As plataformas de IA e aprendizado de máquina ajudam as equipes de dados a criar, 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 de projeto. Algumas ferramentas são feitas para pipelines de dados empresariais, algumas dão suporte a ambientes Python de código aberto, enquanto outras se concentram em aprendizado profundo, desenvolvimento de IA ou inteligência segura de conteúdo.
Abaixo estão cinco plataformas para 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 de IA seguros 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 bons controles de permissão
- Ajuda equipes a extrair dados estruturados de arquivos
- Dá suporte à automação de fluxos de trabalho com agentes de IA
- Bom para equipes empresariais 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 aprendizado profundo, experimentação ou implantação de modelos
- O melhor valor aparece 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
- Espaço de trabalho para 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 de dados unificada
- Assistência em linguagem natural
Prós:
- Forte para projetos de dados e IA em grande escala
- Boa para equipes que combinam engenharia de dados e aprendizado de máquina
- Dá 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 conjuntos 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 pesadas
- 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 usada 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 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
- Boa para gerenciar pacotes e ambientes
- Ajuda a reduzir conflitos de dependência
- 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 aprendizado profundo, 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 código em PyTorch e torna experimentos de aprendizado profundo mais fáceis de reproduzir e escalar. O PyTorch Lightning fornece uma interface de alto nível para PyTorch e foi projetado para facilitar a execução de modelos em hardware distribuído, mantendo o código mais organizado.
Principais recursos:
- Desenvolvimento de modelos baseado em PyTorch
- Estrutura para experimentos de aprendizado profundo
- Suporte a treinamento distribuído
- Fluxos de trabalho de treinamento independentes de hardware
- Espaço de trabalho para 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 aprendizado profundo
- Ajuda a organizar o código de pesquisa de forma mais limpa
- Útil para fluxos de trabalho de treinamento escaláveis
- Boa para pesquisadores e engenheiros de ML
- Dá suporte à experimentação reproduzível
- Reduz código boilerplate em projetos de aprendizado profundo
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 empresariais 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 criar, treinar e implantar modelos de ML
TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de ponta a ponta e de código aberto. 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
- Criação e treinamento de modelos
- Suporte a aprendizado profundo
- 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 de aprendizado de máquina de código aberto
- Bom para projetos de aprendizado profundo e ML em produção
- Dá 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
- Dá suporte a fluxos de trabalho para web, dispositivos móveis, borda e produção
Contras:
- Exige conhecimento de programação e ML
- Pode ser complexo para iniciantes
- Não é, por si só, uma plataforma empresarial 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 projeto e das habilidades da 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 de código aberto. Lightning AI é útil para aprendizado profundo baseado em PyTorch e experimentação escalável de IA. TensorFlow continua sendo um dos frameworks de código aberto mais importantes para criar 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 aprendizado profundo, TensorFlow e Lightning AI são escolhas técnicas fortes. Para IA segura aplicada a conteúdo empresarial, Box é a melhor opção.