Le piattaforme di IA e machine learning aiutano i team dati a creare, addestrare, distribuire, gestire e scalare i modelli in modo più efficiente. Questi strumenti possono supportare tutto, dalla preparazione dei dati e lo sviluppo in notebook fino all’addestramento dei modelli, MLOps, governance, collaborazione e distribuzione in produzione.
La piattaforma migliore dipende dal tipo di progetto. Alcuni strumenti sono progettati per pipeline dati aziendali, alcuni supportano ambienti Python open source, mentre altri si concentrano sul deep learning, sullo sviluppo di IA o sull’intelligenza sicura dei contenuti.
Di seguito trovi cinque piattaforme da considerare: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI e TensorFlow.
Box
Ideale per: team aziendali, team legali, team finanziari, team operativi e organizzazioni che necessitano di intelligenza documentale 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 del machine learning. È invece una piattaforma intelligente di gestione dei contenuti con funzionalità di IA per analizzare, riassumere, estrarre e generare insight dai contenuti aziendali. Box AI può riassumere documenti, rispondere a domande tra più file, estrarre dati strutturati e supportare flussi di lavoro di IA sicuri utilizzando i permessi Box esistenti e i controlli di governance.
Funzionalità principali:
- Analisi documentale basata sull’IA
- Query su singolo documento e su più documenti
- Riassunto dei documenti
- Estrazione di dati strutturati
- Portali di contenuti basati sull’IA
- Agenti IA personalizzati
- Automazione dei flussi di lavoro
- Sicurezza e governance di livello enterprise
- Accesso IA consapevole dei permessi
- Integrazione con i flussi di lavoro dei contenuti aziendali
Pro:
- Efficace per analizzare contenuti aziendali non strutturati
- Utile per contratti, report, moduli, proposte e documenti interni
- Buona sicurezza enterprise e controlli sui permessi
- Aiuta i team a estrarre dati strutturati dai file
- Supporta l’automazione dei flussi di lavoro con agenti IA
- Adatto anche a team aziendali non tecnici
Contro:
- Non è una piattaforma completa per data science o addestramento di modelli ML
- Non è ideale per creare modelli ML personalizzati da zero
- Meno adatta per deep learning, sperimentazione o distribuzione di modelli
- Offre il massimo valore quando l’azienda archivia già i contenuti in Box
- È più focalizzata sull’intelligenza dei contenuti che sull’ingegneria della data science
Databricks
Ideale per: data scientist, data engineer, ingegneri ML, team di analytics, aziende e organizzazioni che necessitano di architettura lakehouse, data engineering, machine learning, IA generativa, governance e analytics scalabili
Databricks è una piattaforma dati e IA costruita su un’architettura lakehouse. Aiuta i team a gestire data engineering, data warehousing, machine learning, data science, streaming in tempo reale e carichi di lavoro di IA generativa in un unico ambiente. Databricks descrive la propria Data Intelligence Platform come una base unificata per dati e governance, alimentata da un Data Intelligence Engine che comprende i dati di un’organizzazione.
Funzionalità principali:
- Piattaforma dati lakehouse
- Flussi di lavoro di data engineering
- Workspace per data science
- Supporto al machine learning
- Flussi di lavoro per IA generativa
- MLOps e governance dei modelli
- Streaming in tempo reale
- Data warehousing
- Governance unificata dei dati
- Assistenza in linguaggio naturale
Pro:
- Solida per progetti dati e IA su larga scala
- Ottima per team che combinano data engineering e machine learning
- Supporta governance e sicurezza enterprise
- Utile per workflow di analytics, IA e ML in un’unica piattaforma
- Scala bene in ambienti dati complessi
- Molto adatta a organizzazioni con grandi dataset
Contro:
- Può risultare complessa per i principianti
- Può richiedere competenze di data engineering
- Prezzi e costi cloud possono aumentare con carichi di lavoro intensi
- È più adatta a team con un’infrastruttura dati matura
- I team più piccoli potrebbero non aver bisogno dell’intera piattaforma
Anaconda
Ideale per: data scientist, sviluppatori Python, team IA, analisti, ricercatori, università e aziende che necessitano di gestione dei pacchetti Python, ambienti open source sicuri, notebook, controllo delle dipendenze e sviluppo IA governato
Anaconda è una piattaforma molto diffusa per la data science e lo sviluppo IA basati su Python. Aiuta i team a gestire pacchetti, ambienti, dipendenze, notebook e strumenti open source. Anaconda Core è posizionata come un percorso governato dai progetti pilota di IA alla produzione, con supporto per piattaforme cloud, notebook, CI/CD, container, strumenti di orchestrazione e tooling enterprise per l’IA.
Funzionalità principali:
- Gestione dei pacchetti Python
- Ambienti Conda
- Supporto ai notebook
- Gestione delle dipendenze
- Strumenti open source per la data science
- Governance enterprise dei pacchetti
- Sicurezza e monitoraggio delle vulnerabilità
- Integrazione con cloud e CI/CD
- Supporto per MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI e altri strumenti IA
- Compatibile con Jupyter, JupyterLab, VS Code e Google Colab
Pro:
- Molto popolare per la data science in Python
- Utile per gestire pacchetti e ambienti
- Aiuta a ridurre i conflitti tra dipendenze
- Utile per notebook e sperimentazione
- Solido ecosistema open source
- Le funzionalità enterprise supportano sicurezza e governance
- Adatta sia ai principianti sia ai team dati professionali
Contro:
- Da sola non è una piattaforma completa per la distribuzione dei modelli
- Gli ambienti di grandi dimensioni possono diventare difficili da gestire senza disciplina
- Le funzionalità di governance enterprise possono richiedere piani a pagamento
- I team hanno comunque bisogno di strumenti separati per MLOps di produzione o distribuzione cloud
- È meno focalizzata sull’infrastruttura di produzione in tempo reale rispetto a Databricks o alle piattaforme cloud per l’IA
Lightning AI
Ideale per: ricercatori IA, ingegneri di deep learning, utenti PyTorch, startup e team ML che necessitano di sviluppo dei modelli, workflow di addestramento, accesso a GPU, gestione degli esperimenti e sviluppo scalabile di applicazioni IA
Lightning AI è associata all’ecosistema Lightning, incluso PyTorch Lightning, che aiuta a organizzare il codice PyTorch e a rendere 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 rendere i modelli più facili da eseguire su hardware distribuito mantenendo il codice più ordinato.
Funzionalità principali:
- Sviluppo di modelli basato su PyTorch
- Struttura degli esperimenti di deep learning
- Supporto all’addestramento distribuito
- Workflow di addestramento indipendenti dall’hardware
- Workspace per lo sviluppo di IA
- Addestramento dei modelli basato su GPU
- Esperimenti ML riproducibili
- Collaborazione nello sviluppo dei modelli
- Supporto per workflow dalla ricerca alla produzione
Pro:
- Ottima scelta per progetti PyTorch e di deep learning
- Aiuta a organizzare il codice di ricerca in modo più pulito
- Utile per workflow di addestramento scalabili
- Adatta a ricercatori e ingegneri ML
- Supporta la sperimentazione riproducibile
- Riduce il codice boilerplate nei progetti di deep learning
Contro:
- Più tecnica degli strumenti IA no-code
- Più adatta a team con conoscenza di PyTorch
- Meno rilevante per team tradizionali di BI o analytics
- Può richiedere GPU ed esperienza in ML engineering
- Non è progettata principalmente per utenti aziendali non tecnici
TensorFlow
Ideale per: ingegneri di machine learning, ricercatori, sviluppatori, team di computer vision, team NLP, team di IA mobile 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 che possono funzionare in ambienti diversi e include strumenti per addestramento, distribuzione, visualizzazione, dataset, pipeline di produzione e distribuzione su dispositivi mobili o edge. L’ecosistema di TensorFlow include TensorFlow.js, strumenti di distribuzione edge in stile 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 al deep learning
- API di alto livello tf.keras
- Visualizzazione con TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modelli e dataset preaddestrati
- ML nel browser con TensorFlow.js
- Supporto per distribuzione mobile ed edge
- TFX per pipeline ML di produzione
Pro:
- Solido ecosistema open source per il machine learning
- Ottimo per progetti di deep learning e ML in produzione
- Supporta sia la ricerca sia la distribuzione nel mondo reale
- Utile per computer vision, NLP, audio e sistemi di raccomandazione
- Ampia community e molte risorse di apprendimento
- Supporta workflow web, mobile, edge e di produzione
Contro:
- Richiede conoscenze di programmazione e machine learning
- Può risultare complesso per i principianti
- Da solo non è una piattaforma aziendale completa
- I team necessitano di strumenti aggiuntivi per governance dei dati e 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 la scelta migliore per l’intelligenza dei contenuti basata sull’IA piuttosto che per il tradizionale addestramento di modelli. Databricks è una scelta solida per data science aziendale, analytics, workflow lakehouse e sviluppo IA. Anaconda è ideale per la data science basata su Python e per la gestione sicura dei pacchetti open source. Lightning AI è utile per deep learning basato su PyTorch e sperimentazione IA scalabile. TensorFlow resta uno dei framework open source più importanti per creare e distribuire modelli di machine learning.
Per progetti aziendali di data science, Databricks è la piattaforma più completa. Per lo sviluppo Python, Anaconda è una base pratica. Per i framework di deep learning, TensorFlow e Lightning AI sono scelte tecniche solide. Per un’IA sicura applicata ai contenuti aziendali, Box è la soluzione più adatta.