Az AI- és gépi tanulási platformok segítenek az adatokkal foglalkozó csapatoknak hatékonyabban létrehozni, tanítani, üzembe helyezni, kezelni és skálázni a modelleket. Ezek az eszközök az adatok előkészítésétől és a notebookok fejlesztésétől kezdve a modellek tanításán, az MLOps-folyamatokon, az irányításon és az együttműködésen át egészen az éles üzembe helyezésig minden területet támogathatnak.
A legjobb platform kiválasztása a projekt típusától függ. Egyes eszközök vállalati adatfeldolgozási folyamatokhoz készültek, mások nyílt forráskódú Python-környezeteket támogatnak, míg megint mások a mélytanulásra, az AI-fejlesztésre vagy a biztonságos, intelligens tartalomelemzésre összpontosítanak.
Az alábbi öt platformot érdemes megfontolni: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI és TensorFlow.
Box
Leginkább nekik ajánlott: Vállalati, jogi, pénzügyi és operatív csapatoknak, valamint olyan szervezeteknek, amelyeknek AI-alapú intelligens dokumentumelemzésre, biztonságos tartalomkezelésre, adatkinyerésre, munkafolyamat-automatizálásra és strukturálatlan tartalmak elemzésére van szükségük.
A Box nem hagyományos gépitanulás-fejlesztési platform. Ehelyett intelligens tartalomkezelési platform, amely AI-funkciókat kínál az üzleti tartalmak elemzéséhez, összefoglalásához, az azokból történő adatkinyeréshez és hasznos felismerések megfogalmazásához. A Box AI képes dokumentumokat összefoglalni, több fájlra kiterjedő kérdéseket megválaszolni, strukturált adatokat kinyerni, valamint biztonságos AI-munkafolyamatokat támogatni a meglévő Box-jogosultságok és irányítási szabályok használatával.
Fő funkciók:
- AI-alapú dokumentumelemzés
- Egy vagy több dokumentumra kiterjedő lekérdezések
- Dokumentumok összefoglalása
- Strukturált adatok kinyerése
- AI-alapú tartalomportálok
- Egyedi AI-ügynökök
- Munkafolyamatok automatizálása
- Vállalati biztonság és irányítás
- Jogosultságokat figyelembe vevő AI-hozzáférés
- Integráció a vállalati tartalomkezelési munkafolyamatokkal
Előnyök:
- Kiváló a strukturálatlan üzleti tartalmak elemzésére
- Hasznos szerződésekhez, jelentésekhez, űrlapokhoz, ajánlatokhoz és belső dokumentumokhoz
- Jó vállalati biztonsági és jogosultságkezelési megoldások
- Segíti a csapatokat a strukturált adatok fájlokból történő kinyerésében
- Támogatja a munkafolyamatok automatizálását AI-ügynökökkel
- Jól használható nem műszaki üzleti csapatok számára
Hátrányok:
- Nem teljes körű adattudományi vagy gépitanulásimodell-tanítási platform
- Nem ideális egyedi gépi tanulási modellek nulláról történő felépítéséhez
- Kevésbé alkalmas mélytanulásra, kísérletezésre vagy modellek üzembe helyezésére
- Akkor nyújtja a legtöbb értéket, ha a vállalat már eleve a Boxban tárolja a tartalmait
- Inkább az intelligens tartalomelemzésre összpontosít, mint az adattudomány műszaki feladataira
Databricks
Leginkább nekik ajánlott: Adattudósoknak, adatmérnököknek, gépi tanulási mérnököknek, elemzőcsapatoknak, vállalatoknak és olyan szervezeteknek, amelyeknek lakehouse-architektúrára, adatmérnöki megoldásokra, gépi tanulásra, generatív AI-ra, irányításra és skálázható analitikára van szükségük
A Databricks egy lakehouse-architektúrára épülő adat- és AI-platform. Segítségével a csapatok egyetlen környezetben kezelhetik az adatmérnöki, adattárházi, gépi tanulási, adattudományi, valós idejű adatfolyam-feldolgozási és generatív AI-feladatokat. A Databricks a Data Intelligence Platformot az adatok és az irányítás egységes alapjaként írja le, amelyet a szervezet adatait értelmező Data Intelligence Engine működtet.
Fő funkciók:
- Lakehouse-adatplatform
- Adatmérnöki munkafolyamatok
- Adattudományi munkakörnyezet
- Gépi tanulás támogatása
- Generatív AI-munkafolyamatok
- MLOps és modellirányítás
- Valós idejű adatfolyam-feldolgozás
- Adattárház-kezelés
- Egységes adatirányítás
- Természetes nyelvű segítségnyújtás
Előnyök:
- Kiváló nagy léptékű adat- és AI-projektekhez
- Jó választás az adatmérnöki munkát és a gépi tanulást ötvöző csapatok számára
- Támogatja a vállalati irányítást és biztonságot
- Hasznos az analitikai, AI- és gépi tanulási munkafolyamatok egyetlen platformon történő kezeléséhez
- Jól skálázható összetett adatkörnyezetekben
- Kifejezetten megfelelő nagy adathalmazokkal dolgozó szervezeteknek
Hátrányok:
- Kezdők számára összetett lehet
- Adatmérnöki szakértelmet igényelhet
- Nagy terhelés mellett a díjak és a felhőköltségek is növekedhetnek
- Leginkább kiforrott adatinfrastruktúrával rendelkező csapatoknak alkalmas
- A kisebb csapatoknak nem feltétlenül van szükségük a teljes platformra
Anaconda
Leginkább nekik ajánlott: Adattudósoknak, Python-fejlesztőknek, AI-csapatoknak, elemzőknek, kutatóknak, egyetemeknek és vállalatoknak, amelyeknek Python-csomagkezelésre, biztonságos nyílt forráskódú környezetekre, notebookokra, függőségek felügyeletére és szabályozott AI-fejlesztésre van szükségük
Az Anaconda széles körben használt platform a Python-alapú adattudományhoz és AI-fejlesztéshez. Segíti a csapatokat a csomagok, környezetek, függőségek, notebookok és nyílt forráskódú eszközök kezelésében. Az Anaconda Core az AI-kísérleti projektektől az éles üzemig vezető szabályozott megoldásként pozicionálja magát, felhőplatformok, notebookok, CI/CD, konténerek, orkesztrációs eszközök és vállalati AI-eszközök támogatásával.
Fő funkciók:
- Python-csomagkezelés
- Conda-környezetek
- Notebookok támogatása
- Függőségkezelés
- Nyílt forráskódú adattudományi eszközök
- Vállalati csomaghasználat szabályozása
- Biztonság és sérülékenységek nyomon követése
- Felhő- és CI/CD-integráció
- Az MLflow, a Hugging Face, a LangChain, az OpenAI és más AI-eszközök támogatása
- Együttműködik a Jupyter, a JupyterLab, a VS Code és a Google Colab eszközökkel
Előnyök:
- Nagyon népszerű a Python-alapú adattudományban
- Jól használható csomagok és környezetek kezelésére
- Segít csökkenteni a függőségi ütközéseket
- Hasznos notebookokhoz és kísérletezéshez
- Erős nyílt forráskódú ökoszisztéma
- A vállalati funkciók támogatják a biztonságot és az irányítást
- Kezdőknek és professzionális, adatokkal foglalkozó csapatoknak egyaránt megfelelő
Hátrányok:
- Önmagában nem teljes körű modell-üzembehelyezési platform
- Fegyelmezett használat nélkül a nagy környezetek kezelése nehézkessé válhat
- A vállalati irányítási funkciók fizetős csomagokhoz kötődhetnek
- A csapatoknak továbbra is külön eszközökre van szükségük az éles MLOps-folyamatokhoz vagy a felhőben történő üzembe helyezéshez
- A Databrickshez vagy a felhőalapú AI-platformokhoz képest kevésbé összpontosít a valós idejű éles üzemi infrastruktúrára
Lightning AI
Leginkább nekik ajánlott: AI-kutatóknak, mélytanulási mérnököknek, PyTorch-felhasználóknak, startupoknak és gépi tanulási csapatoknak, amelyeknek modellfejlesztésre, tanítási munkafolyamatokra, GPU-hozzáférésre, kísérletkezelésre és skálázható AI-alkalmazásfejlesztésre van szükségük
A Lightning AI a Lightning ökoszisztémához kapcsolódik, amelynek része a PyTorch Lightning is. Ez segít a PyTorch-kód rendszerezésében, valamint a mélytanulási kísérletek egyszerűbb reprodukálásában és skálázásában. A PyTorch Lightning magas szintű felületet biztosít a PyTorchhoz, és arra tervezték, hogy a modelleket könnyebb legyen elosztott hardverkörnyezetekben futtatni, miközben a kód rendezettebb marad.
Fő funkciók:
- PyTorch-alapú modellfejlesztés
- Mélytanulási kísérletek strukturálása
- Elosztott tanítás támogatása
- Hardverfüggetlen tanítási munkafolyamatok
- AI-fejlesztési munkakörnyezet
- GPU-alapú modelltanítás
- Reprodukálható gépi tanulási kísérletek
- Együttműködés a modellfejlesztésben
- A kutatástól az éles üzemig tartó munkafolyamatok támogatása
Előnyök:
- Kiválóan alkalmas PyTorch- és mélytanulási projektekhez
- Segít a kutatási kód átláthatóbb rendszerezésében
- Hasznos a skálázható tanítási munkafolyamatokhoz
- Jó választás kutatóknak és gépi tanulási mérnököknek
- Támogatja a reprodukálható kísérletezést
- Csökkenti az ismétlődő sablonkód mennyiségét a mélytanulási projektekben
Hátrányok:
- Több műszaki ismeretet igényel, mint a kódolást nem igénylő AI-eszközök
- Leginkább PyTorch-ismeretekkel rendelkező csapatoknak alkalmas
- Kevésbé releváns a hagyományos üzletiintelligencia- vagy elemzőcsapatok számára
- GPU-használati és gépi tanulási mérnöki tapasztalatot igényelhet
- Nem elsősorban nem műszaki üzleti felhasználóknak készült
TensorFlow
Leginkább nekik ajánlott: Gépi tanulási mérnököknek, kutatóknak, fejlesztőknek, számítógépes látással, természetesnyelv-feldolgozással (NLP) és mobil AI-val foglalkozó csapatoknak, valamint olyan szervezeteknek, amelyeknek nyílt forráskódú keretrendszerre van szükségük gépi tanulási modellek létrehozásához, tanításához és üzembe helyezéséhez
A TensorFlow egy nyílt forráskódú, végponttól végpontig terjedő gépi tanulási platform. Segítségével a fejlesztők különböző környezetekben futtatható gépi tanulási modelleket hozhatnak létre. Eszközöket tartalmaz a tanításhoz, az üzembe helyezéshez, a vizualizációhoz, az adathalmazok kezeléséhez, az éles üzemi feldolgozási folyamatokhoz, valamint a mobil- vagy peremeszközökön történő üzembe helyezéshez. A TensorFlow ökoszisztémájához tartozik a TensorFlow.js, a LiteRT/TensorFlow Lite jellegű, peremeszközökön történő üzembe helyezést segítő eszközök, a TFX, a tf.keras, a TensorBoard, a TensorFlow Datasets és az előtanított modelleket kínáló erőforrások.
Fő funkciók:
- Nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer
- Modellek létrehozása és tanítása
- Mélytanulás támogatása
- Magas szintű tf.keras API
- TensorBoard-vizualizáció
- TensorFlow Datasets
- Előtanított modellek és adathalmazok
- Böngészőalapú gépi tanulás a TensorFlow.js segítségével
- Mobil- és peremeszközökön történő üzembe helyezés támogatása
- TFX az éles üzemi gépi tanulási folyamatokhoz
Előnyök:
- Erős nyílt forráskódú gépi tanulási ökoszisztéma
- Jó választás mélytanulási és éles üzemi gépi tanulási projektekhez
- Támogatja a kutatást és a valós környezetben történő üzembe helyezést
- Hasznos a számítógépes látás, a természetesnyelv-feldolgozás, a hangfeldolgozás és az ajánlórendszerek területén
- Nagy közösség és bőséges tanulási segédanyagok
- Támogatja a webes, mobil-, peremeszközös és éles üzemi munkafolyamatokat
Hátrányok:
- Programozási és gépi tanulási ismereteket igényel
- Kezdők számára összetett lehet
- Önmagában nem teljes körű üzleti platform
- A csapatoknak további eszközökre van szükségük az adatirányításhoz és az együttműködéshez
- Egyes felhasználók a kutatásban nyújtott rugalmassága miatt inkább a PyTorchot részesíthetik előnyben
Összegzés
A legjobb AI- és gépi tanulási platform kiválasztása a projekt céljaitól és a csapat készségeitől függ. A Box inkább az AI-alapú intelligens tartalomelemzéshez ideális, mint a hagyományos modelltanításhoz. A Databricks kiváló választás a vállalati adattudományhoz, analitikához, lakehouse-munkafolyamatokhoz és AI-fejlesztéshez. Az Anaconda ideális a Python-alapú adattudományhoz és a nyílt forráskódú csomagok biztonságos kezeléséhez. A Lightning AI hasznos a PyTorch-alapú mélytanuláshoz és a skálázható AI-kísérletezéshez. A TensorFlow továbbra is az egyik legfontosabb nyílt forráskódú keretrendszer a gépi tanulási modellek létrehozásához és üzembe helyezéséhez.
Vállalati adattudományi projektekhez a Databricks a legteljesebb platform. Python-fejlesztéshez az Anaconda praktikus alapot biztosít. A mélytanulási keretrendszerek közül a TensorFlow és a Lightning AI erős műszaki választás. Az üzleti tartalmakon végzett biztonságos AI-műveletekhez a Box a legmegfelelőbb.
