Platform AI dan pembelajaran mesin membantu pasukan data membina, melatih, melaksanakan, mengurus dan menskalakan model dengan lebih cekap. Alat ini boleh menyokong segala-galanya, daripada penyediaan data dan pembangunan buku nota hingga latihan model, MLOps, tadbir urus, kerjasama dan pelaksanaan dalam persekitaran pengeluaran.
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 kecerdasan kandungan yang selamat.
Berikut 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 kecerdasan dokumen berkuasa AI, pengurusan kandungan yang selamat, pengekstrakan data, automasi aliran kerja dan analisis kandungan tidak berstruktur.
Box bukan platform pembangunan pembelajaran mesin tradisional. Sebaliknya, ia merupakan platform pengurusan kandungan pintar dengan ciri AI untuk menganalisis, meringkaskan, mengekstrak dan menjana cerapan daripada kandungan perniagaan. Box AI boleh meringkaskan dokumen, menjawab soalan merentas fail, mengekstrak data berstruktur dan menyokong aliran kerja AI yang selamat menggunakan kebenaran dan kawalan tadbir urus Box yang sedia ada.
Ciri utama:
- Analisis dokumen berkuasa AI
- Pertanyaan terhadap satu atau berbilang dokumen
- Peringkasan dokumen
- Pengekstrakan data berstruktur
- Portal kandungan berkuasa AI
- Ejen AI tersuai
- Automasi aliran kerja
- Keselamatan dan tadbir urus perusahaan
- Akses AI yang mengambil kira kebenaran
- Penyepaduan dengan aliran kerja kandungan perusahaan
Kelebihan:
- Berkesan 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
- Sesuai untuk pasukan perniagaan bukan teknikal
Kekurangan:
- Bukan platform sains data atau latihan model ML yang lengkap
- Tidak ideal untuk membina model ML tersuai dari awal
- Kurang sesuai untuk pembelajaran mendalam, eksperimen atau pelaksanaan model
- Memberikan nilai terbaik apabila syarikat sudah menyimpan kandungan dalam Box
- Lebih tertumpu pada kecerdasan 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, pergudangan data, pembelajaran mesin, sains data, penstriman masa nyata dan beban kerja AI generatif dalam satu persekitaran. Databricks menerangkan Data Intelligence Platform miliknya sebagai asas bersepadu untuk data dan tadbir urus, yang dikuasakan oleh Data Intelligence Engine 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
- Pergudangan data
- Tadbir urus data bersepadu
- Bantuan bahasa semula jadi
Kelebihan:
- Berkesan untuk projek data dan AI berskala besar
- Sesuai 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
- Boleh diskalakan dengan baik untuk persekitaran data yang kompleks
- Sangat sesuai untuk organisasi dengan set data yang besar
Kekurangan:
- Boleh menjadi rumit bagi pengguna baharu
- Mungkin memerlukan kepakaran kejuruteraan data
- Harga dan kos awan boleh meningkat apabila beban kerja tinggi
- 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 dengan tadbir urus
Anaconda ialah platform yang digunakan secara meluas untuk sains data dan pembangunan AI berasaskan Python. Ia membantu pasukan mengurus pakej, persekitaran, kebergantungan, buku nota dan alat sumber terbuka. Anaconda Core diposisikan sebagai laluan dengan tadbir urus daripada projek perintis AI hingga pengeluaran, dengan sokongan untuk platform awan, buku nota, CI/CD, kontena, alat orkestrasi dan alat 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
- Penyepaduan 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
- Sesuai 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 pengguna baharu 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 pengeluaran atau pelaksanaan awan
- Kurang tertumpu pada infrastruktur pengeluaran 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 serta memudahkan eksperimen pembelajaran mendalam dihasilkan semula dan 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 yang tidak bergantung pada perkakasan tertentu
- Ruang kerja pembangunan AI
- Latihan model berasaskan GPU
- Eksperimen ML yang boleh dihasilkan semula
- Kerjasama pembangunan model
- Sokongan untuk aliran kerja daripada penyelidikan hingga pengeluaran
Kelebihan:
- Sangat sesuai untuk projek PyTorch dan pembelajaran mendalam
- Membantu menyusun kod penyelidikan dengan lebih kemas
- Berguna untuk aliran kerja latihan boleh skala
- Sesuai untuk penyelidik dan jurutera ML
- Menyokong eksperimen yang boleh dihasilkan semula
- Mengurangkan kod berulang dalam projek pembelajaran mendalam
Kekurangan:
- Lebih teknikal berbanding alat AI tanpa kod
- Paling sesuai untuk pasukan yang mempunyai 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 penglihatan 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 yang menyeluruh. Ia membantu pembangun mencipta model ML yang boleh dijalankan dalam persekitaran berbeza dan merangkumi alat untuk latihan, pelaksanaan, visualisasi, set data, saluran paip pengeluaran serta pelaksanaan pada peranti mudah alih atau peranti pinggir. Ekosistem TensorFlow merangkumi TensorFlow.js, alat pelaksanaan pinggir seperti 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 pralatih dan set data
- ML berasaskan pelayar dengan TensorFlow.js
- Sokongan pelaksanaan pada peranti mudah alih dan peranti pinggir
- TFX untuk saluran paip ML pengeluaran
Kelebihan:
- Ekosistem pembelajaran mesin sumber terbuka yang kukuh
- Sesuai untuk projek pembelajaran mendalam dan ML pengeluaran
- Menyokong penyelidikan dan pelaksanaan dunia sebenar
- Berguna untuk penglihatan komputer, NLP, audio dan sistem pengesyoran
- Komuniti yang besar dan sumber pembelajaran yang banyak
- Menyokong aliran kerja web, mudah alih, pinggir dan pengeluaran
Kekurangan:
- Memerlukan pengetahuan pengaturcaraan dan ML
- Boleh menjadi rumit bagi pengguna baharu
- Bukan platform perniagaan yang lengkap dengan sendirinya
- Pasukan memerlukan alat tambahan untuk tadbir urus data dan kerjasama
- Sesetengah pengguna mungkin lebih menyukai PyTorch kerana fleksibilitinya untuk penyelidikan
Kesimpulan
Platform AI dan pembelajaran mesin yang terbaik bergantung pada matlamat projek dan kemahiran pasukan anda. Box paling sesuai untuk kecerdasan kandungan berkuasa AI, bukannya latihan model tradisional. Databricks ialah pilihan yang kukuh untuk sains data perusahaan, analitik, aliran kerja lakehouse dan pembangunan AI. Anaconda ideal 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 yang selamat bagi kandungan perniagaan, Box ialah pilihan paling sesuai.
