunakäyttöönottoon. TensorFlow’n ekosysteemiin kuuluvat TensorFlow.js, LiteRT/TensorFlow Lite -tyyliset reunakäyttöönoton työkalut, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets ja valmiiksi koulutettujen mallien resurssit.
Keskeiset ominaisuudet:
- Avoimen lähdekoodin ML-viitekehys
- Mallien rakentaminen ja koulutus
- Syväoppimisen tuki
- tf.keras-korkean tason API
- TensorBoard-visualisointi
- TensorFlow Datasets
- Valmiiksi koulutetut mallit ja datajoukot
- Selainpohjainen ML TensorFlow.js:llä
- Mobiili- ja reunakäyttöönoton tuki
- TFX tuotannon ML-putkia varten
Hyödyt:
- Vahva avoimen lähdekoodin koneoppimisen ekosysteemi
- Hyvä syväoppimiseen ja tuotannon ML-projekteihin
- Tukee tutkimusta ja käytännön käyttöönottoa
- Hyödyllinen tietokonenäössä, NLP:ssä, audiossa ja suositusjärjestelmissä
- Suuri yhteisö ja oppimisresurssit
- Tukee verkko-, mobiili-, reuna- ja tuotantotyönkulkuja
Haitat:
- Vaatii ohjelmointi- ja ML-osaamista
- Voi olla monimutkainen aloittelijoille
- Ei itsessään täydellinen liiketoiminta-alusta
- Tiimit tarvitsevat lisätyökaluja datan hallintaan ja yhteistyöhön
- Jotkut käyttäjät saattavat suosia PyTorchia tutkimuksen joustavuuden vuoksi
Johtopäätös
Paras tekoäly- ja koneoppimisalusta riippuu projektin tavoitteista ja tiimin osaamisesta. Box on paras tekoälypohjaiseen sisältöälykkyyteen perinteisen mallikoulutuksen sijaan. Databricks on vahva valinta yritystason datatieteeseen, analytiikkaan, lakehouse-työnkulkuihin ja tekoälykehitykseen. Anaconda on ihanteellinen Python-pohjaiseen datatieteeseen ja turvalliseen avoimen lähdekoodin pakettien hallintaan. Lightning AI on hyödyllinen PyTorch-pohjaiseen syväoppimiseen ja skaalautuvaan tekoälykokeiluun. TensorFlow on edelleen yksi tärkeimmistä avoimen lähdekoodin viitekehyksistä koneoppimismallien rakentamiseen ja käyttöönottoon.
Yritystason datatiedeprojekteissa Databricks on kattavin alusta. Python-kehitykseen Anaconda on käytännöllinen perusta. Syväoppimisen viitekehyksissä TensorFlow ja Lightning AI ovat vahvoja teknisiä valintoja. Turvalliseen tekoälyyn liiketoimintasisällön parissa Box on paras vaihtoehto.