Le piattaforme di intelligenza artificiale e machine learning aiutano i team che lavorano con i dati a creare, addestrare, distribuire, gestire e scalare i modelli in modo più efficiente. Questi strumenti possono supportare ogni fase, dalla preparazione dei dati e dallo sviluppo di notebook all'addestramento dei modelli, alle MLOps, alla governance, alla collaborazione e alla distribuzione in produzione.
La piattaforma migliore dipende dal tipo di progetto. Alcuni strumenti sono progettati per le pipeline di dati aziendali, altri supportano ambienti Python open source, mentre altri ancora si concentrano sul deep learning, sullo sviluppo di IA o sull'analisi intelligente e sicura dei contenuti.
Di seguito sono riportate cinque piattaforme da prendere in considerazione: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI e TensorFlow.
Box
Ideale per: Team aziendali, legali, finanziari e operativi, nonché organizzazioni che necessitano di analisi intelligente dei documenti basata sull'IA, gestione sicura dei contenuti, estrazione dei dati, automazione dei flussi di lavoro e analisi dei contenuti non strutturati.
Box non è una piattaforma tradizionale per lo sviluppo di modelli di machine learning. È invece una piattaforma di gestione intelligente dei contenuti con funzionalità di IA per analizzare, riassumere, estrarre informazioni e ricavare approfondimenti dai contenuti aziendali. Box AI può riassumere documenti, rispondere a domande su più file, estrarre dati strutturati e supportare flussi di lavoro IA sicuri utilizzando le autorizzazioni e i controlli di governance già presenti in Box.
Funzionalità principali:
- Analisi dei documenti basata sull'IA
- Interrogazioni su uno o più documenti
- Creazione di riepiloghi dei documenti
- Estrazione di dati strutturati
- Portali di contenuti basati sull'IA
- Agenti IA personalizzati
- Automazione dei flussi di lavoro
- Sicurezza e governance aziendali
- Accesso tramite IA nel rispetto delle autorizzazioni
- Integrazione con i flussi di lavoro dei contenuti aziendali
Vantaggi:
- Particolarmente efficace nell'analisi dei contenuti aziendali non strutturati
- Utile per contratti, report, moduli, proposte e documenti interni
- Solidi controlli di sicurezza aziendale e delle autorizzazioni
- Aiuta i team a estrarre dati strutturati dai file
- Supporta l'automazione dei flussi di lavoro con agenti IA
- Adatto ai team aziendali non tecnici
Svantaggi:
- Non è una piattaforma completa di data science o di addestramento dei modelli ML
- Non è ideale per creare modelli ML personalizzati da zero
- Meno adatto al deep learning, alla sperimentazione o alla distribuzione dei modelli
- Offre il massimo valore quando l'azienda archivia già i propri contenuti in Box
- Più orientato all'analisi intelligente dei contenuti che all'ingegneria per la data science
Databricks
Ideale per: Data scientist, data engineer, ingegneri ML, team di analisi, imprese e organizzazioni che necessitano di un'architettura lakehouse, ingegneria dei dati, machine learning, IA generativa, governance e analisi scalabili
Databricks è una piattaforma per dati e IA basata su un'architettura lakehouse. Aiuta i team a gestire in un unico ambiente l'ingegneria dei dati, il data warehousing, il machine learning, la data science, lo streaming in tempo reale e i carichi di lavoro di IA generativa. Databricks descrive la propria Data Intelligence Platform come una base unificata per i dati e la governance, alimentata da un Data Intelligence Engine che comprende i dati di un'organizzazione.
Funzionalità principali:
- Piattaforma dati lakehouse
- Flussi di lavoro per l'ingegneria dei dati
- Ambiente di lavoro per la data science
- Supporto per il machine learning
- Flussi di lavoro per l'IA generativa
- MLOps e governance dei modelli
- Streaming in tempo reale
- Data warehousing
- Governance unificata dei dati
- Assistenza in linguaggio naturale
Vantaggi:
- Particolarmente efficace per progetti di dati e IA su larga scala
- Adatto ai team che combinano ingegneria dei dati e machine learning
- Supporta la governance e la sicurezza aziendali
- Utile per riunire flussi di lavoro di analisi, IA e ML in un'unica piattaforma
- Offre una buona scalabilità negli ambienti di dati complessi
- Particolarmente adatto alle organizzazioni con set di dati di grandi dimensioni
Svantaggi:
- Può risultare complesso per i principianti
- Può richiedere competenze di ingegneria dei dati
- I costi della piattaforma e del cloud possono aumentare con carichi di lavoro elevati
- Più adatto ai team con un'infrastruttura dati matura
- I team più piccoli potrebbero non aver bisogno della piattaforma completa
Anaconda
Ideale per: Data scientist, sviluppatori Python, team di IA, analisti, ricercatori, università e imprese che necessitano di gestione dei pacchetti Python, ambienti open source sicuri, notebook, controllo delle dipendenze e sviluppo dell'IA soggetto a governance
Anaconda è una piattaforma ampiamente utilizzata per la data science e lo sviluppo di IA basati su Python. Aiuta i team a gestire pacchetti, ambienti, dipendenze, notebook e strumenti open source. Anaconda Core si propone come un percorso soggetto a governance dai progetti pilota di IA alla produzione, con supporto per piattaforme cloud, notebook, CI/CD, container, strumenti di orchestrazione e strumenti di IA aziendale.
Funzionalità principali:
- Gestione dei pacchetti Python
- Ambienti Conda
- Supporto per i notebook
- Gestione delle dipendenze
- Strumenti open source per la data science
- Governance aziendale dei pacchetti
- Monitoraggio della sicurezza e delle vulnerabilità
- Integrazione con il cloud e con CI/CD
- Supporto per MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI e altri strumenti di IA
- Compatibilità con Jupyter, JupyterLab, VS Code e Google Colab
Vantaggi:
- Molto diffuso nella data science con Python
- Adatto alla gestione di pacchetti e ambienti
- Aiuta a ridurre i conflitti tra dipendenze
- Utile per i notebook e la sperimentazione
- Solido ecosistema open source
- Le funzionalità aziendali supportano la sicurezza e la governance
- Adatto sia ai principianti sia ai team professionali che lavorano con i dati
Svantaggi:
- Da solo non costituisce una piattaforma completa per la distribuzione dei modelli
- Gli ambienti di grandi dimensioni possono diventare difficili da gestire senza un approccio rigoroso
- Le funzionalità di governance aziendale possono richiedere piani a pagamento
- I team hanno comunque bisogno di strumenti separati per le MLOps in produzione o la distribuzione nel cloud
- Meno orientato all'infrastruttura di produzione in tempo reale rispetto a Databricks o alle piattaforme di IA cloud
Lightning AI
Ideale per: Ricercatori di IA, ingegneri di deep learning, utenti PyTorch, startup e team ML che necessitano di sviluppo di modelli, flussi di lavoro di addestramento, accesso alle GPU, gestione degli esperimenti e sviluppo scalabile di applicazioni IA
Lightning AI è associato all'ecosistema Lightning, che include PyTorch Lightning, uno strumento che aiuta a organizzare il codice PyTorch e rende gli esperimenti di deep learning più facili da riprodurre e scalare. PyTorch Lightning fornisce un'interfaccia di alto livello per PyTorch ed è progettato per facilitare l'esecuzione dei modelli su hardware distribuito, mantenendo al contempo il codice più organizzato.
Funzionalità principali:
- Sviluppo di modelli basato su PyTorch
- Strutturazione degli esperimenti di deep learning
- Supporto per l'addestramento distribuito
- Flussi di lavoro di addestramento indipendenti dall'hardware
- Ambiente di lavoro per lo sviluppo di IA
- Addestramento dei modelli tramite GPU
- Esperimenti ML riproducibili
- Collaborazione nello sviluppo dei modelli
- Supporto per flussi di lavoro dalla ricerca alla produzione
Vantaggi:
- Particolarmente adatto ai progetti PyTorch e di deep learning
- Aiuta a organizzare il codice di ricerca in modo più ordinato
- Utile per flussi di lavoro di addestramento scalabili
- Adatto a ricercatori e ingegneri ML
- Supporta la sperimentazione riproducibile
- Riduce il codice ripetitivo nei progetti di deep learning
Svantaggi:
- Più tecnico rispetto agli strumenti di IA no-code
- Più adatto ai team che conoscono PyTorch
- Meno rilevante per i team tradizionali di BI o analisi
- Può richiedere esperienza con le GPU e l'ingegneria ML
- Non è progettato principalmente per utenti aziendali non tecnici
TensorFlow
Ideale per: Ingegneri di machine learning, ricercatori, sviluppatori, team di visione artificiale, team di NLP, team di IA per dispositivi mobili e organizzazioni che necessitano di un framework open source per creare, addestrare e distribuire modelli ML
TensorFlow è una piattaforma open source end-to-end per il machine learning. Aiuta gli sviluppatori a creare modelli ML eseguibili in diversi ambienti e include strumenti per l'addestramento, la distribuzione, la visualizzazione, i set di dati, le pipeline di produzione e la distribuzione su dispositivi mobili o edge. L'ecosistema TensorFlow include TensorFlow.js, strumenti di distribuzione edge come LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets e risorse di modelli preaddestrati.
Funzionalità principali:
- Framework ML open source
- Creazione e addestramento dei modelli
- Supporto per il deep learning
- API di alto livello tf.keras
- Visualizzazione con TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modelli preaddestrati e set di dati
- ML nel browser con TensorFlow.js
- Supporto per la distribuzione su dispositivi mobili ed edge
- TFX per le pipeline ML di produzione
Vantaggi:
- Solido ecosistema open source per il machine learning
- Adatto ai progetti di deep learning e ML in produzione
- Supporta la ricerca e la distribuzione in contesti reali
- Utile per visione artificiale, NLP, audio e sistemi di raccomandazione
- Ampia comunità e numerose risorse di apprendimento
- Supporta flussi di lavoro per web, dispositivi mobili, edge e produzione
Svantaggi:
- Richiede conoscenze di programmazione e ML
- Può risultare complesso per i principianti
- Da solo non costituisce una piattaforma aziendale completa
- I team necessitano di strumenti aggiuntivi per la governance dei dati e la collaborazione
- Alcuni utenti potrebbero preferire PyTorch per la flessibilità nella ricerca
Conclusione
La migliore piattaforma di IA e machine learning dipende dagli obiettivi del progetto e dalle competenze del team. Box è più adatto all'analisi intelligente dei contenuti basata sull'IA che all'addestramento tradizionale dei modelli. Databricks è un'ottima scelta per la data science aziendale, l'analisi, i flussi di lavoro lakehouse e lo sviluppo di IA. Anaconda è ideale per la data science basata su Python e la gestione sicura dei pacchetti open source. Lightning AI è utile per il deep learning basato su PyTorch e la sperimentazione scalabile nell'IA. TensorFlow rimane uno dei framework open source più importanti per creare e distribuire modelli di machine learning.
Per i progetti aziendali di data science, Databricks è la piattaforma più completa. Per lo sviluppo Python, Anaconda rappresenta una base pratica. Per i framework di deep learning, TensorFlow e Lightning AI sono valide scelte tecniche. Per l'uso sicuro dell'IA sui contenuti aziendali, Box è la soluzione più adatta.
