Plattformer for KI og maskinlæring hjelper datateam med å bygge, trene, sette i produksjon, administrere og skalere modeller mer effektivt. Disse verktøyene kan støtte alt fra dataforberedelse og utvikling i notatbøker til modelltrening, MLOps, styring, samarbeid og produksjonssetting.
Den beste plattformen avhenger av prosjekttypen din. Noen verktøy er utviklet for datapipelines i virksomheter, noen støtter Python-miljøer med åpen kildekode, mens andre fokuserer på dyplæring, KI-utvikling eller sikker, intelligent innholdsanalyse.
Her er fem plattformer du bør vurdere: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI og TensorFlow.
Box
Best for: Team innen jus, økonomi og drift, samt andre team og organisasjoner som trenger KI-drevet dokumentanalyse, sikker innholdsadministrasjon, datauttrekk, automatisering av arbeidsflyter og analyse av ustrukturert innhold.
Box er ikke en tradisjonell utviklingsplattform for maskinlæring. Det er i stedet en plattform for intelligent innholdsadministrasjon med KI-funksjoner for å analysere, oppsummere, trekke ut og generere innsikt fra virksomhetsinnhold. Box AI kan oppsummere dokumenter, svare på spørsmål på tvers av filer, trekke ut strukturerte data og støtte sikre KI-arbeidsflyter ved hjelp av eksisterende tilgangsrettigheter og styringsmekanismer i Box.
Viktige funksjoner:
- KI-drevet dokumentanalyse
- Spørringer mot ett eller flere dokumenter
- Dokumentoppsummering
- Uttrekk av strukturerte data
- KI-drevne innholdsportaler
- Tilpassede KI-agenter
- Automatisering av arbeidsflyter
- Sikkerhet og styring på virksomhetsnivå
- KI-tilgang som tar hensyn til tilgangsrettigheter
- Integrasjon med virksomhetens arbeidsflyter for innhold
Fordeler:
- Godt egnet til å analysere ustrukturert virksomhetsinnhold
- Nyttig for kontrakter, rapporter, skjemaer, tilbud og interne dokumenter
- Gode sikkerhets- og tilgangskontroller for virksomheter
- Hjelper team med å trekke ut strukturerte data fra filer
- Støtter automatisering av arbeidsflyter med KI-agenter
- Godt egnet for forretningsteam uten teknisk bakgrunn
Ulemper:
- Ikke en fullverdig plattform for datavitenskap eller trening av maskinlæringsmodeller
- Ikke ideell for å bygge tilpassede maskinlæringsmodeller fra bunnen av
- Mindre egnet for dyplæring, eksperimentering eller produksjonssetting av modeller
- Gir størst verdi når virksomheten allerede lagrer innhold i Box
- Mer rettet mot intelligent innholdsanalyse enn teknisk arbeid innen datavitenskap
Databricks
Best for: Dataforskere, dataingeniører, maskinlæringsingeniører, analyseteam, større virksomheter og organisasjoner som trenger lakehouse-arkitektur, datateknikk, maskinlæring, generativ KI, styring og skalerbar analyse
Databricks er en data- og KI-plattform bygget på en lakehouse-arkitektur. Den hjelper team med å håndtere datateknikk, datavarehus, maskinlæring, datavitenskap, strømming i sanntid og arbeidsbelastninger knyttet til generativ KI i ett og samme miljø. Databricks beskriver sin Data Intelligence Platform som et felles fundament for data og styring, drevet av en Data Intelligence Engine som forstår organisasjonens data.
Viktige funksjoner:
- Lakehouse-dataplattform
- Arbeidsflyter for datateknikk
- Arbeidsområde for datavitenskap
- Støtte for maskinlæring
- Arbeidsflyter for generativ KI
- MLOps og modellstyring
- Strømming i sanntid
- Datavarehus
- Enhetlig datastyring
- Assistanse på naturlig språk
Fordeler:
- Godt egnet for store data- og KI-prosjekter
- Bra for team som kombinerer datateknikk og maskinlæring
- Støtter styring og sikkerhet på virksomhetsnivå
- Nyttig for arbeidsflyter innen analyse, KI og maskinlæring på én plattform
- Skalerer godt for komplekse datamiljøer
- Svært godt egnet for organisasjoner med store datasett
Ulemper:
- Kan være kompleks for nybegynnere
- Kan kreve kompetanse innen datateknikk
- Priser og skykostnader kan øke ved tunge arbeidsbelastninger
- Passer best for team med moden datainfrastruktur
- Mindre team trenger kanskje ikke hele plattformen
Anaconda
Best for: Dataforskere, Python-utviklere, KI-team, analytikere, forskere, universiteter og virksomheter som trenger administrasjon av Python-pakker, sikre miljøer basert på åpen kildekode, notatbøker, avhengighetskontroll og KI-utvikling med styring og kontroll
Anaconda er en mye brukt plattform for Python-basert datavitenskap og KI-utvikling. Den hjelper team med å administrere pakker, miljøer, avhengigheter, notatbøker og verktøy med åpen kildekode. Anaconda Core er posisjonert som en vei fra KI-pilotprosjekter til produksjon med styring og kontroll, og støtter skyplattformer, notatbøker, CI/CD, containere, orkestreringsverktøy og KI-verktøy for virksomheter.
Viktige funksjoner:
- Administrasjon av Python-pakker
- Conda-miljøer
- Støtte for notatbøker
- Avhengighetsadministrasjon
- Datavitenskapsverktøy med åpen kildekode
- Pakkestyring på virksomhetsnivå
- Sikkerhets- og sårbarhetssporing
- Integrasjon med sky og CI/CD
- Støtte for MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI og andre KI-verktøy
- Fungerer med Jupyter, JupyterLab, VS Code og Google Colab
Fordeler:
- Svært populær for datavitenskap med Python
- Godt egnet til å administrere pakker og miljøer
- Bidrar til å redusere avhengighetskonflikter
- Nyttig for notatbøker og eksperimentering
- Sterkt økosystem for åpen kildekode
- Virksomhetsfunksjoner støtter sikkerhet og styring
- Passer godt for både nybegynnere og profesjonelle datateam
Ulemper:
- Er ikke en komplett plattform for produksjonssetting av modeller i seg selv
- Store miljøer kan bli vanskelige å administrere uten disiplin
- Styringsfunksjoner for virksomheter kan kreve betalte abonnementer
- Team trenger fortsatt separate verktøy for MLOps i produksjon eller utrulling i skyen
- Mindre rettet mot sanntidsinfrastruktur i produksjon enn Databricks eller skybaserte KI-plattformer
Lightning AI
Best for: KI-forskere, dyplæringsingeniører, PyTorch-brukere, oppstartsbedrifter og maskinlæringsteam som trenger modellutvikling, arbeidsflyter for trening, GPU-tilgang, eksperimentadministrasjon og skalerbar utvikling av KI-apper
Lightning AI er knyttet til Lightning-økosystemet, inkludert PyTorch Lightning, som hjelper med å organisere PyTorch-kode og gjør dyplæringseksperimenter enklere å reprodusere og skalere. PyTorch Lightning tilbyr et høynivågrensesnitt for PyTorch og er utviklet for å gjøre det enklere å kjøre modeller på tvers av distribuert maskinvare, samtidig som koden holdes mer strukturert.
Viktige funksjoner:
- PyTorch-basert modellutvikling
- Strukturering av dyplæringseksperimenter
- Støtte for distribuert trening
- Maskinvareuavhengige arbeidsflyter for trening
- Arbeidsområde for KI-utvikling
- GPU-basert modelltrening
- Reproduserbare maskinlæringseksperimenter
- Samarbeid om modellutvikling
- Støtte for arbeidsflyter fra forskning til produksjon
Fordeler:
- Svært godt egnet for PyTorch- og dyplæringsprosjekter
- Bidrar til å strukturere forskningskode bedre
- Nyttig for skalerbare arbeidsflyter for trening
- Godt egnet for forskere og maskinlæringsingeniører
- Støtter reproduserbar eksperimentering
- Reduserer behovet for standardkode i dyplæringsprosjekter
Ulemper:
- Mer teknisk enn kodefrie KI-verktøy
- Passer best for team med PyTorch-kunnskap
- Mindre relevant for tradisjonelle BI- eller analyseteam
- Kan kreve erfaring med GPU-er og maskinlæringsteknikk
- Ikke primært utviklet for forretningsbrukere uten teknisk bakgrunn
TensorFlow
Best for: Maskinlæringsingeniører, forskere, utviklere, team innen maskinsyn, NLP-team, team som arbeider med mobil KI, og organisasjoner som trenger et rammeverk med åpen kildekode for å bygge, trene og sette maskinlæringsmodeller i produksjon
TensorFlow er en ende-til-ende-plattform for maskinlæring med åpen kildekode. Den hjelper utviklere med å lage maskinlæringsmodeller som kan kjøres i ulike miljøer, og inkluderer verktøy for trening, utrulling, visualisering, datasett, produksjonspipelines og utrulling på mobile enheter eller kantenheter. TensorFlows økosystem omfatter TensorFlow.js, verktøy for utrulling på kantenheter av typen LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets og ressurser med forhåndstrente modeller.
Viktige funksjoner:
- Maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode
- Modellbygging og -trening
- Støtte for dyplæring
- Høynivå-API-et tf.keras
- Visualisering med TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Forhåndstrente modeller og datasett
- Nettleserbasert maskinlæring med TensorFlow.js
- Støtte for utrulling på mobile enheter og kantenheter
- TFX for maskinlæringspipelines i produksjon
Fordeler:
- Sterkt økosystem for maskinlæring med åpen kildekode
- Godt egnet for dyplæring og maskinlæringsprosjekter i produksjon
- Støtter forskning og praktisk produksjonssetting
- Nyttig for maskinsyn, NLP, lyd og anbefalingssystemer
- Stort brukerfellesskap og mange læringsressurser
- Støtter arbeidsflyter for nett, mobil, kantenheter og produksjon
Ulemper:
- Krever kunnskap om programmering og maskinlæring
- Kan være kompleks for nybegynnere
- Er ikke en komplett forretningsplattform i seg selv
- Team trenger flere verktøy for datastyring og samarbeid
- Noen brukere foretrekker kanskje PyTorch på grunn av fleksibiliteten i forskningsarbeid
Konklusjon
Den beste plattformen for KI og maskinlæring avhenger av prosjektmålene dine og teamets kompetanse. Box er best egnet for KI-drevet intelligent innholdsanalyse fremfor tradisjonell modelltrening. Databricks er et godt valg for datavitenskap i virksomheter, analyse, lakehouse-arbeidsflyter og KI-utvikling. Anaconda er ideell for Python-basert datavitenskap og sikker administrasjon av pakker med åpen kildekode. Lightning AI er nyttig for PyTorch-basert dyplæring og skalerbar KI-eksperimentering. TensorFlow er fortsatt et av de viktigste rammeverkene med åpen kildekode for å bygge og sette maskinlæringsmodeller i produksjon.
For datavitenskapsprosjekter i virksomheter er Databricks den mest komplette plattformen. For Python-utvikling er Anaconda et praktisk fundament. Når det gjelder dyplæringsrammeverk, er TensorFlow og Lightning AI sterke tekniske valg. For sikker bruk av KI på virksomhetsinnhold er Box det beste alternativet.
