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 älykkyyteen.
Alla on viisi harkitsemisen arvoista alustaa: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI ja TensorFlow.
Box
Paras: yritystiimeille, lakitiimeille, rahoitustiimeille, operatiivisille tiimeille ja organisaatioille, jotka tarvitsevat tekoälypohjaista dokumenttiälykkyyttä, turvallista sisällönhallintaa, tiedonlouhintaa, työnkulkujen automatisointia ja strukturoimattoman 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 olemassa olevien Box-käyttöoikeuksien ja hallintakontrollien avulla.
Keskeiset ominaisuudet:
- Tekoälypohjainen asiakirja-analyysi
- Yhden ja usean asiakirjan kyselyt
- Asiakirjojen tiivistäminen
- Rakenteisen datan poiminta
- Tekoälypohjaiset sisältöportaalit
- Mukautetut tekoälyagentit
- Työnkulkujen automatisointi
- Yritystason tietoturva ja hallinta
- Käyttöoikeustietoinen tekoälypääsy
- Integraatio yrityksen sisällön työnkulkuihin
Plussat:
- Vahva strukturoimattoman liiketoimintasisällön analysoinnissa
- Hyödyllinen sopimuksille, raporteille, lomakkeille, tarjouksille ja sisäisille asiakirjoille
- Hyvä yritystason tietoturva ja käyttöoikeuksien hallinta
- Auttaa tiimejä poimimaan rakenteista dataa tiedostoista
- Tukee työnkulkujen automatisointia tekoälyagenttien avulla
- Sopii hyvin ei-teknisille liiketoimintatiimeille
Miinukset:
- Ei täysimittainen data science- tai ML-mallien koulutusalusta
- Ei ihanteellinen mukautettujen ML-mallien rakentamiseen alusta alkaen
- Soveltuu heikommin syväoppimiseen, kokeiluihin tai mallien käyttöönottoon
- Paras arvo saadaan, kun yritys tallentaa sisältönsä jo Boxiin
- Keskittyy enemmän sisältöälykkyyteen kuin data science -insinöörityöhön
Databricks
Paras: datatieteilijöille, data-insinööreille, ML-insinööreille, analytiikkatiimeille, yrityksille ja organisaatioille, jotka tarvitsevat lakehouse-arkkitehtuuria, data engineeringiä, koneoppimista, generatiivista tekoälyä, hallintaa ja skaalautuvaa analytiikkaa
Databricks on data- ja tekoälyalusta, joka on rakennettu lakehouse-arkkitehtuurin päälle. 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 organisaation dataa ymmärtävä Data Intelligence Engine.
Keskeiset ominaisuudet:
- Lakehouse-dataplatformi
- Data engineering -työnkulut
- Datatieteen työtila
- Koneoppimisen tuki
- Generatiivisen tekoälyn työnkulut
- MLOps ja mallien hallinta
- Reaaliaikainen suoratoisto
- Tietovarastointi
- Yhtenäinen datan hallinta
- Luonnollisen kielen avustus
Plussat:
- Vahva suurimittaisissa data- ja tekoälyprojekteissa
- Hyvä tiimeille, jotka yhdistävät data engineeringin ja koneoppimisen
- Tukee yritystason hallintaa ja tietoturvaa
- Hyödyllinen analytiikka-, tekoäly- ja ML-työnkulkuihin yhdellä alustalla
- Skaalautuu hyvin monimutkaisiin dataympäristöihin
- Sopii hyvin organisaatioille, joilla on suuret tietoaineistot
Miinukset:
- 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: datatieteilijöille, Python-kehittäjille, tekoälytiimeille, analyytikoille, tutkijoille, yliopistoille ja yrityksille, jotka tarvitsevat Python-pakettien hallintaa, turvallisia avoimen lähdekoodin ympäristöjä, muistikirjoja, riippuvuuksien hallintaa ja ohjattua 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 pakettien hallintamallit
- Tietoturva ja haavoittuvuuksien seuranta
- Pilvi- ja CI/CD-integraatio
- Tuki MLflow’lle, Hugging Facelle, LangChainille, OpenAI:lle ja muille tekoälytyökaluille
- Toimii Jupyterin, JupyterLabin, VS Coden ja Google Colabin kanssa
Plussat:
- Erittäin suosittu Python-datatieteessä
- Hyvä pakettien ja ympäristöjen hallintaan
- Auttaa vähentämään riippuvuusristiriitoja
- Hyödyllinen muistikirjoihin ja kokeiluihin
- Vahva avoimen lähdekoodin ekosysteemi
- Yritysominaisuudet tukevat tietoturvaa ja hallintaa
- Sopii hyvin sekä aloittelijoille että ammattimaisille datatiimeille
Miinukset:
- Ei yksinään täydellinen mallien käyttöönottoalusta
- Suurten ympäristöjen hallinta voi vaikeutua ilman kurinalaisuutta
- Yritystason hallintaominaisuudet voivat vaatia maksullisia paketteja
- Tiimit tarvitsevat silti erillisiä työkaluja tuotannon MLOpsiin tai pilvikäyttöönottoon
- Keskittyy vähemmän reaaliaikaiseen tuotantoinfrastruktuuriin kuin Databricks tai pilven tekoälyalustat
Lightning AI
Paras: tekoälytutkijoille, syväoppimisinsinööreille, PyTorch-käyttäjille, startup-yrityksille ja ML-tiimeille, jotka tarvitsevat mallikehitystä, koulutustyönkulkuja, GPU-pääsyä, kokeiden hallintaa ja skaalautuvaa tekoälysovelluskehitystä
Lightning AI liittyy Lightning-ekosysteemiin, mukaan lukien PyTorch Lightning, joka auttaa jäsentämään PyTorch-koodia ja tekemään syväoppimiskokeista helpommin toistettavia ja skaalattavia. PyTorch Lightning tarjoaa korkean tason käyttöliittymän PyTorchille, ja se on suunniteltu helpottamaan mallien ajamista hajautetulla laitteistolla pitäen samalla koodin paremmin organisoituna.
Keskeiset ominaisuudet:
- PyTorch-pohjainen mallikehitys
- Syväoppimiskokeiden rakenne
- Hajautetun koulutuksen tuki
- Laitteistoriippumattomat koulutustyönkulut
- Tekoälykehityksen työtila
- GPU-pohjainen mallikoulutus
- Toistettavat ML-kokeet
- Yhteistyö mallikehityksessä
- Tuki tutkimuksesta tuotantoon -työnkuluille
Plussat:
- Vahva valinta PyTorch- ja syväoppimisprojekteihin
- Auttaa jäsentämään tutkimuskoodia siistimmin
- Hyödyllinen skaalautuviin koulutustyönkulkuihin
- Hyvä tutkijoille ja ML-insinööreille
- Tukee toistettavaa kokeilua
- Vähentää boilerplate-koodia syväoppimisprojekteissa
Miinukset:
- Tekninen verrattuna no-code-tekoälytyökaluihin
- Sopii parhaiten tiimeille, joilla on PyTorch-osaamista
- Vähemmän relevantti perinteisille BI- tai analytiikkatiimeille
- Saattaa vaatia GPU- ja ML-insinööriosaamista
- Ei ole ensisijaisesti suunniteltu ei-teknisille liiketoimintakäyttäjille
TensorFlow
Paras: koneoppimisinsinööreille, tutkijoille, kehittäjille, tietokonenäkötiimeille, NLP-tiimeille, mobiilin tekoälyn tiimeille ja organisaatioille, jotka tarvitsevat avoimen lähdekoodin kehyksen ML-mallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja käyttöönottoon
TensorFlow on avoimen lähdekoodin päästä päähän -koneoppimisalusta. Se auttaa kehittäjiä luomaan ML-malleja, jotka voivat toimia eri ympäristöissä, ja sisältää työkaluja koulutukseen, käyttöönottoon, visualisointiin, tietoaineistoihin, tuotantoputkiin sekä mobiili- tai reunakäyttöönottoon. TensorFlown 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-kehys
- Mallien rakentaminen ja koulutus
- Syväoppimisen tuki
- tf.keras-korkean tason API
- TensorBoard-visualisointi
- TensorFlow Datasets
- Esikoulutetut mallit ja tietoaineistot
- Selainpohjainen ML TensorFlow.js:llä
- Mobiili- ja reunakäyttöönoton tuki
- TFX tuotannon ML-putkia varten
Plussat:
- Vahva avoimen lähdekoodin koneoppimisen ekosysteemi
- Hyvä syväoppimis- ja tuotannon ML-projekteihin
- Tukee tutkimusta ja todellisen maailman käyttöönottoa
- Hyödyllinen tietokonenäköön, NLP:hen, ääneen ja suosittelujärjestelmiin
- Suuri yhteisö ja oppimisresurssit
- Tukee web-, mobiili-, reuna- ja tuotantotyönkulkuja
Miinukset:
- Vaatii ohjelmointi- ja ML-osaamista
- Voi olla monimutkainen aloittelijoille
- Ei yksinään täydellinen liiketoiminta-alusta
- Tiimit tarvitsevat lisätyökaluja datan hallintaan ja yhteistyöhön
- Jotkut käyttäjät saattavat suosia PyTorchia tutkimuksen joustavuuden vuoksi
Yhteenveto
Paras tekoäly- ja koneoppimisalusta riippuu projektisi tavoitteista ja tiimisi taidoista. Box sopii parhaiten 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 pakettienhallintaan. Lightning AI on hyödyllinen PyTorch-pohjaiseen syväoppimiseen ja skaalautuvaan tekoälykokeiluun. TensorFlow on edelleen yksi tärkeimmistä avoimen lähdekoodin kehyksistä koneoppimismallien rakentamiseen ja käyttöönottoon.
Yritystason datatiedeprojekteihin Databricks on kattavin alusta. Python-kehitykseen Anaconda on käytännöllinen perusta. Syväoppimiskehyksissä TensorFlow ja Lightning AI ovat vahvoja teknisiä valintoja. Turvalliseen tekoälyyn liiketoimintasisällön päällä Box on paras vaihtoehto.