Platform AI dan pembelajaran mesin membantu pasukan data membina, melatih, melaksanakan, mengurus, dan menskalakan model dengan lebih cekap. Alat-alat ini boleh menyokong segala-galanya daripada penyediaan data dan pembangunan buku nota hingga latihan model, MLOps, tadbir urus, kerjasama, dan pelaksanaan produksi.

Platform terbaik bergantung pada jenis projek anda. Sesetengah alat dibina untuk saluran paip data perusahaan, sesetengahnya menyokong persekitaran Python sumber terbuka, manakala yang lain menumpukan pada pembelajaran mendalam, pembangunan AI, atau risikan kandungan yang selamat.

Di bawah ialah lima platform untuk dipertimbangkan: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI, dan TensorFlow.

Box

Paling sesuai untuk: Pasukan perusahaan, pasukan undang-undang, pasukan kewangan, pasukan operasi, dan organisasi yang memerlukan risikan dokumen berkuasa AI, pengurusan kandungan selamat, pengekstrakan data, automasi aliran kerja, dan analisis kandungan tidak berstruktur.

Box bukan platform pembangunan pembelajaran mesin tradisional. Sebaliknya, ia ialah platform pengurusan kandungan pintar dengan ciri AI untuk menganalisis, merumuskan, mengekstrak, dan menjana cerapan daripada kandungan perniagaan. Box AI boleh merumuskan dokumen, menjawab soalan merentas fail, mengekstrak data berstruktur, dan menyokong aliran kerja AI yang selamat menggunakan kebenaran Box sedia ada serta kawalan tadbir urus.

Ciri utama:

• Analisis dokumen berkuasa AI
• Pertanyaan dokumen tunggal dan berbilang dokumen
• Perumusan dokumen
• Pengekstrakan data berstruktur
• Portal kandungan berkuasa AI
• Ejen AI tersuai
• Automasi aliran kerja
• Keselamatan dan tadbir urus perusahaan
• Akses AI yang peka kebenaran
• Integrasi dengan aliran kerja kandungan perusahaan

Kelebihan:

• Kuat untuk menganalisis kandungan perniagaan tidak berstruktur
• Berguna untuk kontrak, laporan, borang, cadangan, dan dokumen dalaman
• Keselamatan perusahaan dan kawalan kebenaran yang baik
• Membantu pasukan mengekstrak data berstruktur daripada fail
• Menyokong automasi aliran kerja dengan ejen AI
• Baik untuk pasukan perniagaan bukan teknikal

Kekurangan:

• Bukan platform sains data penuh atau latihan model ML
• Tidak ideal untuk membina model ML tersuai dari awal
• Kurang sesuai untuk pembelajaran mendalam, eksperimen, atau pelaksanaan model
• Nilai terbaik diperoleh apabila syarikat sudah menyimpan kandungan dalam Box
• Lebih tertumpu pada risikan kandungan berbanding kejuruteraan sains data

Databricks

Paling sesuai untuk: Saintis data, jurutera data, jurutera ML, pasukan analitik, perusahaan, dan organisasi yang memerlukan seni bina lakehouse, kejuruteraan data, pembelajaran mesin, AI generatif, tadbir urus, dan analitik boleh skala

Databricks ialah platform data dan AI yang dibina berasaskan seni bina lakehouse. Ia membantu pasukan mengurus kejuruteraan data, gudang data, pembelajaran mesin, sains data, penstriman masa nyata, dan beban kerja AI generatif dalam satu persekitaran. Databricks menerangkan Platform Risikan Datanya sebagai asas bersatu untuk data dan tadbir urus, dikuasakan oleh Enjin Risikan Data yang memahami data sesebuah organisasi.

Ciri utama:

• Platform data lakehouse
• Aliran kerja kejuruteraan data
• Ruang kerja sains data
• Sokongan pembelajaran mesin
• Aliran kerja AI generatif
• MLOps dan tadbir urus model
• Penstriman masa nyata
• Gudang data
• Tadbir urus data bersatu
• Bantuan bahasa semula jadi

Kelebihan:

• Kuat untuk projek data dan AI berskala besar
• Baik untuk pasukan yang menggabungkan kejuruteraan data dan pembelajaran mesin
• Menyokong tadbir urus dan keselamatan perusahaan
• Berguna untuk aliran kerja analitik, AI, dan ML dalam satu platform
• Berskala dengan baik untuk persekitaran data yang kompleks
• Sangat sesuai untuk organisasi dengan set data besar

Kekurangan:

• Boleh menjadi kompleks untuk pemula
• Mungkin memerlukan kepakaran kejuruteraan data
• Harga dan kos awan boleh meningkat dengan beban kerja berat
• Paling sesuai untuk pasukan dengan infrastruktur data yang matang
• Pasukan yang lebih kecil mungkin tidak memerlukan keseluruhan platform

Anaconda

Paling sesuai untuk: Saintis data, pembangun Python, pasukan AI, penganalisis, penyelidik, universiti, dan perusahaan yang memerlukan pengurusan pakej Python, persekitaran sumber terbuka yang selamat, buku nota, kawalan kebergantungan, dan pembangunan AI bertadbir

Anaconda ialah platform yang digunakan secara meluas untuk sains data berasaskan Python dan pembangunan AI. Ia membantu pasukan mengurus pakej, persekitaran, kebergantungan, buku nota, dan alat sumber terbuka. Anaconda Core diposisikan sebagai laluan bertadbir daripada projek perintis AI ke produksi, dengan sokongan untuk platform awan, buku nota, CI/CD, kontena, alat orkestrasi, dan peralatan AI perusahaan.

Ciri utama:

• Pengurusan pakej Python
• Persekitaran Conda
• Sokongan buku nota
• Pengurusan kebergantungan
• Alat sains data sumber terbuka
• Tadbir urus pakej perusahaan
• Penjejakan keselamatan dan kerentanan
• Integrasi awan dan CI/CD
• Sokongan untuk MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI, dan alat AI lain
• Berfungsi dengan Jupyter, JupyterLab, VS Code, dan Google Colab

Kelebihan:

• Sangat popular untuk sains data Python
• Baik untuk mengurus pakej dan persekitaran
• Membantu mengurangkan konflik kebergantungan
• Berguna untuk buku nota dan eksperimen
• Ekosistem sumber terbuka yang kukuh
• Ciri perusahaan menyokong keselamatan dan tadbir urus
• Sesuai untuk pemula dan juga pasukan data profesional

Kekurangan:

• Bukan platform pelaksanaan model yang lengkap dengan sendirinya
• Persekitaran yang besar boleh menjadi sukar diurus tanpa disiplin
• Ciri tadbir urus perusahaan mungkin memerlukan pelan berbayar
• Pasukan masih memerlukan alat berasingan untuk MLOps produksi atau pelaksanaan awan
• Kurang tertumpu pada infrastruktur produksi masa nyata berbanding Databricks atau platform AI awan

Lightning AI

Paling sesuai untuk: Penyelidik AI, jurutera pembelajaran mendalam, pengguna PyTorch, syarikat pemula, dan pasukan ML yang memerlukan pembangunan model, aliran kerja latihan, akses GPU, pengurusan eksperimen, dan pembangunan aplikasi AI boleh skala

Lightning AI dikaitkan dengan ekosistem Lightning, termasuk PyTorch Lightning, yang membantu menyusun kod PyTorch dan menjadikan eksperimen pembelajaran mendalam lebih mudah dihasilkan semula serta diskalakan. PyTorch Lightning menyediakan antara muka aras tinggi untuk PyTorch dan direka untuk memudahkan model dijalankan merentas perkakasan teragih sambil memastikan kod lebih teratur.

Ciri utama:

• Pembangunan model berasaskan PyTorch
• Struktur eksperimen pembelajaran mendalam
• Sokongan latihan teragih
• Aliran kerja latihan bebas perkakasan
• Ruang kerja pembangunan AI
• Latihan model berasaskan GPU
• Eksperimen ML yang boleh dihasilkan semula
• Kerjasama pembangunan model
• Sokongan untuk aliran kerja daripada penyelidikan ke produksi

Kelebihan:

• Sangat sesuai untuk projek PyTorch dan pembelajaran mendalam
• Membantu menyusun kod penyelidikan dengan lebih kemas
• Berguna untuk aliran kerja latihan boleh skala
• Baik untuk penyelidik dan jurutera ML
• Menyokong eksperimen yang boleh dihasilkan semula
• Mengurangkan kod boilerplate dalam projek pembelajaran mendalam

Kekurangan:

• Lebih teknikal berbanding alat AI tanpa kod
• Paling sesuai untuk pasukan dengan pengetahuan PyTorch
• Kurang relevan untuk pasukan BI atau analitik tradisional
• Mungkin memerlukan pengalaman GPU dan kejuruteraan ML
• Tidak direka terutamanya untuk pengguna perniagaan bukan teknikal

TensorFlow

Paling sesuai untuk: Jurutera pembelajaran mesin, penyelidik, pembangun, pasukan visi komputer, pasukan NLP, pasukan AI mudah alih, dan organisasi yang memerlukan rangka kerja sumber terbuka untuk membina, melatih, dan melaksanakan model ML

TensorFlow ialah platform pembelajaran mesin sumber terbuka hujung ke hujung. Ia membantu pembangun mencipta model ML yang boleh berjalan dalam pelbagai persekitaran dan merangkumi alat untuk latihan, pelaksanaan, visualisasi, set data, saluran paip produksi, serta pelaksanaan mudah alih atau edge. Ekosistem TensorFlow merangkumi TensorFlow.js, alat pelaksanaan edge gaya LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets, dan sumber model pralatih.

Ciri utama:

• Rangka kerja ML sumber terbuka
• Pembinaan dan latihan model
• Sokongan pembelajaran mendalam
• API aras tinggi tf.keras
• Visualisasi TensorBoard
• TensorFlow Datasets
• Model dan set data pralatih
• ML berasaskan pelayar dengan TensorFlow.js
• Sokongan pelaksanaan mudah alih dan edge
• TFX untuk saluran paip ML produksi

Kelebihan:

• Ekosistem pembelajaran mesin sumber terbuka yang kukuh
• Baik untuk projek pembelajaran mendalam dan ML produksi
• Menyokong penyelidikan dan pelaksanaan dunia sebenar
• Berguna untuk visi komputer, NLP, audio, dan sistem cadangan
• Komuniti besar dan sumber pembelajaran yang banyak
• Menyokong aliran kerja web, mudah alih, edge, dan produksi

Kekurangan:

• Memerlukan pengetahuan pengaturcaraan dan ML
• Boleh menjadi kompleks untuk pemula
• Bukan platform perniagaan lengkap dengan sendirinya
• Pasukan memerlukan alat tambahan untuk tadbir urus data dan kerjasama
• Sesetengah pengguna mungkin lebih memilih PyTorch untuk fleksibiliti penyelidikan

Kesimpulan

Platform AI dan pembelajaran mesin terbaik bergantung pada matlamat projek dan kemahiran pasukan anda. Box paling sesuai untuk risikan kandungan berkuasa AI berbanding latihan model tradisional. Databricks ialah pilihan kukuh untuk sains data perusahaan, analitik, aliran kerja lakehouse, dan pembangunan AI. Anaconda sesuai untuk sains data berasaskan Python dan pengurusan pakej sumber terbuka yang selamat. Lightning AI berguna untuk pembelajaran mendalam berasaskan PyTorch dan eksperimen AI boleh skala. TensorFlow kekal sebagai salah satu rangka kerja sumber terbuka yang paling penting untuk membina dan melaksanakan model pembelajaran mesin.

Untuk projek sains data perusahaan, Databricks ialah platform yang paling lengkap. Untuk pembangunan Python, Anaconda ialah asas yang praktikal. Untuk rangka kerja pembelajaran mendalam, TensorFlow dan Lightning AI ialah pilihan teknikal yang kukuh. Untuk AI selamat ke atas kandungan perniagaan, Box ialah pilihan terbaik.