Platformy AI i uczenia maszynowego pomagają zespołom zajmującym się danymi efektywniej tworzyć, trenować, wdrażać, zarządzać i skalować modele. Narzędzia te mogą wspierać wszystkie etapy pracy: od przygotowania danych i tworzenia notatników po trenowanie modeli, MLOps, nadzór, współpracę i wdrażanie w środowisku produkcyjnym.
Wybór najlepszej platformy zależy od rodzaju projektu. Niektóre narzędzia są przeznaczone do obsługi firmowych potoków danych, inne wspierają środowiska Python oparte na otwartym oprogramowaniu, a jeszcze inne koncentrują się na uczeniu głębokim, tworzeniu rozwiązań AI lub bezpiecznej, inteligentnej analizie treści.
Poniżej przedstawiamy pięć platform wartych rozważenia: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI i TensorFlow.
Box
Najlepszy wybór dla: zespołów korporacyjnych, prawnych, finansowych i operacyjnych oraz organizacji, które potrzebują inteligentnej analizy dokumentów opartej na AI, bezpiecznego zarządzania treścią, ekstrakcji danych, automatyzacji przepływów pracy i analizy treści nieustrukturyzowanych.
Box nie jest tradycyjną platformą do tworzenia modeli uczenia maszynowego. To platforma inteligentnego zarządzania treścią z funkcjami AI służącymi do analizowania, podsumowywania i wyodrębniania informacji oraz wyciągania wniosków z treści biznesowych. Box AI może podsumowywać dokumenty, odpowiadać na pytania dotyczące wielu plików, wyodrębniać dane ustrukturyzowane i wspierać bezpieczne przepływy pracy z AI, wykorzystując istniejące uprawnienia i mechanizmy nadzoru w Box.
Najważniejsze funkcje:
- Analiza dokumentów oparta na AI
- Zapytania dotyczące jednego lub wielu dokumentów
- Podsumowywanie dokumentów
- Ekstrakcja danych ustrukturyzowanych
- Portale treści oparte na AI
- Niestandardowi agenci AI
- Automatyzacja przepływów pracy
- Bezpieczeństwo i nadzór klasy korporacyjnej
- Dostęp AI uwzględniający uprawnienia
- Integracja z firmowymi procesami obiegu treści
Zalety:
- Duże możliwości analizy nieustrukturyzowanych treści biznesowych
- Przydatność w pracy z umowami, raportami, formularzami, ofertami i dokumentami wewnętrznymi
- Solidne zabezpieczenia korporacyjne i kontrola uprawnień
- Pomoc w wyodrębnianiu danych ustrukturyzowanych z plików
- Obsługa automatyzacji przepływów pracy z wykorzystaniem agentów AI
- Dobre rozwiązanie dla nietechnicznych zespołów biznesowych
Wady:
- Nie jest pełną platformą do analizy danych ani trenowania modeli ML
- Nie jest idealnym narzędziem do tworzenia niestandardowych modeli ML od podstaw
- Mniej nadaje się do uczenia głębokiego, eksperymentowania i wdrażania modeli
- Największe korzyści przynosi firmom, które już przechowują treści w Box
- Koncentruje się bardziej na inteligentnej analizie treści niż na inżynierii rozwiązań z zakresu nauki o danych
Databricks
Najlepszy wybór dla: specjalistów ds. nauki o danych, inżynierów danych, inżynierów ML, zespołów analitycznych, przedsiębiorstw i organizacji, które potrzebują architektury lakehouse, inżynierii danych, uczenia maszynowego, generatywnej AI, nadzoru i skalowalnej analityki
Databricks to platforma danych i AI oparta na architekturze lakehouse. Pomaga zespołom obsługiwać zadania związane z inżynierią danych, hurtowniami danych, uczeniem maszynowym, nauką o danych, przetwarzaniem strumieniowym w czasie rzeczywistym i generatywną AI w jednym środowisku. Databricks opisuje swoją platformę Data Intelligence Platform jako wspólny fundament dla danych i nadzoru, oparty na silniku Data Intelligence Engine, który rozumie dane organizacji.
Najważniejsze funkcje:
- Platforma danych typu lakehouse
- Przepływy pracy związane z inżynierią danych
- Środowisko pracy dla specjalistów ds. nauki o danych
- Obsługa uczenia maszynowego
- Przepływy pracy z generatywną AI
- MLOps i nadzór nad modelami
- Przetwarzanie strumieniowe w czasie rzeczywistym
- Obsługa hurtowni danych
- Ujednolicony nadzór nad danymi
- Wsparcie z wykorzystaniem języka naturalnego
Zalety:
- Duże możliwości w projektach danych i AI na dużą skalę
- Dobre rozwiązanie dla zespołów łączących inżynierię danych z uczeniem maszynowym
- Obsługa nadzoru i bezpieczeństwa klasy korporacyjnej
- Przydatność w realizacji procesów analitycznych, AI i ML na jednej platformie
- Dobra skalowalność w złożonych środowiskach danych
- Bardzo dobre dopasowanie do organizacji dysponujących dużymi zbiorami danych
Wady:
- Może być skomplikowana dla początkujących
- Może wymagać specjalistycznej wiedzy z zakresu inżynierii danych
- Opłaty i koszty chmury mogą rosnąć przy dużym obciążeniu
- Najlepiej sprawdza się w zespołach z dojrzałą infrastrukturą danych
- Mniejsze zespoły mogą nie potrzebować wszystkich możliwości platformy
Anaconda
Najlepszy wybór dla: specjalistów ds. nauki o danych, programistów Python, zespołów AI, analityków, badaczy, uczelni i przedsiębiorstw, które potrzebują zarządzania pakietami Python, bezpiecznych środowisk opartych na otwartym oprogramowaniu, notatników, kontroli zależności i nadzorowanego tworzenia rozwiązań AI
Anaconda to szeroko stosowana platforma do nauki o danych i tworzenia rozwiązań AI w języku Python. Pomaga zespołom zarządzać pakietami, środowiskami, zależnościami, notatnikami i narzędziami open source. Anaconda Core jest przedstawiana jako rozwiązanie zapewniające nadzorowaną ścieżkę od projektów pilotażowych AI do wdrożeń produkcyjnych, z obsługą platform chmurowych, notatników, CI/CD, kontenerów, narzędzi do orkiestracji i korporacyjnych narzędzi AI.
Najważniejsze funkcje:
- Zarządzanie pakietami Python
- Środowiska Conda
- Obsługa notatników
- Zarządzanie zależnościami
- Narzędzia open source do nauki o danych
- Korporacyjny nadzór nad pakietami
- Monitorowanie bezpieczeństwa i podatności
- Integracja z chmurą i CI/CD
- Obsługa MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI i innych narzędzi AI
- Współpraca z Jupyter, JupyterLab, VS Code i Google Colab
Zalety:
- Bardzo duża popularność w obszarze nauki o danych z wykorzystaniem Pythona
- Dobre możliwości zarządzania pakietami i środowiskami
- Pomoc w ograniczaniu konfliktów zależności
- Przydatność w pracy z notatnikami i eksperymentowaniu
- Rozbudowany ekosystem open source
- Funkcje korporacyjne wspierające bezpieczeństwo i nadzór
- Dobre rozwiązanie zarówno dla początkujących, jak i profesjonalnych zespołów zajmujących się danymi
Wady:
- Sama w sobie nie jest kompletną platformą do wdrażania modeli
- Duże środowiska mogą stać się trudne w zarządzaniu bez zachowania dyscypliny
- Korporacyjne funkcje nadzoru mogą wymagać płatnych planów
- Zespoły nadal potrzebują osobnych narzędzi do produkcyjnego MLOps lub wdrażania w chmurze
- Mniejszy nacisk na infrastrukturę produkcyjną działającą w czasie rzeczywistym niż w Databricks czy chmurowych platformach AI
Lightning AI
Najlepszy wybór dla: badaczy AI, inżynierów uczenia głębokiego, użytkowników PyTorch, startupów i zespołów ML, które potrzebują tworzenia modeli, procesów trenowania, dostępu do GPU, zarządzania eksperymentami i skalowalnego tworzenia aplikacji AI
Lightning AI jest związana z ekosystemem Lightning, obejmującym PyTorch Lightning, który pomaga porządkować kod PyTorch oraz ułatwia odtwarzanie i skalowanie eksperymentów z uczeniem głębokim. PyTorch Lightning udostępnia interfejs wysokiego poziomu dla PyTorch i został zaprojektowany tak, aby ułatwiać uruchamianie modeli na rozproszonych zasobach sprzętowych przy zachowaniu lepszej organizacji kodu.
Najważniejsze funkcje:
- Tworzenie modeli opartych na PyTorch
- Organizacja eksperymentów z uczeniem głębokim
- Obsługa trenowania rozproszonego
- Procesy trenowania niezależne od sprzętu
- Środowisko pracy do tworzenia rozwiązań AI
- Trenowanie modeli z wykorzystaniem GPU
- Odtwarzalne eksperymenty ML
- Współpraca przy tworzeniu modeli
- Obsługa procesów od badań po wdrożenie produkcyjne
Zalety:
- Bardzo dobre dopasowanie do projektów wykorzystujących PyTorch i uczenie głębokie
- Pomoc w lepszym porządkowaniu kodu badawczego
- Przydatność w skalowalnych procesach trenowania
- Dobre rozwiązanie dla badaczy i inżynierów ML
- Wsparcie dla odtwarzalnych eksperymentów
- Ograniczenie ilości powtarzalnego kodu w projektach uczenia głębokiego
Wady:
- Bardziej techniczna niż narzędzia AI niewymagające programowania
- Najlepiej sprawdza się w zespołach znających PyTorch
- Mniej przydatna dla tradycyjnych zespołów BI lub analitycznych
- Może wymagać doświadczenia w pracy z GPU i inżynierii ML
- Nie jest przeznaczona przede wszystkim dla nietechnicznych użytkowników biznesowych
TensorFlow
Najlepszy wybór dla: inżynierów uczenia maszynowego, badaczy, programistów, zespołów zajmujących się widzeniem komputerowym, przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i mobilną AI oraz organizacji, które potrzebują otwartego frameworka do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli ML
TensorFlow to otwarta platforma obejmująca cały cykl pracy z uczeniem maszynowym. Pomaga programistom tworzyć modele ML działające w różnych środowiskach i zawiera narzędzia do trenowania, wdrażania, wizualizacji, pracy ze zbiorami danych, budowania potoków produkcyjnych oraz wdrażania na urządzeniach mobilnych i brzegowych. Ekosystem TensorFlow obejmuje TensorFlow.js, narzędzia do wdrażania na urządzeniach brzegowych, takie jak LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets i zasoby ze wstępnie wytrenowanymi modelami.
Najważniejsze funkcje:
- Otwarty framework do uczenia maszynowego
- Tworzenie i trenowanie modeli
- Obsługa uczenia głębokiego
- Interfejs API wysokiego poziomu tf.keras
- Wizualizacja w TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Wstępnie wytrenowane modele i zbiory danych
- Uczenie maszynowe w przeglądarce z TensorFlow.js
- Obsługa wdrożeń na urządzeniach mobilnych i brzegowych
- TFX do produkcyjnych potoków ML
Zalety:
- Rozbudowany ekosystem otwartego oprogramowania do uczenia maszynowego
- Dobre rozwiązanie do uczenia głębokiego i produkcyjnych projektów ML
- Wsparcie zarówno dla badań, jak i praktycznych wdrożeń
- Przydatność w widzeniu komputerowym, NLP, przetwarzaniu dźwięku i systemach rekomendacyjnych
- Duża społeczność i bogate zasoby edukacyjne
- Obsługa procesów związanych z aplikacjami internetowymi, urządzeniami mobilnymi i brzegowymi oraz środowiskami produkcyjnymi
Wady:
- Wymaga znajomości programowania i uczenia maszynowego
- Może być skomplikowany dla początkujących
- Sam 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 elastyczność w badaniach
Podsumowanie
Wybór najlepszej platformy AI i uczenia maszynowego zależy od celów projektu i umiejętności zespołu. Box najlepiej sprawdza się w inteligentnej analizie treści opartej na AI, a nie w tradycyjnym trenowaniu modeli. Databricks to bardzo dobry wybór do korporacyjnych projektów z zakresu nauki o danych, analityki, procesów opartych na architekturze lakehouse i tworzenia rozwiązań AI. Anaconda jest idealna do nauki o danych z wykorzystaniem Pythona oraz bezpiecznego zarządzania pakietami open source. Lightning AI przydaje się w uczeniu głębokim opartym na PyTorch i skalowalnych eksperymentach z AI. TensorFlow pozostaje jednym z najważniejszych otwartych frameworków do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
W przypadku korporacyjnych projektów z zakresu nauki o danych Databricks jest najbardziej kompletną platformą. Do programowania w Pythonie Anaconda stanowi praktyczną podstawę. Wśród frameworków do uczenia głębokiego TensorFlow i Lightning AI to solidne rozwiązania techniczne. Do bezpiecznego wykorzystania AI w pracy z treściami biznesowymi najlepiej nadaje się Box.
