Platformy AI i uczenia maszynowego pomagają zespołom danych wydajniej budować, trenować, wdrażać, zarządzać i skalować modele. Narzędzia te mogą wspierać wszystko — od przygotowania danych i pracy w notatnikach po trenowanie modeli, MLOps, nadzór, współpracę i wdrożenia produkcyjne.
Najlepsza platforma zależy od typu projektu. Niektóre narzędzia są tworzone z myślą o korporacyjnych potokach danych, inne wspierają środowiska open source oparte na Pythonie, a jeszcze inne koncentrują się na deep learningu, rozwoju AI lub bezpiecznej analizie treści.
Poniżej znajduje się pięć platform, które warto rozważyć: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI i TensorFlow.
Box
Najlepsze dla: zespołów korporacyjnych, zespołów prawnych, zespołów finansowych, zespołów operacyjnych oraz organizacji potrzebujących analizy dokumentów wspieranej przez AI, bezpiecznego zarządzania treścią, ekstrakcji danych, automatyzacji przepływów pracy i analizy nieustrukturyzowanych treści.
Box nie jest tradycyjną platformą do tworzenia modeli uczenia maszynowego. Zamiast tego jest inteligentną platformą do zarządzania treścią z funkcjami AI do analizowania, podsumowywania, wyodrębniania i generowania wniosków z treści biznesowych. Box AI potrafi podsumowywać dokumenty, odpowiadać na pytania dotyczące plików, wyodrębniać dane strukturalne i wspierać bezpieczne przepływy pracy AI z wykorzystaniem istniejących uprawnień i mechanizmów nadzoru Box.
Kluczowe funkcje:
- analiza dokumentów wspierana przez AI
- zapytania dotyczące pojedynczych i wielu dokumentów
- podsumowywanie dokumentów
- ekstrakcja danych strukturalnych
- portale treści wspierane przez AI
- niestandardowi agenci AI
- automatyzacja przepływów pracy
- bezpieczeństwo i nadzór klasy korporacyjnej
- dostęp AI uwzględniający uprawnienia
- integracja z korporacyjnymi przepływami pracy nad treścią
Zalety:
- mocne rozwiązanie do analizy nieustrukturyzowanych treści biznesowych
- przydatne do umów, raportów, formularzy, ofert i dokumentów wewnętrznych
- dobre zabezpieczenia korporacyjne i kontrola uprawnień
- pomaga zespołom wyodrębniać dane strukturalne z plików
- wspiera automatyzację przepływów pracy za pomocą agentów AI
- dobre dla nietechnicznych zespołów biznesowych
Wady:
- nie jest pełnoprawną platformą do data science ani trenowania modeli ML
- nie jest idealne do budowania niestandardowych modeli ML od podstaw
- mniej odpowiednie do deep learningu, eksperymentowania lub wdrażania modeli
- największą wartość daje wtedy, gdy firma już przechowuje treści w Box
- bardziej koncentruje się na analizie treści niż na inżynierii data science
Databricks
Najlepsze dla: data scientistów, inżynierów danych, inżynierów ML, zespołów analitycznych, przedsiębiorstw i organizacji potrzebujących architektury lakehouse, inżynierii danych, uczenia maszynowego, generatywnej AI, nadzoru i skalowalnej analityki
Databricks to platforma danych i AI zbudowana w oparciu o architekturę lakehouse. Pomaga zespołom zarządzać inżynierią danych, hurtowniami danych, uczeniem maszynowym, data science, strumieniowaniem w czasie rzeczywistym oraz obciążeniami generatywnej AI w jednym środowisku. Databricks opisuje swoją Data Intelligence Platform jako ujednoliconą podstawę dla danych i nadzoru, napędzaną przez Data Intelligence Engine, który rozumie dane organizacji.
Kluczowe funkcje:
- platforma danych typu lakehouse
- przepływy pracy inżynierii danych
- środowisko pracy data science
- wsparcie dla uczenia maszynowego
- przepływy pracy generatywnej AI
- MLOps i nadzór nad modelami
- strumieniowanie w czasie rzeczywistym
- hurtownia danych
- ujednolicony nadzór nad danymi
- pomoc w języku naturalnym
Zalety:
- mocne rozwiązanie do dużych projektów danych i AI
- dobre dla zespołów łączących inżynierię danych i uczenie maszynowe
- wspiera korporacyjny nadzór i bezpieczeństwo
- przydatne do analityki oraz przepływów pracy AI i ML na jednej platformie
- dobrze się skaluje w złożonych środowiskach danych
- bardzo dobrze pasuje do organizacji z dużymi zbiorami danych
Wady:
- może być złożone dla początkujących
- może wymagać wiedzy z zakresu inżynierii danych
- ceny i koszty chmurowe mogą rosnąć przy dużych obciążeniach
- najlepiej nadaje się dla zespołów z dojrzałą infrastrukturą danych
- mniejsze zespoły mogą nie potrzebować całej platformy
Anaconda
Najlepsze dla: data scientistów, programistów Pythona, zespołów AI, analityków, badaczy, uczelni i przedsiębiorstw potrzebujących zarządzania pakietami Pythona, bezpiecznych środowisk open source, notatników, kontroli zależności i nadzorowanego rozwoju AI
Anaconda to szeroko stosowana platforma do data science i rozwoju AI opartego na Pythonie. Pomaga zespołom zarządzać pakietami, środowiskami, zależnościami, notatnikami i narzędziami open source. Anaconda Core jest pozycjonowana jako nadzorowana ścieżka od pilotażowych projektów AI do produkcji, ze wsparciem dla platform chmurowych, notatników, CI/CD, kontenerów, narzędzi orkiestracji i korporacyjnych narzędzi AI.
Kluczowe funkcje:
- zarządzanie pakietami Pythona
- środowiska Conda
- wsparcie dla notatników
- zarządzanie zależnościami
- narzędzia open source do data science
- korporacyjny nadzór nad pakietami
- śledzenie bezpieczeństwa i podatności
- integracja z chmurą i CI/CD
- wsparcie dla MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI i innych narzędzi AI
- działa z Jupyter, JupyterLab, VS Code i Google Colab
Zalety:
- bardzo popularna w data science opartym na Pythonie
- dobra do zarządzania pakietami i środowiskami
- pomaga ograniczać konflikty zależności
- przydatna do pracy w notatnikach i eksperymentowania
- silny ekosystem open source
- funkcje korporacyjne wspierają bezpieczeństwo i nadzór
- dobre rozwiązanie zarówno dla początkujących, jak i profesjonalnych zespołów danych
Wady:
- sama w sobie nie jest kompletną platformą do wdrażania modeli
- duże środowiska mogą stać się trudne w zarządzaniu bez odpowiedniej dyscypliny
- funkcje korporacyjnego nadzoru mogą wymagać płatnych planów
- zespoły nadal potrzebują osobnych narzędzi do produkcyjnego MLOps lub wdrożeń chmurowych
- mniej koncentruje się na infrastrukturze produkcyjnej czasu rzeczywistego niż Databricks czy chmurowe platformy AI
Lightning AI
Najlepsze dla: badaczy AI, inżynierów deep learningu, użytkowników PyTorch, startupów i zespołów ML potrzebujących tworzenia modeli, przepływów treningowych, dostępu do GPU, zarządzania eksperymentami i skalowalnego rozwoju aplikacji AI
Lightning AI jest związane z ekosystemem Lightning, w tym z PyTorch Lightning, który pomaga organizować kod PyTorch i ułatwia odtwarzanie oraz skalowanie eksperymentów deep learningowych. PyTorch Lightning zapewnia wysokopoziomowy interfejs dla PyTorch i został zaprojektowany tak, aby ułatwiać uruchamianie modeli na rozproszonym sprzęcie przy jednoczesnym lepszym uporządkowaniu kodu.
Kluczowe funkcje:
- tworzenie modeli w oparciu o PyTorch
- struktura eksperymentów deep learningowych
- wsparcie dla treningu rozproszonego
- niezależne od sprzętu przepływy treningowe
- środowisko pracy do rozwoju AI
- trenowanie modeli z użyciem GPU
- odtwarzalne eksperymenty ML
- współpraca przy tworzeniu modeli
- wsparcie dla przepływów pracy od badań do produkcji
Zalety:
- bardzo dobre dopasowanie do projektów PyTorch i deep learningu
- pomaga czyściej organizować kod badawczy
- przydatne do skalowalnych przepływów treningowych
- dobre dla badaczy i inżynierów ML
- wspiera odtwarzalne eksperymentowanie
- ogranicza ilość kodu szablonowego w projektach deep learningowych
Wady:
- bardziej techniczne niż narzędzia AI typu no-code
- najlepiej nadaje się dla zespołów znających PyTorch
- mniej istotne dla tradycyjnych zespołów BI lub analitycznych
- może wymagać GPU i doświadczenia w inżynierii ML
- nie jest projektowane głównie dla nietechnicznych użytkowników biznesowych
TensorFlow
Najlepsze dla: inżynierów uczenia maszynowego, badaczy, programistów, zespołów computer vision, zespołów NLP, zespołów mobilnej AI oraz organizacji potrzebujących frameworka open source do budowania, trenowania i wdrażania modeli ML
TensorFlow to open source’owa, kompleksowa platforma uczenia maszynowego. Pomaga programistom tworzyć modele ML, które mogą działać w różnych środowiskach, i obejmuje narzędzia do trenowania, wdrażania, wizualizacji, pracy z zestawami danych, potoków produkcyjnych oraz wdrożeń mobilnych lub brzegowych. Ekosystem TensorFlow obejmuje TensorFlow.js, LiteRT/narzędzia do wdrożeń brzegowych w stylu TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets oraz zasoby z gotowymi modelami.
Kluczowe funkcje:
- framework ML open source
- budowanie i trenowanie modeli
- wsparcie dla deep learningu
- wysokopoziomowe API tf.keras
- wizualizacja w TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- gotowe modele i zbiory danych
- ML w przeglądarce z TensorFlow.js
- wsparcie dla wdrożeń mobilnych i brzegowych
- TFX do produkcyjnych potoków ML
Zalety:
- silny ekosystem open source dla uczenia maszynowego
- dobre do deep learningu i produkcyjnych projektów ML
- wspiera badania i wdrożenia w rzeczywistych zastosowaniach
- przydatne w computer vision, NLP, audio i systemach rekomendacyjnych
- duża społeczność i zasoby edukacyjne
- wspiera przepływy pracy webowe, mobilne, brzegowe i produkcyjne
Wady:
- wymaga programowania i wiedzy z zakresu ML
- może być złożone dla początkujących
- samo w sobie nie jest kompletną platformą biznesową
- zespoły potrzebują dodatkowych narzędzi do nadzoru nad danymi i współpracy
- niektórzy użytkownicy mogą preferować PyTorch ze względu na większą elastyczność w badaniach
Podsumowanie
Najlepsza platforma AI i uczenia maszynowego zależy od celów projektu i umiejętności zespołu. Box najlepiej sprawdza się w analizie treści wspieranej przez AI, a nie w tradycyjnym trenowaniu modeli. Databricks to mocny wybór dla korporacyjnego data science, analityki, przepływów lakehouse i rozwoju AI. Anaconda jest idealna do data science opartego na Pythonie i bezpiecznego zarządzania pakietami open source. Lightning AI przydaje się do deep learningu opartego na PyTorch i skalowalnego eksperymentowania z AI. TensorFlow pozostaje jednym z najważniejszych frameworków open source do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
W projektach korporacyjnego data science Databricks jest najbardziej kompletną platformą. Do rozwoju w Pythonie Anaconda stanowi praktyczną podstawę. Wśród frameworków deep learningowych TensorFlow i Lightning AI są mocnymi wyborami technicznymi. Do bezpiecznej AI pracującej na treściach biznesowych Box jest najlepszym dopasowaniem.