Platformele de inteligență artificială și învățare automată ajută echipele de date să construiască, antreneze, implementeze, gestioneze și să scaleze modelele mai eficient. Aceste instrumente pot susține totul, 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 tău. Unele instrumente sunt create pentru pipeline-uri de date la nivel enterprise, unele susțin medii Python open-source, în timp ce altele se concentrează pe deep learning, dezvoltare AI sau inteligență securizată asupra conținutului.
Mai jos sunt cinci platforme de luat în considerare: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI și TensorFlow.
Box
Cel mai potrivit pentru: echipe enterprise, echipe juridice, echipe financiare, echipe operaționale și organizații care au nevoie de inteligență asupra documentelor bazată pe AI, gestionare securizată a conținutului, extragere de date, automatizarea fluxurilor de lucru și analiză a conținutului nestructurat.
Box nu este o platformă tradițională de dezvoltare pentru machine learning. În schimb, este o platformă inteligentă de gestionare a conținutului, cu funcții AI pentru analizarea, rezumarea, extragerea și generarea de informații utile din conținutul de business. Box AI poate rezuma documente, răspunde la întrebări din mai multe fișiere, extrage date structurate și susține fluxuri de lucru AI securizate folosind permisiunile Box existente și controalele de guvernanță.
Caracteristici cheie:
- Analiză a documentelor bazată pe AI
- Interogări pe documente unice și multiple
- Rezumarea documentelor
- Extragerea de date structurate
- Portaluri de conținut bazate pe AI
- Agenți AI personalizați
- Automatizarea fluxurilor de lucru
- Securitate și guvernanță enterprise
- Acces AI conștient de permisiuni
- Integrare cu fluxurile enterprise de gestionare a conținutului
Avantaje:
- Puternic pentru analizarea conținutului de business nestructurat
- Util pentru contracte, rapoarte, formulare, propuneri și documente interne
- Bună securitate enterprise și controale de permisiuni
- Ajută echipele să extragă date structurate din fișiere
- Susține automatizarea fluxurilor de lucru cu agenți AI
- Bun pentru echipe de business non-tehnice
Dezavantaje:
- Nu este o platformă completă de data science sau antrenare de modele ML
- Nu este ideal pentru construirea de modele ML personalizate de la zero
- Mai puțin potrivit pentru deep learning, experimentare sau implementarea modelelor
- Oferă cea mai bună valoare când compania stochează deja conținut în Box
- Este mai concentrat pe inteligența asupra conținutului decât pe ingineria de data science
Databricks
Cel mai potrivit pentru: oameni de știință ai datelor, ingineri de date, ingineri ML, echipe de analiză, companii enterprise și organizații care au nevoie de arhitectură lakehouse, inginerie de date, machine learning, AI generativ, guvernanță și analitică scalabilă
Databricks este o platformă de date și AI construită pe o arhitectură lakehouse. Ajută echipele să gestioneze într-un singur mediu sarcini de inginerie de date, data warehousing, machine learning, data science, streaming în timp real și AI generativ. Databricks își descrie Data Intelligence Platform ca o fundație unificată pentru date și guvernanță, alimentată de un Data Intelligence Engine care înțelege datele unei organizații.
Caracteristici cheie:
- Platformă de date lakehouse
- Fluxuri de lucru pentru ingineria datelor
- Spațiu de lucru pentru data science
- Suport pentru machine learning
- Fluxuri de lucru pentru AI generativ
- MLOps și guvernanța modelelor
- Streaming în timp real
- Data warehousing
- Guvernanță unificată a datelor
- Asistență în limbaj natural
Avantaje:
- Puternic pentru proiecte de date și AI la scară mare
- Bun pentru echipe care combină ingineria datelor și machine learning
- Susține guvernanța și securitatea la nivel enterprise
- Util pentru fluxuri de lucru de analiză, AI și ML într-o singură platformă
- Se scalează bine pentru medii de date complexe
- Foarte potrivit pentru organizații 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 unor sarcini de lucru intense
- Este cel mai potrivit pentru echipe cu infrastructură de date matură
- Echipele mai mici s-ar putea să nu aibă nevoie de întreaga platformă
Anaconda
Cel mai potrivit pentru: oameni de știință ai datelor, dezvoltatori Python, echipe AI, analiști, cercetători, universități și companii enterprise care au nevoie de gestionarea pachetelor Python, medii open-source securizate, notebook-uri, controlul dependențelor și dezvoltare AI guvernată
Anaconda este o platformă folosită pe scară largă pentru data science și dezvoltare AI bazate pe Python. Ajută echipele să gestioneze pachete, medii, dependențe, notebook-uri și instrumente open-source. Anaconda Core este poziționată ca o cale guvernată de la proiecte pilot AI la producție, cu suport pentru platforme cloud, notebook-uri, CI/CD, containere, instrumente de orchestrare și unelte enterprise pentru AI.
Caracteristici cheie:
- Gestionarea pachetelor Python
- Medii Conda
- Suport pentru notebook-uri
- Gestionarea dependențelor
- Instrumente open-source pentru data science
- Guvernanță enterprise a pachetelor
- Securitate și urmărirea vulnerabilităților
- Integrare cu 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 data science în Python
- Bun pentru gestionarea pachetelor și mediilor
- Ajută la reducerea conflictelor de dependențe
- Util pentru notebook-uri și experimentare
- Ecosistem open-source puternic
- Funcțiile enterprise susțin securitatea și guvernanța
- Potrivire bună atât pentru începători, cât și pentru echipe profesioniste de date
Dezavantaje:
- Nu este, de unul singur, o platformă completă pentru implementarea modelelor
- Mediile mari pot deveni dificil de gestionat fără disciplină
- Funcțiile enterprise de guvernanță pot necesita planuri plătite
- Echipele au în continuare nevoie de instrumente separate pentru MLOps în producție sau implementare în cloud
- Este mai puțin concentrat pe infrastructura de producție în timp real decât Databricks sau platformele cloud de AI
Lightning AI
Cel mai potrivit pentru: cercetători AI, ingineri de deep learning, utilizatori PyTorch, startup-uri și echipe ML care au nevoie de dezvoltare de modele, fluxuri de antrenare, acces la GPU, gestionarea experimentelor și dezvoltare scalabilă de aplicații AI
Lightning AI este asociată cu ecosistemul Lightning, inclusiv PyTorch Lightning, care ajută la organizarea codului PyTorch și face experimentele de deep learning mai ușor de reprodus și scalat. PyTorch Lightning oferă o interfață de nivel înalt pentru PyTorch și este conceput pentru a face modelele mai ușor de rulat pe hardware distribuit, păstrând în același timp codul mai bine organizat.
Caracteristici cheie:
- Dezvoltare de modele bazată pe PyTorch
- Structură pentru experimente de deep learning
- Suport pentru antrenare distribuită
- Fluxuri de antrenare independente de hardware
- Spațiu de lucru pentru dezvoltare AI
- Antrenare de modele bazată 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 deep learning
- Ajută la organizarea mai clară a codului de cercetare
- Util pentru fluxuri de antrenare scalabile
- Bun pentru cercetători și ingineri ML
- Susține experimentarea reproductibilă
- Reduce codul boilerplate în proiectele de deep learning
Dezavantaje:
- Mai tehnic decât instrumentele AI no-code
- Este cel mai potrivit pentru echipe cu cunoștințe de PyTorch
- Mai puțin relevant pentru echipe tradiționale de BI sau analiză
- Poate necesita GPU și experiență în inginerie ML
- Nu este conceput în principal pentru utilizatori de business non-tehnici
TensorFlow
Cel mai potrivit pentru: ingineri de machine learning, cercetători, dezvoltatori, echipe de computer vision, echipe NLP, echipe de AI mobil și organizații care au nevoie de un framework open-source pentru construirea, antrenarea și implementarea modelelor ML
TensorFlow este o platformă open-source, end-to-end, pentru machine learning. Ajută dezvoltatorii să creeze modele ML care pot rula în medii diferite și include instrumente pentru antrenare, implementare, vizualizare, seturi de date, pipeline-uri de producție și implementare pe mobil sau edge. Ecosistemul TensorFlow include TensorFlow.js, instrumente de implementare edge de tip LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets și resurse de modele preantrenate.
Caracteristici cheie:
- Framework ML open-source
- Construirea și antrenarea modelelor
- Suport pentru deep learning
- API de nivel înalt tf.keras
- Vizualizare cu TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Modele și seturi de date preantrenate
- ML în browser cu TensorFlow.js
- Suport pentru implementare pe mobil și edge
- TFX pentru pipeline-uri ML de producție
Avantaje:
- Ecosistem open-source puternic pentru machine learning
- Bun pentru deep learning și proiecte ML de producție
- Susține cercetarea și implementarea în lumea reală
- Util pentru computer vision, NLP, audio și sisteme de recomandare
- Comunitate mare și resurse de învățare
- Susține fluxuri de lucru web, mobile, edge și de producție
Dezavantaje:
- Necesită cunoștințe de programare și ML
- Poate fi complex pentru începători
- Nu este, de unul singur, o platformă de business completă
- 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 machine learning depinde de obiectivele proiectului și de competențele echipei. Box este cea mai bună pentru inteligența asupra conținutului bazată pe AI, mai degrabă decât pentru antrenarea tradițională a modelelor. Databricks este o alegere puternică pentru data science enterprise, analitică, fluxuri lakehouse și dezvoltare AI. Anaconda este ideală pentru data science bazat pe Python și gestionarea securizată a pachetelor open-source. Lightning AI este utilă pentru deep learning bazat pe PyTorch și experimentare AI scalabilă. TensorFlow rămâne unul dintre cele mai importante framework-uri open-source pentru construirea și implementarea modelelor de machine learning.
Pentru proiecte enterprise de data science, Databricks este cea mai completă platformă. Pentru dezvoltare Python, Anaconda este o bază practică. Pentru framework-uri de deep learning, TensorFlow și Lightning AI sunt alegeri tehnice solide. Pentru AI securizat aplicat asupra conținutului de business, Box este cea mai potrivită alegere.