As plataformas de IA e aprendizado de máquina ajudam as equipes de dados a construir, treinar, implantar, gerenciar e escalar modelos com mais eficiência. Essas ferramentas podem dar suporte a tudo, desde preparação de dados e desenvolvimento em notebooks até treinamento de modelos, MLOps, governança, colaboração e implantação em produção.
A melhor plataforma depende do tipo do seu projeto. Algumas ferramentas são desenvolvidas para pipelines de dados empresariais, algumas oferecem suporte a ambientes Python de código aberto, enquanto outras se concentram em deep learning, desenvolvimento de IA ou inteligência segura de conteúdo.
Abaixo estão cinco plataformas a considerar: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI e TensorFlow.
Box
Melhor para: equipes empresariais, equipes jurídicas, equipes financeiras, equipes de operações e organizações que precisam de inteligência de documentos com IA, gerenciamento seguro de conteúdo, extração de dados, automação de fluxos de trabalho e análise de conteúdo não estruturado.
Box não é uma plataforma tradicional de desenvolvimento de aprendizado de máquina. Em vez disso, é uma plataforma inteligente de gerenciamento de conteúdo com recursos de IA para analisar, resumir, extrair e gerar insights a partir de conteúdo empresarial. O Box AI pode resumir documentos, responder perguntas em vários arquivos, extrair dados estruturados e dar suporte a fluxos de trabalho seguros de IA usando as permissões existentes do Box e controles de governança.
Principais recursos:
- Análise de documentos com IA
- Consultas em um ou vários documentos
- Resumo de documentos
- Extração de dados estruturados
- Portais de conteúdo com IA
- Agentes de IA personalizados
- Automação de fluxos de trabalho
- Segurança e governança empresariais
- Acesso de IA com reconhecimento de permissões
- Integração com fluxos de trabalho de conteúdo empresarial
Prós:
- Forte para analisar conteúdo empresarial não estruturado
- Útil para contratos, relatórios, formulários, propostas e documentos internos
- Boa segurança empresarial e controles de permissão
- Ajuda as equipes a extrair dados estruturados de arquivos
- Oferece suporte à automação de fluxos de trabalho com agentes de IA
- Bom para equipes de negócios não técnicas
Contras:
- Não é uma plataforma completa de ciência de dados ou treinamento de modelos de ML
- Não é ideal para criar modelos de ML personalizados do zero
- Menos adequada para deep learning, experimentação ou implantação de modelos
- Gera mais valor quando a empresa já armazena conteúdo no Box
- Mais focada em inteligência de conteúdo do que em engenharia de ciência de dados
Databricks
Melhor para: cientistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de ML, equipes de analytics, empresas e organizações que precisam de arquitetura lakehouse, engenharia de dados, aprendizado de máquina, IA generativa, governança e analytics escalável
Databricks é uma plataforma de dados e IA construída sobre uma arquitetura lakehouse. Ela ajuda equipes a gerenciar engenharia de dados, data warehousing, aprendizado de máquina, ciência de dados, streaming em tempo real e cargas de trabalho de IA generativa em um único ambiente. A Databricks descreve sua Data Intelligence Platform como uma base unificada para dados e governança, impulsionada por um Data Intelligence Engine que entende os dados de uma organização.
Principais recursos:
- Plataforma de dados lakehouse
- Fluxos de trabalho de engenharia de dados
- Workspace de ciência de dados
- Suporte a aprendizado de máquina
- Fluxos de trabalho de IA generativa
- MLOps e governança de modelos
- Streaming em tempo real
- Data warehousing
- Governança unificada de dados
- Assistência em linguagem natural
Prós:
- Forte para projetos de dados e IA em grande escala
- Bom para equipes que combinam engenharia de dados e aprendizado de máquina
- Oferece suporte à governança e segurança empresariais
- Útil para fluxos de trabalho de analytics, IA e ML em uma única plataforma
- Escala bem para ambientes de dados complexos
- Forte aderência para organizações com grandes volumes de dados
Contras:
- Pode ser complexa para iniciantes
- Pode exigir expertise em engenharia de dados
- Preços e custos de nuvem podem aumentar com cargas de trabalho intensas
- Mais adequada para equipes com infraestrutura de dados madura
- Equipes menores podem não precisar da plataforma completa
Anaconda
Melhor para: cientistas de dados, desenvolvedores Python, equipes de IA, analistas, pesquisadores, universidades e empresas que precisam de gerenciamento de pacotes Python, ambientes seguros de código aberto, notebooks, controle de dependências e desenvolvimento de IA com governança
Anaconda é uma plataforma amplamente utilizada para ciência de dados e desenvolvimento de IA baseados em Python. Ela ajuda equipes a gerenciar pacotes, ambientes, dependências, notebooks e ferramentas de código aberto. O Anaconda Core é posicionado como um caminho governado de projetos-piloto de IA até a produção, com suporte a plataformas em nuvem, notebooks, CI/CD, contêineres, ferramentas de orquestração e ferramentas empresariais de IA.
Principais recursos:
- Gerenciamento de pacotes Python
- Ambientes Conda
- Suporte a notebooks
- Gerenciamento de dependências
- Ferramentas de ciência de dados de código aberto
- Governança empresarial de pacotes
- Rastreamento de segurança e vulnerabilidades
- Integração com nuvem e CI/CD
- Suporte para MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI e outras ferramentas de IA
- Funciona com Jupyter, JupyterLab, VS Code e Google Colab
Prós:
- Muito popular para ciência de dados em Python
- Bom para gerenciar pacotes e ambientes
- Ajuda a reduzir conflitos de dependências
- Útil para notebooks e experimentação
- Forte ecossistema de código aberto
- Recursos empresariais dão suporte à segurança e governança
- Boa opção tanto para iniciantes quanto para equipes profissionais de dados
Contras:
- Não é, por si só, uma plataforma completa de implantação de modelos
- Ambientes grandes podem se tornar difíceis de gerenciar sem disciplina
- Recursos de governança empresarial podem exigir planos pagos
- As equipes ainda precisam de ferramentas separadas para MLOps de produção ou implantação em nuvem
- Menos focada em infraestrutura de produção em tempo real do que Databricks ou plataformas de IA em nuvem
Lightning AI
Melhor para: pesquisadores de IA, engenheiros de deep learning, usuários de PyTorch, startups e equipes de ML que precisam de desenvolvimento de modelos, fluxos de trabalho de treinamento, acesso a GPU, gerenciamento de experimentos e desenvolvimento escalável de aplicativos de IA
Lightning AI está associada ao ecossistema Lightning, incluindo o PyTorch Lightning, que ajuda a organizar o código em PyTorch e tornar os experimentos de deep learning mais fáceis de reproduzir e escalar. O PyTorch Lightning fornece uma interface de alto nível para o PyTorch e foi projetado para tornar os modelos mais fáceis de executar em hardware distribuído, mantendo o código mais organizado.
Principais recursos:
- Desenvolvimento de modelos baseado em PyTorch
- Estrutura para experimentos de deep learning
- Suporte a treinamento distribuído
- Fluxos de trabalho de treinamento independentes de hardware
- Workspace de desenvolvimento de IA
- Treinamento de modelos com GPU
- Experimentos de ML reproduzíveis
- Colaboração no desenvolvimento de modelos
- Suporte a fluxos de trabalho de pesquisa até produção
Prós:
- Forte aderência para projetos com PyTorch e deep learning
- Ajuda a organizar código de pesquisa de forma mais limpa
- Útil para fluxos de trabalho de treinamento escaláveis
- Bom para pesquisadores e engenheiros de ML
- Oferece suporte à experimentação reproduzível
- Reduz código boilerplate em projetos de deep learning
Contras:
- Mais técnica do que ferramentas de IA no-code
- Mais adequada para equipes com conhecimento em PyTorch
- Menos relevante para equipes tradicionais de BI ou analytics
- Pode exigir GPU e experiência em engenharia de ML
- Não foi projetada principalmente para usuários de negócios não técnicos
TensorFlow
Melhor para: engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores, desenvolvedores, equipes de visão computacional, equipes de NLP, equipes de IA móvel e organizações que precisam de um framework de código aberto para construir, treinar e implantar modelos de ML
TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina open source de ponta a ponta. Ela ajuda desenvolvedores a criar modelos de ML que podem ser executados em diferentes ambientes e inclui ferramentas para treinamento, implantação, visualização, conjuntos de dados, pipelines de produção e implantação em dispositivos móveis ou de borda. O ecossistema do TensorFlow inclui TensorFlow.js, ferramentas de implantação em borda no estilo LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets e recursos de modelos pré-treinados.
Principais recursos:
- Framework de ML de código aberto
- Construção e treinamento de modelos
- Suporte a deep learning
- API de alto nível tf.keras
- Visualização com TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modelos e conjuntos de dados pré-treinados
- ML no navegador com TensorFlow.js
- Suporte a implantação em dispositivos móveis e de borda
- TFX para pipelines de ML em produção
Prós:
- Forte ecossistema open source de aprendizado de máquina
- Bom para deep learning e projetos de ML em produção
- Oferece suporte à pesquisa e à implantação no mundo real
- Útil para visão computacional, NLP, áudio e sistemas de recomendação
- Grande comunidade e recursos de aprendizado
- Oferece suporte a fluxos de trabalho para web, mobile, edge e produção
Contras:
- Exige conhecimento de programação e ML
- Pode ser complexo para iniciantes
- Não é, por si só, uma plataforma de negócios completa
- As equipes precisam de ferramentas adicionais para governança de dados e colaboração
- Alguns usuários podem preferir PyTorch pela flexibilidade em pesquisa
Conclusão
A melhor plataforma de IA e aprendizado de máquina depende dos objetivos do seu projeto e das habilidades da sua equipe. Box é melhor para inteligência de conteúdo com IA do que para treinamento tradicional de modelos. Databricks é uma escolha forte para ciência de dados empresarial, analytics, fluxos de trabalho lakehouse e desenvolvimento de IA. Anaconda é ideal para ciência de dados baseada em Python e gerenciamento seguro de pacotes open source. Lightning AI é útil para deep learning baseado em PyTorch e experimentação escalável de IA. TensorFlow continua sendo um dos frameworks open source mais importantes para construir e implantar modelos de aprendizado de máquina.
Para projetos empresariais de ciência de dados, Databricks é a plataforma mais completa. Para desenvolvimento em Python, Anaconda é uma base prática. Para frameworks de deep learning, TensorFlow e Lightning AI são escolhas técnicas fortes. Para IA segura sobre conteúdo empresarial, Box é a melhor opção.