Platformy AI i uczenia maszynowego pomagają zespołom danych wydajniej tworzyć, 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 wdrażanie produkcyjne.

Najlepsza platforma zależy od rodzaju projektu. Niektóre narzędzia są tworzone z myślą o korporacyjnych pipeline’ach danych, niektóre wspierają środowiska open source oparte na Pythonie, a 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, które potrzebują wspieranej przez AI analizy dokumentów, bezpiecznego zarządzania treścią, ekstrakcji danych, automatyzacji workflow oraz analizy nieustrukturyzowanych treści.

Box nie jest tradycyjną platformą do rozwoju uczenia maszynowego. Zamiast tego jest inteligentną platformą do zarządzania treścią z funkcjami AI do analizowania, streszczania, wyodrębniania i generowania wniosków z treści biznesowych. Box AI może streszczać dokumenty, odpowiadać na pytania dotyczące plików, wyodrębniać dane ustrukturyzowane oraz wspierać bezpieczne workflow AI z wykorzystaniem istniejących uprawnień Box i mechanizmów nadzoru.

Najważniejsze funkcje:

• analiza dokumentów wspierana przez AI
• zapytania do pojedynczych i wielu dokumentów
• streszczanie dokumentów
• ekstrakcja danych ustrukturyzowanych
• portale treści wspierane przez AI
• niestandardowi agenci AI
• automatyzacja workflow
• bezpieczeństwo i nadzór klasy enterprise
• dostęp AI uwzględniający uprawnienia
• integracja z korporacyjnymi workflow treści

Zalety:

• bardzo dobre 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 ustrukturyzowane z plików
• wspiera automatyzację workflow przy użyciu agentów AI
• dobre dla nietechnicznych zespołów biznesowych

Wady:

• nie jest pełnoprawną platformą do data science ani trenowania modeli ML
• nie jest idealne do budowania od podstaw własnych modeli ML
• 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, data engineerów, inżynierów ML, zespołów analitycznych, przedsiębiorstw oraz organizacji, które potrzebują 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, przetwarzaniem strumieniowym w czasie rzeczywistym i obciążeniami generatywnej AI w jednym środowisku. Databricks opisuje swoją Data Intelligence Platform jako zunifikowaną podstawę dla danych i nadzoru, napędzaną przez Data Intelligence Engine, który rozumie dane organizacji.

Najważniejsze funkcje:

• platforma danych typu lakehouse
• workflow inżynierii danych
• przestrzeń robocza data science
• wsparcie dla uczenia maszynowego
• workflow generatywnej AI
• MLOps i nadzór nad modelami
• przetwarzanie strumieniowe w czasie rzeczywistym
• hurtownia danych
• zunifikowany nadzór nad danymi
• wsparcie w języku naturalnym

Zalety:

• bardzo dobre 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 workflow AI i ML w jednej platformie
• dobrze skaluje się w złożonych środowiskach danych
• dobrze pasuje do organizacji pracujących na dużych zbiorach danych

Wady:

• może być złożone dla początkujących
• może wymagać wiedzy z zakresu inżynierii danych
• ceny i koszty chmury 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, które potrzebują zarządzania pakietami Pythona, bezpiecznych środowisk open source, notatników, kontroli zależności i nadzorowanego rozwoju AI

Anaconda to szeroko używana 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 środowiska produkcyjnego, ze wsparciem dla platform chmurowych, notatników, CI/CD, kontenerów, narzędzi orkiestracji i korporacyjnych narzędzi AI.

Najważniejsze 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
• współpraca 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 oraz zespołów ML, które potrzebują rozwoju modeli, workflow trenowania, dostępu do GPU, zarządzania eksperymentami i skalowalnego rozwoju aplikacji AI

Lightning AI jest powiązane z ekosystemem Lightning, w tym z PyTorch Lightning, który pomaga organizować kod PyTorch i ułatwiać odtwarzanie oraz skalowanie eksperymentów deep learningowych. PyTorch Lightning zapewnia wysokopoziomowy interfejs dla PyTorch i został zaprojektowany tak, aby ułatwić uruchamianie modeli na rozproszonym sprzęcie przy jednoczesnym lepszym uporządkowaniu kodu.

Najważniejsze funkcje:

• rozwój modeli opartych na PyTorch
• struktura eksperymentów deep learningowych
• wsparcie dla treningu rozproszonego
• workflow trenowania niezależne od sprzętu
• przestrzeń robocza do rozwoju AI
• trenowanie modeli z wykorzystaniem GPU
• powtarzalne eksperymenty ML
• współpraca przy rozwoju modeli
• wsparcie dla workflow od badań do produkcji

Zalety:

• bardzo dobre dopasowanie do projektów opartych na PyTorch i deep learningu
• pomaga lepiej porządkować kod badawczy
• przydatne do skalowalnych workflow trenowania
• dobre dla badaczy i inżynierów ML
• wspiera powtarzalne eksperymentowanie
• ogranicza ilość boilerplate’u w projektach deep learningowych

Wady:

• bardziej techniczne niż narzędzia AI 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 z myślą o nietechnicznych użytkownikach biznesowych

TensorFlow

Najlepsze dla: inżynierów uczenia maszynowego, badaczy, programistów, zespołów computer vision, zespołów NLP, zespołów zajmujących się mobilną AI oraz organizacji, które potrzebują 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 datasetami, pipeline’ów produkcyjnych oraz wdrożeń mobilnych i edge. Ekosystem TensorFlow obejmuje TensorFlow.js, LiteRT/narzędzia do wdrożeń edge w stylu TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets oraz zasoby z gotowymi modelami.

Najważniejsze 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 datasety
• ML działający w przeglądarce dzięki TensorFlow.js
• wsparcie dla wdrożeń mobilnych i edge
• TFX do produkcyjnych pipeline’ów ML

Zalety:

• silny ekosystem open source dla uczenia maszynowego
• dobre rozwiązanie dla 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 workflow webowe, mobilne, edge 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 badawczą

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, workflow lakehouse i rozwoju AI. Anaconda jest idealna do data science opartego na Pythonie i bezpiecznego zarządzania pakietami open source. Lightning AI jest przydatne 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 przypadku korporacyjnych projektów data science Databricks jest najbardziej kompletną platformą. Do pracy w Pythonie Anaconda stanowi praktyczną podstawę. Jeśli chodzi o frameworki deep learningowe, TensorFlow i Lightning AI są mocnymi wyborami technicznymi. Do bezpiecznego wykorzystania AI na treściach biznesowych Box jest najlepszym dopasowaniem.