Az AI- és gépi tanulási platformok segítenek az adatcsapatoknak hatékonyabban modelleket építeni, betanítani, üzembe helyezni, kezelni és skálázni. Ezek az eszközök a teljes folyamatot támogathatják az adatelőkészítéstől és jegyzetfüzet-fejlesztéstől kezdve a modellbetanításon, MLOpson, irányításon, együttműködésen és éles környezetbe történő telepítésen át.
A legjobb platform a projekt típusától függ. Egyes eszközöket vállalati adatfolyamatokhoz építettek, mások nyílt forráskódú Python-környezeteket támogatnak, míg megint mások a mélytanulásra, az AI-fejlesztésre vagy a biztonságos tartalomintelligenciára összpontosítanak.
Az alábbiakban öt platformot érdemes megfontolni: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI és TensorFlow.
Box
Legjobb erre: vállalati csapatok, jogi csapatok, pénzügyi csapatok, operációs csapatok és olyan szervezetek számára, amelyeknek AI-alapú dokumentumintelligenciára, biztonságos tartalomkezelésre, adatkinyerésre, munkafolyamat-automatizálásra és strukturálatlan tartalomelemzésre van szükségük.
A Box nem hagyományos gépi tanulási fejlesztőplatform. Ehelyett egy intelligens tartalomkezelő platform AI-funkciókkal, amelyek az üzleti tartalmak elemzésére, összefoglalására, adatkinyerésére és betekintések generálására szolgálnak. A Box AI képes dokumentumokat összefoglalni, fájlokon átívelően kérdésekre válaszolni, strukturált adatokat kinyerni, valamint biztonságos AI-munkafolyamatokat támogatni a meglévő Box-jogosultságok és irányítási vezérlők használatával.
Főbb jellemzők:
- AI-alapú dokumentumelemzés
- Egy- és többdokumentumos lekérdezések
- Dokumentum-összefoglalás
- Strukturált adatkinyerés
- AI-alapú tartalmi portálok
- Egyedi AI-ügynökök
- Munkafolyamat-automatizálás
- Vállalati szintű biztonság és irányítás
- Jogosultságokat figyelembe vevő AI-hozzáférés
- Integráció vállalati tartalmi munkafolyamatokkal
Előnyök:
- Erős a strukturálatlan üzleti tartalmak elemzésében
- Hasznos szerződésekhez, jelentésekhez, űrlapokhoz, ajánlatokhoz és belső dokumentumokhoz
- Jó vállalati biztonsági és jogosultságkezelési kontrollok
- Segít a csapatoknak strukturált adatokat kinyerni fájlokból
- Támogatja a munkafolyamat-automatizálást AI-ügynökökkel
- Jó választás nem technikai üzleti csapatok számára
Hátrányok:
- Nem teljes körű adattudományi vagy ML-modellbetanító platform
- Nem ideális egyedi ML-modellek nulláról történő építésére
- Kevésbé alkalmas mélytanulásra, kísérletezésre vagy modellek telepítésére
- Akkor nyújtja a legjobb értéket, ha a vállalat már Boxban tárolja a tartalmat
- Inkább a tartalomintelligenciára fókuszál, mint az adattudományi mérnöki munkára
Databricks
Legjobb erre: adattudósok, adatmérnökök, ML-mérnökök, elemzőcsapatok, vállalatok és olyan szervezetek számára, amelyeknek lakehouse architektúrára, adatfeldolgozásra, gépi tanulásra, generatív AI-ra, irányításra és skálázható analitikára van szükségük
A Databricks egy adat- és AI-platform, amely lakehouse architektúrára épül. Segít a csapatoknak egyetlen környezetben kezelni az adatfeldolgozást, adattárházakat, gépi tanulást, adattudományt, valós idejű streamelést és generatív AI-terheléseket. A Databricks a Data Intelligence Platformját az adatok és az irányítás egységes alapjaként írja le, amelyet egy olyan Data Intelligence Engine hajt, amely érti a szervezet adatait.
Főbb jellemzők:
- Lakehouse adatplatform
- Adatfeldolgozási munkafolyamatok
- Adattudományi munkaterület
- Gépi tanulási támogatás
- Generatív AI-munkafolyamatok
- MLOps és modellirányítás
- Valós idejű streamelés
- Adattárház
- Egységes adatigazgatás
- Természetes nyelvi asszisztencia
Előnyök:
- Erős nagy léptékű adat- és AI-projektekhez
- Jó azoknak a csapatoknak, amelyek az adatfeldolgozást és a gépi tanulást együtt kezelik
- Támogatja a vállalati irányítást és biztonságot
- Hasznos analitikai, AI- és ML-munkafolyamatokhoz egyetlen platformon
- Jól skálázódik összetett adatkörnyezetekhez
- Erős választás nagy adatkészletekkel dolgozó szervezetek számára
Hátrányok:
- Kezdők számára összetett lehet
- Adatmérnöki szakértelmet igényelhet
- Az árazás és a felhőköltségek magas terhelés mellett növekedhetnek
- Leginkább érett adat-infrastruktúrával rendelkező csapatoknak való
- Kisebb csapatoknak lehet, hogy nincs szükségük a teljes platformra
Anaconda
Legjobb erre: adattudósok, Python-fejlesztők, AI-csapatok, elemzők, kutatók, egyetemek és olyan vállalatok számára, amelyeknek Python-csomagkezelésre, biztonságos nyílt forráskódú környezetekre, jegyzetfüzetekre, függőségkezelésre és szabályozott AI-fejlesztésre van szükségük
Az Anaconda egy széles körben használt platform Python-alapú adattudományi és AI-fejlesztéshez. Segít a csapatoknak csomagokat, környezeteket, függőségeket, jegyzetfüzeteket és nyílt forráskódú eszközöket kezelni. Az Anaconda Core szabályozott útként pozicionálja magát az AI-pilotprojektektől a termelési használatig, felhőplatformok, jegyzetfüzetek, CI/CD, konténerek, hangszerelési eszközök és vállalati AI-eszközkészletek támogatásával.
Főbb jellemzők:
- Python-csomagkezelés
- Conda-környezetek
- Jegyzetfüzet-támogatás
- Függőségkezelés
- Nyílt forráskódú adattudományi eszközök
- Vállalati csomagirányítás
- Biztonsági és sebezhetőségi nyomon követés
- Felhő- és CI/CD-integráció
- Támogatás az MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI és más AI-eszközökhöz
- Együttműködik a Jupyterrel, JupyterLabbal, VS Code-dal és a Google Colabbal
Előnyök:
- Nagyon népszerű a Python-alapú adattudományban
- Jó csomagok és környezetek kezelésére
- Segít csökkenteni a függőségi konfliktusokat
- Hasznos jegyzetfüzetekhez és kísérletezéshez
- Erős nyílt forráskódú ökoszisztéma
- A vállalati funkciók támogatják a biztonságot és az irányítást
- Jó választás kezdőknek és professzionális adatcsapatoknak egyaránt
Hátrányok:
- Önmagában nem teljes modelltelepítési platform
- Nagy környezetek fegyelmezett kezelés nélkül nehezen menedzselhetővé válhatnak
- A vállalati irányítási funkciók fizetős csomagokat igényelhetnek
- A csapatoknak továbbra is külön eszközökre van szükségük a termelési MLOpshoz vagy felhős telepítéshez
- Kevésbé fókuszál a valós idejű termelési infrastruktúrára, mint a Databricks vagy a felhős AI-platformok
Lightning AI
Legjobb erre: AI-kutatók, mélytanulási mérnökök, PyTorch-felhasználók, startupok és olyan ML-csapatok számára, amelyeknek modellfejlesztésre, betanítási munkafolyamatokra, GPU-hozzáférésre, kísérletkezelésre és skálázható AI-alkalmazásfejlesztésre van szükségük
A Lightning AI a Lightning ökoszisztémához kapcsolódik, beleértve a PyTorch Lightninget is, amely segít a PyTorch-kód rendszerezésében, és könnyebben reprodukálhatóvá és skálázhatóvá teszi a mélytanulási kísérleteket. A PyTorch Lightning magas szintű felületet biztosít a PyTorchhoz, és úgy tervezték, hogy a modellek könnyebben fussanak elosztott hardveren, miközben a kód rendezettebb marad.
Főbb jellemzők:
- PyTorch-alapú modellfejlesztés
- Mélytanulási kísérleti struktúra
- Elosztott betanítás támogatása
- Hardverfüggetlen betanítási munkafolyamatok
- AI-fejlesztési munkaterület
- GPU-alapú modellbetanítás
- Reprodukálható ML-kísérletek
- Együttműködés a modellfejlesztésben
- Kutatástól a termelésig tartó munkafolyamatok támogatása
Előnyök:
- Erős választás PyTorch- és mélytanulási projektekhez
- Segít tisztábban rendszerezni a kutatási kódot
- Hasznos skálázható betanítási munkafolyamatokhoz
- Jó kutatóknak és ML-mérnököknek
- Támogatja a reprodukálható kísérletezést
- Csökkenti a boilerplate kód mennyiségét mélytanulási projektekben
Hátrányok:
- Technikaibb, mint a no-code AI-eszközök
- Leginkább PyTorch-ismeretekkel rendelkező csapatoknak való
- Kevésbé releváns a hagyományos BI- vagy analitikai csapatok számára
- GPU- és ML-mérnöki tapasztalatot igényelhet
- Nem elsősorban nem technikai üzleti felhasználóknak készült
TensorFlow
Legjobb erre: gépi tanulási mérnökök, kutatók, fejlesztők, számítógépes látással foglalkozó csapatok, NLP-csapatok, mobil AI-csapatok és olyan szervezetek számára, amelyeknek nyílt forráskódú keretrendszerre van szükségük ML-modellek építéséhez, betanításához és üzembe helyezéséhez
A TensorFlow egy nyílt forráskódú, teljes körű gépi tanulási platform. Segít a fejlesztőknek olyan ML-modelleket létrehozni, amelyek különböző környezetekben futtathatók, és tartalmaz eszközöket betanításhoz, telepítéshez, vizualizációhoz, adatkészletekhez, termelési folyamatokhoz, valamint mobil- vagy peremhálózati telepítéshez. A TensorFlow ökoszisztémája magában foglalja a TensorFlow.js-t, a LiteRT/TensorFlow Lite jellegű peremtelepítési eszközöket, a TFX-et, a tf.keras-t, a TensorBoardot, a TensorFlow Datasets-et és az előre betanított modellekhez kapcsolódó erőforrásokat.
Főbb jellemzők:
- Nyílt forráskódú ML-keretrendszer
- Modellépítés és betanítás
- Mélytanulási támogatás
- tf.keras magas szintű API
- TensorBoard vizualizáció
- TensorFlow Datasets
- Előre betanított modellek és adatkészletek
- Böngészőalapú ML a TensorFlow.js segítségével
- Mobil- és peremtelepítési támogatás
- TFX termelési ML-folyamatokhoz
Előnyök:
- Erős nyílt forráskódú gépi tanulási ökoszisztéma
- Jó mélytanulási és termelési ML-projektekhez
- Támogatja a kutatást és a valós telepítést
- Hasznos számítógépes látáshoz, NLP-hez, hangfeldolgozáshoz és ajánlórendszerekhez
- Nagy közösség és sok tanulási erőforrás
- Támogat webes, mobilos, peremhálózati és termelési munkafolyamatokat
Hátrányok:
- Programozási és ML-ismereteket igényel
- Kezdők számára összetett lehet
- Önmagában nem teljes üzleti platform
- A csapatoknak további eszközökre van szükségük az adatigazgatáshoz és az együttműködéshez
- Egyes felhasználók kutatási rugalmasság miatt inkább a PyTorchot részesíthetik előnyben
Következtetés
A legjobb AI- és gépi tanulási platform a projekt céljaitól és a csapat készségeitől függ. A Box a legjobb AI-alapú tartalomintelligenciára, nem pedig hagyományos modellbetanításra. A Databricks erős választás vállalati adattudományhoz, analitikához, lakehouse-munkafolyamatokhoz és AI-fejlesztéshez. Az Anaconda ideális Python-alapú adattudományhoz és biztonságos nyílt forráskódú csomagkezeléshez. A Lightning AI hasznos PyTorch-alapú mélytanuláshoz és skálázható AI-kísérletezéshez. A TensorFlow továbbra is az egyik legfontosabb nyílt forráskódú keretrendszer a gépi tanulási modellek építéséhez és telepítéséhez.
Vállalati adattudományi projektekhez a Databricks a legteljesebb platform. Python-fejlesztéshez az Anaconda praktikus alapot ad. Mélytanulási keretrendszerek közül a TensorFlow és a Lightning AI erős technikai választások. Üzleti tartalmakon futó biztonságos AI-hoz a Box a legjobb megoldás.