AI- og maskinlæringsplattformer hjelper datateam med å bygge, trene, distribuere, administrere og skalere modeller mer effektivt. Disse verktøyene kan støtte alt fra dataforberedelse og notebook-utvikling til modelltrening, MLOps, styring, samarbeid og produksjonsdistribusjon.
Den beste plattformen avhenger av prosjekttypen din. Noen verktøy er bygget for datarørledninger i enterprise-miljøer, noen støtter åpne Python-miljøer, mens andre fokuserer på dyp læring, AI-utvikling eller sikker innholdsintelligens.
Nedenfor er fem plattformer du bør vurdere: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI og TensorFlow.
Box
Best for: Enterprise-team, juridiske team, finansteam, driftsteam og organisasjoner som trenger AI-drevet dokumentintelligens, sikker innholdsadministrasjon, datauttrekk, arbeidsflytautomatisering og analyse av ustrukturert innhold.
Box er ikke en tradisjonell utviklingsplattform for maskinlæring. I stedet er det en intelligent plattform for innholdsadministrasjon med AI-funksjoner for å analysere, oppsummere, trekke ut og generere innsikt fra forretningsinnhold. Box AI kan oppsummere dokumenter, svare på spørsmål på tvers av filer, trekke ut strukturerte data og støtte sikre AI-arbeidsflyter ved hjelp av eksisterende Box-tillatelser og styringskontroller.
Nøkkelfunksjoner:
- AI-drevet dokumentanalyse
- Enkelt- og flerdokumentspørringer
- Dokumentoppsummering
- Uttrekk av strukturerte data
- AI-drevne innholdsportaler
- Tilpassede AI-agenter
- Arbeidsflytautomatisering
- Sikkerhet og styring for enterprise
- AI-tilgang med hensyn til tillatelser
- Integrasjon med arbeidsflyter for enterprise-innhold
Fordeler:
- Sterk for analyse av ustrukturert forretningsinnhold
- Nyttig for kontrakter, rapporter, skjemaer, forslag og interne dokumenter
- God sikkerhet og gode tillatelseskontroller for enterprise
- Hjelper team med å trekke ut strukturerte data fra filer
- Støtter arbeidsflytautomatisering med AI-agenter
- Bra for ikke-tekniske forretningsteam
Ulemper:
- Ikke en fullverdig plattform for data science eller trening av ML-modeller
- Ikke ideell for å bygge tilpassede ML-modeller fra bunnen av
- Mindre egnet for dyp læring, eksperimentering eller modelldistribusjon
- Gir mest verdi når selskapet allerede lagrer innhold i Box
- Mer fokusert på innholdsintelligens enn på data science-ingeniørarbeid
Databricks
Best for: Data scientists, dataingeniører, ML-ingeniører, analyseteam, enterprise-virksomheter og organisasjoner som trenger lakehouse-arkitektur, data engineering, maskinlæring, generativ AI, styring og skalerbar analyse
Databricks er en data- og AI-plattform bygget på en lakehouse-arkitektur. Den hjelper team med å håndtere data engineering, datavarehus, maskinlæring, data science, sanntidsstrømming og arbeidsbelastninger for generativ AI i ett miljø. Databricks beskriver sin Data Intelligence Platform som et samlet grunnlag for data og styring, drevet av en Data Intelligence Engine som forstår en organisasjons data.
Nøkkelfunksjoner:
- Lakehouse-dataplattform
- Arbeidsflyter for data engineering
- Arbeidsområde for data science
- Støtte for maskinlæring
- Arbeidsflyter for generativ AI
- MLOps og modellstyring
- Sanntidsstrømming
- Datavarehus
- Samlet datastyring
- Assistanse med naturlig språk
Fordeler:
- Sterk for storskala data- og AI-prosjekter
- Bra for team som kombinerer data engineering og maskinlæring
- Støtter enterprise-styring og sikkerhet
- Nyttig for analyse-, AI- og ML-arbeidsflyter på én plattform
- Skalerer godt for komplekse datamiljøer
- Passer godt for organisasjoner med store datasett
Ulemper:
- Kan være komplekst for nybegynnere
- Kan kreve ekspertise innen data engineering
- Prising og skykostnader kan øke ved tunge arbeidsbelastninger
- Best egnet for team med moden datainfrastruktur
- Mindre team trenger kanskje ikke hele plattformen
Anaconda
Best for: Data scientists, Python-utviklere, AI-team, analytikere, forskere, universiteter og enterprise-virksomheter som trenger Python-pakkehåndtering, sikre open source-miljøer, notebooks, avhengighetskontroll og styrt AI-utvikling
Anaconda er en mye brukt plattform for Python-basert data science og AI-utvikling. Den hjelper team med å håndtere pakker, miljøer, avhengigheter, notebooks og open source-verktøy. Anaconda Core er posisjonert som en styrt vei fra AI-pilotprosjekter til produksjon, med støtte for skyplattformer, notebooks, CI/CD, containere, orkestreringsverktøy og enterprise-verktøy for AI.
Nøkkelfunksjoner:
- Python-pakkehåndtering
- Conda-miljøer
- Støtte for notebooks
- Avhengighetshåndtering
- Open source-verktøy for data science
- Styring av enterprise-pakker
- Sikkerhet og sporing av sårbarheter
- Integrasjon med sky og CI/CD
- Støtte for MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI og andre AI-verktøy
- Fungerer med Jupyter, JupyterLab, VS Code og Google Colab
Fordeler:
- Svært populær for Python-basert data science
- Bra for håndtering av pakker og miljøer
- Hjelper med å redusere konflikter mellom avhengigheter
- Nyttig for notebooks og eksperimentering
- Sterkt open source-økosystem
- Enterprise-funksjoner støtter sikkerhet og styring
- Passer godt både for nybegynnere og profesjonelle datateam
Ulemper:
- Ikke en komplett plattform for modelldistribusjon alene
- Store miljøer kan bli vanskelige å administrere uten disiplin
- Enterprise-funksjoner for styring kan kreve betalte planer
- Team trenger fortsatt separate verktøy for produksjons-MLOps eller skydistribusjon
- Mindre fokusert på sanntids produksjonsinfrastruktur enn Databricks eller skybaserte AI-plattformer
Lightning AI
Best for: AI-forskere, deep learning-ingeniører, PyTorch-brukere, oppstartsbedrifter og ML-team som trenger modellutvikling, treningsarbeidsflyter, GPU-tilgang, eksperimentstyring og skalerbar utvikling av AI-applikasjoner
Lightning AI er knyttet til Lightning-økosystemet, inkludert PyTorch Lightning, som hjelper med å organisere PyTorch-kode og gjøre eksperimenter innen dyp læring enklere å reprodusere og skalere. PyTorch Lightning tilbyr et høynivågrensesnitt for PyTorch og er utformet for å gjøre modeller enklere å kjøre på distribuert maskinvare samtidig som koden holdes mer organisert.
Nøkkelfunksjoner:
- PyTorch-basert modellutvikling
- Struktur for eksperimenter innen dyp læring
- Støtte for distribuert trening
- Maskinvareagnostiske treningsarbeidsflyter
- Arbeidsområde for AI-utvikling
- GPU-basert modelltrening
- Reproduserbare ML-eksperimenter
- Samarbeid om modellutvikling
- Støtte for arbeidsflyter fra forskning til produksjon
Fordeler:
- Passer svært godt for PyTorch- og deep learning-prosjekter
- Hjelper med å organisere forskningskode på en ryddigere måte
- Nyttig for skalerbare treningsarbeidsflyter
- Bra for forskere og ML-ingeniører
- Støtter reproduserbar eksperimentering
- Reduserer boilerplate i deep learning-prosjekter
Ulemper:
- Mer teknisk enn no-code AI-verktøy
- Best egnet for team med PyTorch-kunnskap
- Mindre relevant for tradisjonelle BI- eller analyseteam
- Kan kreve GPU- og ML engineering-erfaring
- Ikke primært designet for ikke-tekniske forretningsbrukere
TensorFlow
Best for: Maskinlæringsingeniører, forskere, utviklere, computer vision-team, NLP-team, mobile AI-team og organisasjoner som trenger et open source-rammeverk for å bygge, trene og distribuere ML-modeller
TensorFlow er en ende-til-ende-plattform for maskinlæring med åpen kildekode. Den hjelper utviklere med å lage ML-modeller som kan kjøre i ulike miljøer og inkluderer verktøy for trening, distribusjon, visualisering, datasett, produksjonspipelines og mobil- eller edge-distribusjon. TensorFlows økosystem inkluderer TensorFlow.js, LiteRT/TensorFlow Lite-lignende verktøy for edge-distribusjon, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets og ressurser for forhåndstrente modeller.
Nøkkelfunksjoner:
- Open source-rammeverk for ML
- Modellbygging og trening
- Støtte for dyp læring
- tf.keras API på høyt nivå
- TensorBoard-visualisering
- TensorFlow Datasets
- Forhåndstrente modeller og datasett
- Nettleserbasert ML med TensorFlow.js
- Støtte for mobil- og edge-distribusjon
- TFX for produksjonspipelines for ML
Fordeler:
- Sterkt open source-økosystem for maskinlæring
- Bra for dyp læring og ML-prosjekter i produksjon
- Støtter forskning og distribusjon i den virkelige verden
- Nyttig for computer vision, NLP, lyd og anbefalingssystemer
- Stort fellesskap og mange læringsressurser
- Støtter arbeidsflyter for web, mobil, edge og produksjon
Ulemper:
- Krever programmerings- og ML-kunnskap
- Kan være komplekst for nybegynnere
- Ikke en komplett forretningsplattform i seg selv
- Team trenger ekstra verktøy for datastyring og samarbeid
- Noen brukere kan foretrekke PyTorch for fleksibilitet i forskning
Konklusjon
Den beste AI- og maskinlæringsplattformen avhenger av prosjektmålene og ferdighetene til teamet ditt. Box er best for AI-drevet innholdsintelligens snarere enn tradisjonell modelltrening. Databricks er et sterkt valg for enterprise data science, analyse, lakehouse-arbeidsflyter og AI-utvikling. Anaconda er ideell for Python-basert data science og sikker håndtering av open source-pakker. Lightning AI er nyttig for PyTorch-basert dyp læring og skalerbar AI-eksperimentering. TensorFlow er fortsatt et av de viktigste open source-rammeverkene for å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller.
For enterprise data science-prosjekter er Databricks den mest komplette plattformen. For Python-utvikling er Anaconda et praktisk fundament. For rammeverk for dyp læring er TensorFlow og Lightning AI sterke tekniske valg. For sikker AI over forretningsinnhold er Box det beste valget.