Platforme za umjetnu inteligenciju i strojno učenje pomažu podatkovnim timovima da učinkovitije izrađuju, treniraju, implementiraju, upravljaju i skaliraju modele. Ovi alati mogu podržati sve, od pripreme podataka i razvoja bilježnica do treniranja modela, MLOps-a, upravljanja, suradnje i implementacije u produkciju.
Najbolja platforma ovisi o vrsti vašeg projekta. Neki su alati izrađeni za podatkovne cjevovode na razini poduzeća, neki podržavaju open-source Python okruženja, dok su drugi usmjereni na duboko učenje, razvoj umjetne inteligencije ili sigurnu inteligenciju nad sadržajem.
U nastavku je pet platformi koje vrijedi razmotriti: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI i TensorFlow.
Box
Najbolje za: timove u poduzećima, pravne timove, financijske timove, operativne timove i organizacije kojima trebaju AI-pokretana inteligencija nad dokumentima, sigurno upravljanje sadržajem, izdvajanje podataka, automatizacija tijeka rada i analiza nestrukturiranog sadržaja.
Box nije tradicionalna platforma za razvoj strojnog učenja. Umjesto toga, to je inteligentna platforma za upravljanje sadržajem s AI značajkama za analizu, sažimanje, izdvajanje i generiranje uvida iz poslovnog sadržaja. Box AI može sažimati dokumente, odgovarati na pitanja kroz datoteke, izdvajati strukturirane podatke i podržavati sigurne AI tijekove rada koristeći postojeće Box dozvole i kontrole upravljanja.
Ključne značajke:
- Analiza dokumenata pokretana umjetnom inteligencijom
- Upiti nad jednim ili više dokumenata
- Sažimanje dokumenata
- Izdvajanje strukturiranih podataka
- Portali sadržaja pokretani umjetnom inteligencijom
- Prilagođeni AI agenti
- Automatizacija tijeka rada
- Sigurnost i upravljanje na razini poduzeća
- AI pristup koji uvažava dozvole
- Integracija s poslovnim tijekovima rada za sadržaj
Prednosti:
- Snažan za analizu nestrukturiranog poslovnog sadržaja
- Koristan za ugovore, izvješća, obrasce, prijedloge i interne dokumente
- Dobra sigurnost na razini poduzeća i kontrole dozvola
- Pomaže timovima izdvajati strukturirane podatke iz datoteka
- Podržava automatizaciju tijeka rada uz AI agente
- Dobar za netehničke poslovne timove
Nedostaci:
- Nije potpuna platforma za podatkovnu znanost ili treniranje ML modela
- Nije idealan za izradu prilagođenih ML modela od nule
- Manje je prikladan za duboko učenje, eksperimentiranje ili implementaciju modela
- Najveću vrijednost donosi kada tvrtka već pohranjuje sadržaj u Boxu
- Više je usmjeren na inteligenciju nad sadržajem nego na inženjering podatkovne znanosti
Databricks
Najbolje za: podatkovne znanstvenike, podatkovne inženjere, ML inženjere, analitičke timove, poduzeća i organizacije kojima trebaju lakehouse arhitektura, podatkovni inženjering, strojno učenje, generativna umjetna inteligencija, upravljanje i skalabilna analitika
Databricks je platforma za podatke i umjetnu inteligenciju izgrađena na lakehouse arhitekturi. Pomaže timovima upravljati podatkovnim inženjeringom, skladištenjem podataka, strojnim učenjem, podatkovnom znanošću, obrdom tokova podataka u stvarnom vremenu i radnim opterećenjima generativne umjetne inteligencije u jednom okruženju. Databricks svoju Data Intelligence Platform opisuje kao objedinjeni temelj za podatke i upravljanje, pokretan Data Intelligence Engineom koji razumije podatke organizacije.
Ključne značajke:
- Lakehouse podatkovna platforma
- Tijekovi rada za podatkovni inženjering
- Radni prostor za podatkovnu znanost
- Podrška za strojno učenje
- Tijekovi rada za generativnu umjetnu inteligenciju
- MLOps i upravljanje modelima
- Obrada tokova podataka u stvarnom vremenu
- Skladištenje podataka
- Objedinjeno upravljanje podacima
- Pomoć na prirodnom jeziku
Prednosti:
- Snažan za velike podatkovne i AI projekte
- Dobar za timove koji kombiniraju podatkovni inženjering i strojno učenje
- Podržava upravljanje i sigurnost na razini poduzeća
- Koristan za analitiku, AI i ML tijekove rada na jednoj platformi
- Dobro se skalira za složena podatkovna okruženja
- Snažno odgovara organizacijama s velikim skupovima podataka
Nedostaci:
- Može biti složen za početnike
- Može zahtijevati stručnost u podatkovnom inženjeringu
- Cijene i troškovi oblaka mogu rasti uz velika radna opterećenja
- Najprikladniji je za timove sa zrelom podatkovnom infrastrukturom
- Manjim timovima možda neće trebati cijela platforma
Anaconda
Najbolje za: podatkovne znanstvenike, Python programere, AI timove, analitičare, istraživače, sveučilišta i poduzeća kojima trebaju upravljanje Python paketima, sigurna open-source okruženja, bilježnice, kontrola ovisnosti i upravljani AI razvoj
Anaconda je široko korištena platforma za podatkovnu znanost i AI razvoj temeljen na Pythonu. Pomaže timovima upravljati paketima, okruženjima, ovisnostima, bilježnicama i open-source alatima. Anaconda Core pozicionirana je kao upravljani put od pilot AI projekata do produkcije, uz podršku za cloud platforme, bilježnice, CI/CD, kontejnere, alate za orkestraciju i poslovne AI alate.
Ključne značajke:
- Upravljanje Python paketima
- Conda okruženja
- Podrška za bilježnice
- Upravljanje ovisnostima
- Open-source alati za podatkovnu znanost
- Upravljanje paketima na razini poduzeća
- Praćenje sigurnosti i ranjivosti
- Integracija s oblakom i CI/CD-om
- Podrška za MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI i druge AI alate
- Radi s Jupyterom, JupyterLabom, VS Codeom i Google Colabom
Prednosti:
- Vrlo popularan za Python podatkovnu znanost
- Dobar za upravljanje paketima i okruženjima
- Pomaže smanjiti sukobe među ovisnostima
- Koristan za bilježnice i eksperimentiranje
- Snažan open-source ekosustav
- Poslovne značajke podržavaju sigurnost i upravljanje
- Dobar izbor i za početnike i za profesionalne podatkovne timove
Nedostaci:
- Sam po sebi nije potpuna platforma za implementaciju modela
- Velikim okruženjima može postati teško upravljati bez discipline
- Značajke upravljanja na razini poduzeća mogu zahtijevati plaćene planove
- Timovima su i dalje potrebni zasebni alati za produkcijski MLOps ili cloud implementaciju
- Manje je usmjeren na produkcijsku infrastrukturu u stvarnom vremenu nego Databricks ili cloud AI platforme
Lightning AI
Najbolje za: AI istraživače, inženjere dubokog učenja, korisnike PyTorcha, startupove i ML timove kojima trebaju razvoj modela, tijekovi rada za treniranje, pristup GPU-ovima, upravljanje eksperimentima i skalabilan razvoj AI aplikacija
Lightning AI povezan je s Lightning ekosustavom, uključujući PyTorch Lightning, koji pomaže organizirati PyTorch kod i olakšati reproduciranje i skaliranje eksperimenata dubokog učenja. PyTorch Lightning pruža sučelje više razine za PyTorch i osmišljen je kako bi modele učinio lakšima za izvođenje na distribuiranom hardveru, uz bolje organiziran kod.
Ključne značajke:
- Razvoj modela temeljen na PyTorchu
- Struktura eksperimenata dubokog učenja
- Podrška za distribuirano treniranje
- Hardverski neovisni tijekovi rada za treniranje
- Radni prostor za AI razvoj
- Treniranje modela uz GPU
- Reproducibilni ML eksperimenti
- Suradnja u razvoju modela
- Podrška za tijekove rada od istraživanja do produkcije
Prednosti:
- Snažan izbor za PyTorch i projekte dubokog učenja
- Pomaže čišće organizirati istraživački kod
- Koristan za skalabilne tijekove rada treniranja
- Dobar za istraživače i ML inženjere
- Podržava reproducibilno eksperimentiranje
- Smanjuje boilerplate kod u projektima dubokog učenja
Nedostaci:
- Tehnički je zahtjevniji od no-code AI alata
- Najprikladniji je za timove koji poznaju PyTorch
- Manje je relevantan za tradicionalne BI ili analitičke timove
- Može zahtijevati GPU i iskustvo u ML inženjeringu
- Nije primarno osmišljen za netehničke poslovne korisnike
TensorFlow
Najbolje za: inženjere strojnog učenja, istraživače, programere, timove za računalni vid, NLP timove, timove za mobilni AI i organizacije kojima treba open-source okvir za izradu, treniranje i implementaciju ML modela
TensorFlow je open-source, cjelovita platforma za strojno učenje. Pomaže programerima stvarati ML modele koji mogu raditi u različitim okruženjima i uključuje alate za treniranje, implementaciju, vizualizaciju, skupove podataka, produkcijske cjevovode te mobilnu ili rubnu implementaciju. Ekosustav TensorFlowa uključuje TensorFlow.js, LiteRT/alate za rubnu implementaciju u stilu TensorFlow Litea, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets i resurse s prethodno istreniranim modelima.
Ključne značajke:
- Open-source ML okvir
- Izrada i treniranje modela
- Podrška za duboko učenje
- tf.keras API više razine
- TensorBoard vizualizacija
- TensorFlow Datasets
- Prethodno istrenirani modeli i skupovi podataka
- ML u pregledniku s TensorFlow.js-om
- Podrška za mobilnu i rubnu implementaciju
- TFX za produkcijske ML cjevovode
Prednosti:
- Snažan open-source ekosustav strojnog učenja
- Dobar za duboko učenje i produkcijske ML projekte
- Podržava istraživanje i stvarnu implementaciju
- Koristan za računalni vid, NLP, audio i sustave preporuka
- Velika zajednica i resursi za učenje
- Podržava web, mobilne, rubne i produkcijske tijekove rada
Nedostaci:
- Zahtijeva znanje programiranja i strojnog učenja
- Može biti složen za početnike
- Sam po sebi nije potpuna poslovna platforma
- Timovima trebaju dodatni alati za upravljanje podacima i suradnju
- Neki korisnici mogu preferirati PyTorch zbog fleksibilnosti u istraživanju
Zaključak
Najbolja platforma za umjetnu inteligenciju i strojno učenje ovisi o ciljevima vašeg projekta i vještinama tima. Box je najbolji za inteligenciju nad sadržajem pokretanu umjetnom inteligencijom, a ne za tradicionalno treniranje modela. Databricks je snažan izbor za podatkovnu znanost na razini poduzeća, analitiku, lakehouse tijekove rada i AI razvoj. Anaconda je idealna za podatkovnu znanost temeljenu na Pythonu i sigurno upravljanje open-source paketima. Lightning AI koristan je za duboko učenje temeljeno na PyTorchu i skalabilno AI eksperimentiranje. TensorFlow ostaje jedan od najvažnijih open-source okvira za izradu i implementaciju modela strojnog učenja.
Za projekte podatkovne znanosti na razini poduzeća, Databricks je najpotpunija platforma. Za razvoj u Pythonu, Anaconda je praktična osnova. Za okvire dubokog učenja, TensorFlow i Lightning AI snažni su tehnički izbori. Za siguran AI nad poslovnim sadržajem, Box je najbolji izbor.