Az AI- és gépi tanulási platformok segítenek az adatcsapatoknak a modellek hatékonyabb felépítésében, betanításában, üzembe helyezésében, kezelésében és skálázásában. Ezek az eszközök az adat-előkészítéstől és a notebookfejlesztéstől kezdve a modellek betanításán, az MLOps-on, az irányításon, az együttműködésen és az éles környezetbe történő bevezetésen át szinte mindent támogatnak.

A legjobb platform a projekt típusától függ. Egyes eszközök vállalati adatfolyamatokhoz készültek, mások nyílt forráskódú Python-környezeteket támogatnak, míg megint mások a mélytanulásra, az AI-fejlesztésre vagy a biztonságos tartalomintelligenciára összpontosítanak.

Az alábbiakban öt megfontolandó platformot mutatunk be: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI és TensorFlow.

Box

Legjobb választás: 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, amely AI-funkciókat kínál üzleti tartalmak elemzésére, összefoglalására, adatkinyerésére és következtetések generálására. A Box AI képes dokumentumokat összefoglalni, fájlokon átívelő kérdésekre válaszolni, strukturált adatokat kinyerni, valamint biztonságos AI-munkafolyamatokat támogatni a meglévő Box-jogosultságok és irányítási vezérlők használatával.

Fő funkciók:

• 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
• Jogosultságtudatos AI-hozzáférés
• Integráció vállalati tartalom-munkafolyamatokkal

Előnyök:

• Erős megoldás strukturálatlan üzleti tartalmak elemzésére
• Hasznos szerződések, jelentések, űrlapok, ajánlatok és belső dokumentumok esetén
• Jó vállalati biztonsági és jogosultságkezelési megoldások
• Segít a csapatoknak strukturált adatokat kinyerni fájlokból
• Támogatja a munkafolyamat-automatizálást AI-ügynökökkel
• Jó választás nem műszaki 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 üzembe helyezésére
• Akkor nyújtja a legjobb értéket, ha a vállalat már Boxban tárolja a tartalmat
• Inkább a tartalomintelligenciára fókuszál, mint az adattudományi mérnöki munkára

Databricks

Legjobb választás: adattudósok, adatmérnökök, ML-mérnökök, analitikai csapatok, nagyvállalatok és olyan szervezetek számára, amelyeknek lakehouse architektúrára, adatmérnöki megoldásokra, 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 adatmérnöki feladatokat, adattárházakat, gépi tanulást, adattudományt, valós idejű adatfolyamokat és generatív AI-munkaterheléseket. 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.

Fő funkciók:

• Lakehouse adatplatform
• Adatmérnöki munkafolyamatok
• Adattudományi munkaterület
• Gépi tanulás támogatása
• Generatív AI-munkafolyamatok
• MLOps és modellirányítás
• Valós idejű adatfolyam-kezelés
• Adattárház-kezelés
• Egységes adatkormányzás
• Természetes nyelvi asszisztencia

Előnyök:

• Erős nagy léptékű adat- és AI-projektekhez
• Jó választás azoknak a csapatoknak, amelyek ötvözik az adatmérnöki munkát és a gépi tanulást
• Támogatja a vállalati irányítást és biztonságot
• Hasznos analitikai, AI- és ML-munkafolyamatokhoz egyetlen platformon
• Jól skálázható összetett adatkörnyezetekben
• Kifejezetten jó nagy adathalmazokkal dolgozó szervezetek számára

Hátrányok:

• Kezdők számára összetett lehet
• Adatmérnöki szakértelmet igényelhet
• Az árazás és a felhőköltségek jelentősen nőhetnek nagy terhelés mellett
• Leginkább érett adatinfrastruktúrával rendelkező csapatoknak való
• Kisebb csapatoknak nem feltétlenül van szükségük a teljes platformra

Anaconda

Legjobb választás: adattudósok, Python-fejlesztők, AI-csapatok, elemzők, kutatók, egyetemek és olyan vállalatok számára, amelyeknek Python-csomagkezelésre, biztonságos nyílt forráskódú környezetekre, notebookokra, függőségkezelésre és szabályozott AI-fejlesztésre van szükségük

Az Anaconda széles körben használt platform Python-alapú adattudományi és AI-fejlesztéshez. Segít a csapatoknak csomagok, környezetek, függőségek, notebookok és nyílt forráskódú eszközök kezelésében. Az Anaconda Core-t olyan szabályozott útként pozicionálják, amely az AI-pilot projektektől a termelési környezetig vezet, támogatva a felhőplatformokat, notebookokat, CI/CD-t, konténereket, hangszerelési eszközöket és a vállalati AI-eszközkészletet.

Fő funkciók:

• Python-csomagkezelés
• Conda-környezetek
• Notebook-támogatás
• Függőségkezelés
• Nyílt forráskódú adattudományi eszközök
• Vállalati csomagirányítás
• Biztonság és sebezhetőségkövetés
• Felhő- és CI/CD-integráció
• Támogatás az MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI és más AI-eszközök számára
• Együttműködik a Jupyter, JupyterLab, VS Code és Google Colab eszközökkel

Előnyök:

• Nagyon népszerű a Python-alapú adattudományban
• Jó csomag- és környezetkezeléshez
• Segít csökkenteni a függőségi ütközéseket
• Hasznos notebookokhoz 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 körű modellüzembehelyezési platform
• A nagy környezetek fegyelmezett kezelés nélkül nehezen menedzselhetők
• A vállalati irányítási funkciók fizetős csomagokat igényelhetnek
• A csapatoknak továbbra is külön eszközökre van szükségük a termelési MLOps-hoz vagy felhőalapú üzembe helyezéshez
• Kevésbé összpontosít valós idejű termelési infrastruktúrára, mint a Databricks vagy a felhőalapú AI-platformok

Lightning AI

Legjobb választás: 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 Lightningot is, amely segít a PyTorch-kód rendszerezésében, és könnyebbé teszi a mélytanulási kísérletek reprodukálását és skálázását. A PyTorch Lightning egy magas szintű felületet biztosít a PyTorchhoz, és arra tervezték, hogy megkönnyítse a modellek futtatását elosztott hardveren, miközben a kód rendezettebb marad.

Fő funkciók:

• PyTorch-alapú modellfejlesztés
• Mélytanulási kísérleti struktúra
• Elosztott betanítás támogatása
• Hardverfüggetlen betanítási munkafolyamatok
• AI-fejlesztési munkaterület
• GPU-alapú modellbetanítás
• Reprodukálható ML-kísérletek
• Együttműködés a modellfejlesztésben
• Támogatás a kutatástól a termelésig tartó munkafolyamatokhoz

Előnyök:

• Kiváló választás PyTorch- és mélytanulási projektekhez
• Segít tisztábban rendszerezni a kutatási kódot
• Hasznos skálázható betanítási munkafolyamatokhoz
• Jó kutatók és ML-mérnökök számára
• Támogatja a reprodukálható kísérletezést
• Csökkenti a boilerplate kód mennyiségét mélytanulási projektekben

Hátrányok:

• Technikaibb, mint a kódmentes AI-eszközök
• Leginkább PyTorch-ismerettel rendelkező csapatoknak megfelelő
• Kevésbé releváns hagyományos BI- vagy analitikai csapatok számára
• GPU- és ML-mérnöki tapasztalatot igényelhet
• Nem elsősorban nem műszaki üzleti felhasználók számára készült

TensorFlow

Legjobb választás: 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, végponttól végpontig terjedő gépi tanulási platform. Segít a fejlesztőknek olyan ML-modellek létrehozásában, amelyek különböző környezetekben futtathatók, és eszközöket kínál betanításhoz, üzembe helyezéshez, vizualizációhoz, adatkészletekhez, termelési folyamatokhoz, valamint mobil- vagy peremhálózati telepítéshez. A TensorFlow ökoszisztémájába tartozik a TensorFlow.js, a LiteRT/TensorFlow Lite jellegű peremhálózati telepítési eszközök, a TFX, a tf.keras, a TensorBoard, a TensorFlow Datasets és az előre betanított modellekhez kapcsolódó erőforrások.

Fő funkciók:

• 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 TensorFlow.js-szel
• Mobil- és peremhálózati üzembehelyezés támogatása
• TFX termelési ML-folyamatokhoz

Előnyök:

• Erős nyílt forráskódú gépi tanulási ökoszisztéma
• Jó mélytanulási és termelési ML-projektekhez
• Támogatja a kutatást és a valós használatú üzembe helyezést
• Hasznos számítógépes látás, NLP, hangfeldolgozás és ajánlórendszerek esetén
• Nagy közösség és sok tanulási erőforrás
• Támogatja a webes, mobilos, peremhálózati és termelési munkafolyamatokat

Hátrányok:

• Programozási és ML-ismereteket igényel
• Kezdők számára összetett lehet
• Önmagában nem teljes körű üzleti platform
• A csapatoknak további eszközökre van szükségük az adatkormányzáshoz és az együttműködéshez
• Egyes felhasználók kutatási rugalmasság szempontjából a PyTorchot részesíthetik előnyben

Következtetés

A legjobb AI- és gépi tanulási platform a projekt céljaitól és a csapat készségeitől függ. A Box a legjobb választás 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 gépi tanulási modellek építésére és üzembe helyezésére.

Vállalati adattudományi projektekhez a Databricks a legteljesebb platform. Python-fejlesztéshez az Anaconda gyakorlati alapot nyújt. Mélytanulási keretrendszerek esetén a TensorFlow és a Lightning AI erős technikai választások. Az üzleti tartalmakon végzett biztonságos AI-hoz a Box a legjobb megoldás.