Platformele de inteligență artificială și învățare automată ajută echipele de date să creeze, să antreneze, să implementeze, să gestioneze și să scaleze modele mai eficient. Aceste instrumente pot susține toate etapele, de la pregătirea datelor și dezvoltarea în notebook-uri până la antrenarea modelelor, MLOps, guvernanță, colaborare și implementare în producție.
Cea mai bună platformă depinde de tipul proiectului. Unele instrumente sunt concepute pentru fluxuri de procesare a datelor la nivel de întreprindere, altele oferă suport pentru medii Python open-source, iar altele se concentrează pe învățarea profundă, dezvoltarea AI sau analiza inteligentă și securizată a conținutului.
Mai jos sunt cinci platforme de luat în considerare: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI și TensorFlow.
Box
Ideal pentru: Echipe din întreprinderi, echipe juridice, financiare și operaționale și organizații care au nevoie de analiză inteligentă a documentelor bazată pe AI, gestionare securizată a conținutului, extragerea datelor, automatizarea fluxurilor de lucru și analiza conținutului nestructurat.
Box nu este o platformă tradițională de dezvoltare pentru învățare automată. Este, în schimb, o platformă inteligentă de gestionare a conținutului, cu funcții AI pentru analizarea, rezumarea, extragerea și generarea de informații relevante din conținutul de afaceri. Box AI poate rezuma documente, răspunde la întrebări pe baza mai multor fișiere, extrage date structurate și susține fluxuri de lucru AI securizate, folosind permisiunile și mecanismele de guvernanță existente în Box.
Funcționalități principale:
- Analiza documentelor bazată pe AI
- Interogări pe unul sau mai multe documente
- Rezumarea documentelor
- Extragerea datelor structurate
- Portaluri de conținut bazate pe AI
- Agenți AI personalizați
- Automatizarea fluxurilor de lucru
- Securitate și guvernanță la nivel de întreprindere
- Acces AI care respectă permisiunile
- Integrare cu fluxurile de lucru pentru conținut ale întreprinderii
Avantaje:
- Performant în analiza conținutului de afaceri nestructurat
- Util pentru contracte, rapoarte, formulare, propuneri și documente interne
- Mecanisme solide de securitate și control al permisiunilor la nivel de întreprindere
- Ajută echipele să extragă date structurate din fișiere
- Permite automatizarea fluxurilor de lucru cu agenți AI
- Potrivit pentru echipele de afaceri fără pregătire tehnică
Dezavantaje:
- Nu este o platformă completă de știința datelor sau de antrenare a modelelor ML
- Nu este ideal pentru crearea de la zero a unor modele ML personalizate
- Mai puțin potrivit pentru învățare profundă, experimentare sau implementarea modelelor
- Oferă cea mai mare valoare atunci când compania își stochează deja conținutul în Box
- Se concentrează mai mult pe analiza inteligentă a conținutului decât pe ingineria pentru știința datelor
Databricks
Ideal pentru: Specialiști în știința datelor, ingineri de date, ingineri ML, echipe de analiză, întreprinderi și organizații care au nevoie de arhitectură lakehouse, ingineria datelor, învățare automată, AI generativă, guvernanță și analiză scalabilă
Databricks este o platformă de date și AI construită pe o arhitectură lakehouse. Ajută echipele să gestioneze ingineria datelor, depozitarea datelor, învățarea automată, știința datelor, fluxurile de date în timp real și sarcinile de lucru de AI generativă într-un singur mediu. Databricks își descrie Data Intelligence Platform drept o bază unificată pentru date și guvernanță, susținută de un Data Intelligence Engine care înțelege datele unei organizații.
Funcționalități principale:
- Platformă de date lakehouse
- Fluxuri de lucru pentru ingineria datelor
- Spațiu de lucru pentru știința datelor
- Suport pentru învățare automată
- Fluxuri de lucru pentru AI generativă
- MLOps și guvernanța modelelor
- Fluxuri de date în timp real
- Depozitarea datelor
- Guvernanță unificată a datelor
- Asistență în limbaj natural
Avantaje:
- Performant pentru proiecte de date și AI la scară largă
- Potrivit pentru echipele care combină ingineria datelor cu învățarea automată
- Oferă suport pentru guvernanță și securitate la nivel de întreprindere
- Util pentru reunirea fluxurilor de lucru de analiză, AI și ML într-o singură platformă
- Se scalează bine pentru medii de date complexe
- Foarte potrivit pentru organizațiile cu seturi mari de date
Dezavantaje:
- Poate fi complex pentru începători
- Poate necesita expertiză în ingineria datelor
- Prețurile și costurile cloud pot crește în cazul sarcinilor de lucru intensive
- Cel mai potrivit pentru echipele cu infrastructură de date matură
- Echipele mai mici pot să nu aibă nevoie de întreaga platformă
Anaconda
Ideal pentru: Specialiști în știința datelor, dezvoltatori Python, echipe AI, analiști, cercetători, universități și întreprinderi care au nevoie de gestionarea pachetelor Python, medii open-source securizate, notebook-uri, controlul dependențelor și dezvoltare AI cu mecanisme de guvernanță
Anaconda este o platformă utilizată pe scară largă pentru știința datelor și dezvoltarea AI bazate pe Python. Ajută echipele să gestioneze pachete, medii, dependențe, notebook-uri și instrumente open-source. Anaconda Core este prezentat ca o modalitate de a trece de la proiecte-pilot AI la producție într-un cadru de guvernanță, cu suport pentru platforme cloud, notebook-uri, CI/CD, containere, instrumente de orchestrare și instrumente AI pentru întreprinderi.
Funcționalități principale:
- Gestionarea pachetelor Python
- Medii Conda
- Suport pentru notebook-uri
- Gestionarea dependențelor
- Instrumente open-source pentru știința datelor
- Guvernanța pachetelor la nivel de întreprindere
- Monitorizarea securității și a vulnerabilităților
- Integrare cu platforme cloud și CI/CD
- Suport pentru MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI și alte instrumente AI
- Funcționează cu Jupyter, JupyterLab, VS Code și Google Colab
Avantaje:
- Foarte popular pentru știința datelor cu Python
- Potrivit pentru gestionarea pachetelor și a mediilor
- Ajută la reducerea conflictelor dintre dependențe
- Util pentru notebook-uri și experimentare
- Ecosistem open-source solid
- Funcțiile pentru întreprinderi susțin securitatea și guvernanța
- Potrivit atât pentru începători, cât și pentru echipele profesioniste de date
Dezavantaje:
- Nu constituie, de unul singur, o platformă completă de implementare a modelelor
- Mediile mari pot deveni dificil de gestionat fără disciplină
- Funcțiile de guvernanță pentru întreprinderi pot necesita abonamente plătite
- Echipele au în continuare nevoie de instrumente separate pentru MLOps în producție sau implementare în cloud
- Se concentrează mai puțin pe infrastructura de producție în timp real decât Databricks sau platformele AI din cloud
Lightning AI
Ideal pentru: Cercetători AI, ingineri specializați în învățare profundă, utilizatori PyTorch, startup-uri și echipe ML care au nevoie de dezvoltarea modelelor, fluxuri de lucru pentru antrenare, acces la GPU, gestionarea experimentelor și dezvoltare scalabilă de aplicații AI
Lightning AI este asociat cu ecosistemul Lightning, inclusiv PyTorch Lightning, care ajută la organizarea codului PyTorch și facilitează reproducerea și scalarea experimentelor de învățare profundă. PyTorch Lightning oferă o interfață de nivel înalt pentru PyTorch și este conceput pentru a facilita rularea modelelor pe infrastructură hardware distribuită, menținând totodată codul mai bine organizat.
Funcționalități principale:
- Dezvoltarea modelelor bazate pe PyTorch
- Structurarea experimentelor de învățare profundă
- Suport pentru antrenare distribuită
- Fluxuri de lucru pentru antrenare independente de hardware
- Spațiu de lucru pentru dezvoltare AI
- Antrenarea modelelor pe GPU
- Experimente ML reproductibile
- Colaborare în dezvoltarea modelelor
- Suport pentru fluxuri de lucru de la cercetare la producție
Avantaje:
- Foarte potrivit pentru proiecte PyTorch și de învățare profundă
- Ajută la organizarea mai clară a codului de cercetare
- Util pentru fluxuri de lucru de antrenare scalabile
- Potrivit pentru cercetători și ingineri ML
- Susține experimentarea reproductibilă
- Reduce codul repetitiv în proiectele de învățare profundă
Dezavantaje:
- Mai tehnic decât instrumentele AI fără cod
- Cel mai potrivit pentru echipele cu cunoștințe de PyTorch
- Mai puțin relevant pentru echipele tradiționale de BI sau analiză
- Poate necesita experiență cu GPU-uri și inginerie ML
- Nu este conceput în principal pentru utilizatori de afaceri fără pregătire tehnică
TensorFlow
Ideal pentru: Ingineri de învățare automată, cercetători, dezvoltatori, echipe de viziune computerizată, echipe NLP, echipe AI pentru dispozitive mobile și organizații care au nevoie de un framework open-source pentru crearea, antrenarea și implementarea modelelor ML
TensorFlow este o platformă open-source de învățare automată care acoperă întregul proces. Ajută dezvoltatorii să creeze modele ML care pot rula în medii diferite și include instrumente pentru antrenare, implementare, vizualizare, seturi de date, fluxuri de procesare în producție și implementare pe dispozitive mobile sau la marginea rețelei. Ecosistemul TensorFlow include TensorFlow.js, instrumente de implementare la marginea rețelei de tip LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets și resurse cu modele preantrenate.
Funcționalități principale:
- Framework ML open-source
- Crearea și antrenarea modelelor
- Suport pentru învățare profundă
- API-ul de nivel înalt tf.keras
- Vizualizare cu TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modele preantrenate și seturi de date
- ML în browser cu TensorFlow.js
- Suport pentru implementare pe dispozitive mobile și la marginea rețelei
- TFX pentru fluxuri de procesare ML în producție
Avantaje:
- Ecosistem open-source solid pentru învățare automată
- Potrivit pentru proiecte de învățare profundă și ML în producție
- Susține cercetarea și implementarea în aplicații reale
- Util pentru viziune computerizată, NLP, audio și sisteme de recomandare
- Comunitate numeroasă și resurse de învățare ample
- Susține fluxuri de lucru pentru web, dispozitive mobile, dispozitive de la marginea rețelei și producție
Dezavantaje:
- Necesită cunoștințe de programare și ML
- Poate fi complex pentru începători
- Nu constituie, de unul singur, o platformă completă pentru afaceri
- Echipele au nevoie de instrumente suplimentare pentru guvernanța datelor și colaborare
- Unii utilizatori pot prefera PyTorch pentru flexibilitatea în cercetare
Concluzie
Cea mai bună platformă de AI și învățare automată depinde de obiectivele proiectului și de competențele echipei. Box este cel mai potrivit pentru analiza inteligentă a conținutului bazată pe AI, mai degrabă decât pentru antrenarea tradițională a modelelor. Databricks este o alegere solidă pentru știința datelor la nivel de întreprindere, analiză, fluxuri de lucru lakehouse și dezvoltare AI. Anaconda este ideal pentru știința datelor bazată pe Python și gestionarea securizată a pachetelor open-source. Lightning AI este util pentru învățarea profundă bazată pe PyTorch și experimentarea AI scalabilă. TensorFlow rămâne unul dintre cele mai importante framework-uri open-source pentru crearea și implementarea modelelor de învățare automată.
Pentru proiectele de știința datelor la nivel de întreprindere, Databricks este cea mai completă platformă. Pentru dezvoltarea în Python, Anaconda reprezintă o bază practică. În ceea ce privește framework-urile pentru învățare profundă, TensorFlow și Lightning AI sunt alegeri tehnice solide. Pentru utilizarea securizată a AI asupra conținutului de afaceri, Box este cea mai potrivită opțiune.
