Platforme za umjetnu inteligenciju i strojno učenje pomažu podatkovnim timovima učinkovitije graditi, trenirati, implementirati, upravljati i skalirati modele. Ovi alati mogu podržati sve, od pripreme podataka i razvoja bilježnica do treniranja modela, MLOpsa, upravljanja, suradnje i implementacije u produkciju.
Najbolja platforma ovisi o vrsti vašeg projekta. Neki alati izgrađeni su 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 sadržaja.
U nastavku je pet platformi koje vrijedi razmotriti: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI i TensorFlow.
Box
Najbolje za: poduzetničke timove, pravne timove, financijske timove, operativne timove i organizacije kojima su potrebni inteligencija dokumenata pokretana umjetnom inteligencijom, sigurno upravljanje sadržajem, izdvajanje podataka, automatizacija radnih procesa i analiza nestrukturiranog sadržaja.
Box nije tradicionalna platforma za razvoj strojnog učenja. Umjesto toga, to je platforma za inteligentno 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 radne procese 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 radnih procesa
- sigurnost i upravljanje na razini poduzeća
- AI pristup usklađen s dozvolama
- integracija s radnim procesima poslovnog sadržaja
Prednosti:
- snažan za analizu nestrukturiranog poslovnog sadržaja
- koristan za ugovore, izvještaje, obrasce, prijedloge i interne dokumente
- dobra sigurnost za poduzeća i kontrole dozvola
- pomaže timovima izdvajati strukturirane podatke iz datoteka
- podržava automatizaciju radnih procesa uz AI agente
- dobar za netehničke poslovne timove
Nedostaci:
- nije potpuna platforma za podatkovnu znanost ili treniranje ML modela
- nije idealan za izgradnju prilagođenih ML modela od nule
- manje prikladan za duboko učenje, eksperimentiranje ili implementaciju modela
- najveću vrijednost donosi kada tvrtka već pohranjuje sadržaj u Boxu
- više je usmjeren na inteligenciju sadržaja nego na inženjerstvo podatkovne znanosti
Databricks
Najbolje za: podatkovne znanstvenike, podatkovne inženjere, ML inženjere, analitičke timove, poduzeća i organizacije kojima su potrebni lakehouse arhitektura, podatkovno inženjerstvo, strojno učenje, generativna umjetna inteligencija, upravljanje i skalabilna analitika
Databricks je podatkovna i AI platforma izgrađena na lakehouse arhitekturi. Pomaže timovima upravljati podatkovnim inženjerstvom, skladištenjem podataka, strojnim učenjem, podatkovnom znanošću, streamanjem u stvarnom vremenu i radnim opterećenjima generativne umjetne inteligencije u jednom okruženju. Databricks svoju Data Intelligence Platform opisuje kao ujedinjenu osnovu za podatke i upravljanje, pokretanu Data Intelligence Engineom koji razumije podatke organizacije.
Ključne značajke:
- lakehouse podatkovna platforma
- radni procesi podatkovnog inženjerstva
- radni prostor za podatkovnu znanost
- podrška za strojno učenje
- radni procesi generativne umjetne inteligencije
- MLOps i upravljanje modelima
- streaming u stvarnom vremenu
- skladištenje podataka
- ujedinjeno upravljanje podacima
- pomoć na prirodnom jeziku
Prednosti:
- snažan za velike podatkovne i AI projekte
- dobar za timove koji kombiniraju podatkovno inženjerstvo i strojno učenje
- podržava upravljanje i sigurnost na razini poduzeća
- koristan za analitiku, AI i ML radne procese 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 inženjerstvu
- cijene i troškovi oblaka mogu rasti uz velika radna opterećenja
- najprikladniji je za timove sa zrelom podatkovnom infrastrukturom
- manjim timovima možda neće trebati puna platforma
Anaconda
Najbolje za: podatkovne znanstvenike, Python programere, AI timove, analitičare, istraživače, sveučilišta i poduzeća kojima su potrebni 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-projekata umjetne inteligencije do produkcije, uz podršku za cloud platforme, bilježnice, CI/CD, kontejnere, orkestracijske alate 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
- velika okruženja mogu postati teška za upravljanje bez discipline
- značajke poslovnog upravljanja 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 su potrebni razvoj modela, radni procesi treniranja, pristup GPU-u, 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 radni procesi treniranja
- radni prostor za AI razvoj
- treniranje modela temeljeno na GPU-u
- reproducibilni ML eksperimenti
- suradnja u razvoju modela
- podrška za radne procese od istraživanja do produkcije
Prednosti:
- snažno odgovara PyTorch i projektima dubokog učenja
- pomaže čišće organizirati istraživački kod
- koristan za skalabilne radne procese treniranja
- dobar za istraživače i ML inženjere
- podržava reproducibilno eksperimentiranje
- smanjuje boilerplate u projektima dubokog učenja
Nedostaci:
- tehnički zahtjevniji od no-code AI alata
- najprikladniji za timove sa znanjem PyTorcha
- manje relevantan za tradicionalne BI ili analitičke timove
- može zahtijevati GPU i iskustvo u ML inženjerstvu
- nije prvenstveno dizajniran 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 je potreban open-source okvir za izgradnju, treniranje i implementaciju ML modela
TensorFlow je open-source, end-to-end 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 edge implementaciju. TensorFlowov ekosustav uključuje TensorFlow.js, LiteRT/alate za edge implementaciju u stilu TensorFlow Litea, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets i resurse s unaprijed treniranim modelima.
Ključne značajke:
- open-source ML okvir
- izgradnja i treniranje modela
- podrška za duboko učenje
- tf.keras API više razine
- TensorBoard vizualizacija
- TensorFlow Datasets
- unaprijed trenirani modeli i skupovi podataka
- ML u pregledniku uz TensorFlow.js
- podrška za mobilnu i edge 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, edge i produkcijske radne procese
Nedostaci:
- zahtijeva znanje programiranja i strojnog učenja
- može biti složen za početnike
- sam po sebi nije potpuna poslovna platforma
- timovima su potrebni 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 sadržaja pokretanu umjetnom inteligencijom, a ne za tradicionalno treniranje modela. Databricks je snažan izbor za podatkovnu znanost na razini poduzeća, analitiku, lakehouse radne procese 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 izgradnju i implementaciju modela strojnog učenja.
Za projekte podatkovne znanosti na razini poduzeća, Databricks je najpotpunija platforma. Za Python razvoj, Anaconda je praktična osnova. Za okvire dubokog učenja, TensorFlow i Lightning AI snažni su tehnički izbori. Za sigurnu umjetnu inteligenciju nad poslovnim sadržajem, Box je najbolji izbor.