Platforme za umjetnu inteligenciju i strojno učenje pomažu podatkovnim timovima da učinkovitije izrađuju, treniraju, implementiraju i upravljaju modelima te ih skaliraju. Ti 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 namijenjeni podatkovnim cjevovodima u velikim organizacijama, neki podržavaju Python okruženja otvorenog koda, dok su drugi usmjereni na duboko učenje, razvoj umjetne inteligencije ili sigurnu inteligentnu analizu sadržaja.
U nastavku je pet platformi koje vrijedi razmotriti: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI i TensorFlow.
Box
Najbolje za: Timove u velikim organizacijama, pravne, financijske i operativne timove te organizacije kojima su potrebni inteligentna obrada dokumenata uz pomoć umjetne inteligencije, sigurno upravljanje sadržajem, izdvajanje podataka, automatizacija tijekova rada i analiza nestrukturiranog sadržaja.
Box nije tradicionalna platforma za razvoj modela strojnog učenja. Umjesto toga, riječ je o platformi za inteligentno upravljanje sadržajem s funkcijama umjetne inteligencije za analizu, sažimanje, izdvajanje i dobivanje uvida iz poslovnog sadržaja. Box AI može sažimati dokumente, odgovarati na pitanja na temelju više datoteka, izdvajati strukturirane podatke i podržavati sigurne tijekove rada s umjetnom inteligencijom uz primjenu postojećih dozvola i kontrola upravljanja u Boxu.
Ključne značajke:
- Analiza dokumenata uz pomoć umjetne inteligencije
- Upiti nad jednim ili više dokumenata
- Sažimanje dokumenata
- Izdvajanje strukturiranih podataka
- Portali za sadržaj s umjetnom inteligencijom
- Prilagođeni AI agenti
- Automatizacija tijekova rada
- Sigurnost i upravljanje na razini velikih organizacija
- Pristup umjetne inteligencije uz poštovanje dozvola
- Integracija s tijekovima rada za poslovni sadržaj
Prednosti:
- Snažne mogućnosti analize nestrukturiranog poslovnog sadržaja
- Koristan za ugovore, izvješća, obrasce, prijedloge i interne dokumente
- Dobra poslovna sigurnost i kontrola dozvola
- Pomaže timovima izdvojiti strukturirane podatke iz datoteka
- Podržava automatizaciju tijekova rada pomoću AI agenata
- Dobar za poslovne timove bez tehničkog predznanja
Nedostaci:
- Nije cjelovita platforma za podatkovnu znanost ili treniranje modela strojnog učenja
- Nije idealan za izradu prilagođenih modela strojnog učenja od nule
- Manje je prikladan za duboko učenje, eksperimentiranje ili implementaciju modela
- Najveću vrijednost pruža kada tvrtka već pohranjuje sadržaj u Boxu
- Više je usmjeren na inteligentnu analizu sadržaja nego na inženjerski rad u podatkovnoj znanosti
Databricks
Najbolje za: Podatkovne znanstvenike, podatkovne inženjere, inženjere strojnog učenja, analitičke timove, velika poduzeća i organizacije kojima su potrebni lakehouse arhitektura, podatkovno inženjerstvo, strojno učenje, generativna umjetna inteligencija, upravljanje i skalabilna analitika
Databricks je platforma za podatke i umjetnu inteligenciju izgrađena na lakehouse arhitekturi. Pomaže timovima da u jednom okruženju upravljaju podatkovnim inženjerstvom, skladištenjem podataka, strojnim učenjem, podatkovnom znanošću, obradom tokova podataka u stvarnom vremenu i radnim opterećenjima generativne umjetne inteligencije. Databricks opisuje svoju platformu Data Intelligence Platform kao objedinjeni temelj za podatke i upravljanje, koji pokreće Data Intelligence Engine koji razumije podatke organizacije.
Ključne značajke:
- Podatkovna platforma s lakehouse arhitekturom
- Tijekovi rada za podatkovno inženjerstvo
- 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:
- Snažna platforma za velike projekte povezane s podacima i umjetnom inteligencijom
- Dobra za timove koji kombiniraju podatkovno inženjerstvo i strojno učenje
- Podržava upravljanje i sigurnost na razini velikih organizacija
- Korisna za analitičke, AI i ML tijekove rada na jednoj platformi
- Dobro se skalira za složena podatkovna okruženja
- Vrlo prikladna za organizacije s velikim skupovima podataka
Nedostaci:
- Može biti složena za početnike
- Može zahtijevati stručnost u podatkovnom inženjerstvu
- Troškovi korištenja i oblaka mogu rasti pri velikim radnim opterećenjima
- Najprikladnija je za timove sa zrelom podatkovnom infrastrukturom
- Manjim timovima možda nije potrebna cijela platforma
Anaconda
Najbolje za: Podatkovne znanstvenike, razvojne programere u Pythonu, AI timove, analitičare, istraživače, sveučilišta i velika poduzeća kojima su potrebni upravljanje Python paketima, sigurna okruženja otvorenog koda, bilježnice, kontrola ovisnosti i razvoj umjetne inteligencije pod nadzorom
Anaconda je široko korištena platforma za podatkovnu znanost i razvoj umjetne inteligencije temeljene na Pythonu. Pomaže timovima upravljati paketima, okruženjima, ovisnostima, bilježnicama i alatima otvorenog koda. Anaconda Core pozicioniran je kao kontrolirani put od pilot-projekata umjetne inteligencije do produkcije, uz podršku za platforme u oblaku, bilježnice, CI/CD, kontejnere, alate za orkestraciju i poslovne AI alate.
Ključne značajke:
- Upravljanje Python paketima
- Conda okruženja
- Podrška za bilježnice
- Upravljanje ovisnostima
- Alati otvorenog koda za podatkovnu znanost
- Upravljanje paketima na razini organizacije
- Praćenje sigurnosti i ranjivosti
- Integracija s oblakom i CI/CD-om
- Podrška za MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI i druge AI alate
- Radi s alatima Jupyter, JupyterLab, VS Code i Google Colab
Prednosti:
- Vrlo popularna za podatkovnu znanost u Pythonu
- Dobra za upravljanje paketima i okruženjima
- Pomaže smanjiti sukobe među ovisnostima
- Korisna za bilježnice i eksperimentiranje
- Snažan ekosustav otvorenog koda
- Značajke za velike organizacije podržavaju sigurnost i upravljanje
- Prikladna i za početnike i za profesionalne podatkovne timove
Nedostaci:
- Sama po sebi nije cjelovita platforma za implementaciju modela
- Velikim okruženjima može postati teško upravljati bez discipliniranog pristupa
- Značajke upravljanja za velike organizacije mogu zahtijevati plaćene pakete
- Timovima su i dalje potrebni zasebni alati za produkcijski MLOps ili implementaciju u oblak
- Manje je usmjerena na produkcijsku infrastrukturu u stvarnom vremenu od Databricksa ili AI platformi u oblaku
Lightning AI
Najbolje za: Istraživače umjetne inteligencije, inženjere dubokog učenja, korisnike PyTorcha, startupove i timove za strojno učenje kojima su potrebni razvoj modela, tijekovi rada za treniranje, pristup GPU-ovima, upravljanje eksperimentima i skalabilan razvoj AI aplikacija
Lightning AI povezan je s ekosustavom Lightning, uključujući PyTorch Lightning, koji pomaže organizirati PyTorch kod i olakšava ponavljanje i skaliranje eksperimenata dubokog učenja. PyTorch Lightning pruža sučelje visoke razine za PyTorch i osmišljen je kako bi olakšao pokretanje modela na distribuiranom hardveru, uz bolju organizaciju koda.
Ključne značajke:
- Razvoj modela temeljen na PyTorchu
- Strukturiranje eksperimenata dubokog učenja
- Podrška za distribuirano treniranje
- Tijekovi rada za treniranje neovisni o hardveru
- Radni prostor za razvoj umjetne inteligencije
- Treniranje modela na GPU-ovima
- Ponovljivi eksperimenti strojnog učenja
- Suradnja u razvoju modela
- Podrška za tijekove rada od istraživanja do produkcije
Prednosti:
- Vrlo prikladan za projekte u PyTorchu i projekte dubokog učenja
- Pomaže urednije organizirati istraživački kod
- Koristan za skalabilne tijekove rada za treniranje
- Dobar za istraživače i inženjere strojnog učenja
- Podržava ponovljivo eksperimentiranje
- Smanjuje količinu ponavljajućeg koda u projektima dubokog učenja
Nedostaci:
- Tehnički je zahtjevniji od AI alata koji ne zahtijevaju programiranje
- Najprikladniji je za timove koji poznaju PyTorch
- Manje je relevantan za tradicionalne timove za poslovnu inteligenciju ili analitiku
- Može zahtijevati iskustvo s GPU-ovima i inženjerstvom strojnog učenja
- Nije prvenstveno namijenjen poslovnim korisnicima bez tehničkog predznanja
TensorFlow
Najbolje za: Inženjere strojnog učenja, istraživače, razvojne programere, timove za računalni vid, timove za obradu prirodnog jezika, timove za mobilnu umjetnu inteligenciju i organizacije kojima je potreban razvojni okvir otvorenog koda za izradu, treniranje i implementaciju modela strojnog učenja
TensorFlow je sveobuhvatna platforma otvorenog koda za strojno učenje. Pomaže razvojnim programerima stvarati modele strojnog učenja koji se mogu pokretati u različitim okruženjima te uključuje alate za treniranje, implementaciju, vizualizaciju, skupove podataka, produkcijske cjevovode i implementaciju na mobilne ili rubne uređaje. Ekosustav TensorFlowa uključuje TensorFlow.js, alate za implementaciju na rubne uređaje kao što su LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets i resurse s prethodno treniranim modelima.
Ključne značajke:
- Razvojni okvir otvorenog koda za strojno učenje
- Izrada i treniranje modela
- Podrška za duboko učenje
- API visoke razine tf.keras
- Vizualizacija pomoću TensorBoarda
- TensorFlow Datasets
- Prethodno trenirani modeli i skupovi podataka
- Strojno učenje u pregledniku uz TensorFlow.js
- Podrška za implementaciju na mobilne i rubne uređaje
- TFX za produkcijske cjevovode strojnog učenja
Prednosti:
- Snažan ekosustav otvorenog koda za strojno učenje
- Dobar za duboko učenje i produkcijske projekte strojnog učenja
- Podržava istraživanje i implementaciju u stvarnim uvjetima
- Koristan za računalni vid, obradu prirodnog jezika, zvuka i sustave preporuka
- Velika zajednica i brojni resursi za učenje
- Podržava web, mobilne i produkcijske tijekove rada te rad na rubnim uređajima
Nedostaci:
- Zahtijeva znanje programiranja i strojnog učenja
- Može biti složen za početnike
- Sam po sebi nije cjelovita poslovna platforma
- Timovima su potrebni dodatni alati za upravljanje podacima i suradnju
- Neki korisnici mogu dati prednost PyTorchu 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 inteligentnu analizu sadržaja uz pomoć umjetne inteligencije, a ne za tradicionalno treniranje modela. Databricks je snažan izbor za podatkovnu znanost u velikim organizacijama, analitiku, lakehouse tijekove rada i razvoj umjetne inteligencije. Anaconda je idealna za podatkovnu znanost temeljenu na Pythonu i sigurno upravljanje paketima otvorenog koda. Lightning AI koristan je za duboko učenje temeljeno na PyTorchu i skalabilno eksperimentiranje s umjetnom inteligencijom. TensorFlow ostaje jedan od najvažnijih razvojnih okvira otvorenog koda za izradu i implementaciju modela strojnog učenja.
Za projekte podatkovne znanosti u velikim organizacijama Databricks je najcjelovitija platforma. Za razvoj u Pythonu Anaconda je praktičan temelj. Kada je riječ o razvojnim okvirima za duboko učenje, TensorFlow i Lightning AI snažni su tehnički izbori. Za sigurnu primjenu umjetne inteligencije na poslovnom sadržaju Box je najprikladniji.
