Платформы искусственного интеллекта и машинного обучения помогают командам по работе с данными эффективнее создавать, обучать, развертывать, сопровождать и масштабировать модели. Эти инструменты могут охватывать весь процесс — от подготовки данных и работы с блокнотами до обучения моделей, MLOps, управления, совместной работы и развертывания в промышленной среде.
Выбор лучшей платформы зависит от типа вашего проекта. Одни инструменты предназначены для корпоративных конвейеров обработки данных, другие поддерживают среды Python с открытым исходным кодом, а третьи ориентированы на глубокое обучение, разработку ИИ или безопасный интеллектуальный анализ контента.
Ниже представлены пять платформ, которые стоит рассмотреть: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI и TensorFlow.
Box
Лучше всего подходит для: корпоративных команд, юридических и финансовых отделов, операционных подразделений и организаций, которым нужны интеллектуальная обработка документов с помощью ИИ, безопасное управление контентом, извлечение данных, автоматизация рабочих процессов и анализ неструктурированного контента.
Box — это не традиционная платформа для разработки моделей машинного обучения. Это интеллектуальная платформа управления контентом с функциями ИИ для анализа, обобщения, извлечения данных и получения полезной информации из деловых материалов. Box AI может создавать краткие сводки документов, отвечать на вопросы по содержимому нескольких файлов, извлекать структурированные данные и поддерживать безопасные рабочие процессы с ИИ, используя существующие разрешения и механизмы управления Box.
Основные возможности:
- Анализ документов с помощью ИИ
- Запросы по одному или нескольким документам
- Создание кратких сводок документов
- Извлечение структурированных данных
- Контент-порталы с поддержкой ИИ
- Настраиваемые ИИ-агенты
- Автоматизация рабочих процессов
- Корпоративная безопасность и управление
- Доступ к ИИ с учетом прав пользователей
- Интеграция с корпоративными процессами работы с контентом
Преимущества:
- Широкие возможности анализа неструктурированного делового контента
- Подходит для работы с договорами, отчетами, формами, предложениями и внутренними документами
- Надежные средства корпоративной безопасности и контроля доступа
- Помогает командам извлекать структурированные данные из файлов
- Поддерживает автоматизацию рабочих процессов с помощью ИИ-агентов
- Хорошо подходит для бизнес-команд без технической подготовки
Недостатки:
- Не является полноценной платформой для науки о данных или обучения моделей машинного обучения
- Не лучший выбор для создания собственных моделей машинного обучения с нуля
- Менее подходит для глубокого обучения, экспериментов или развертывания моделей
- Приносит наибольшую пользу, если компания уже хранит контент в Box
- Больше ориентирована на интеллектуальный анализ контента, чем на инженерные задачи в области науки о данных
Databricks
Лучше всего подходит для: специалистов по данным, инженеров данных, инженеров машинного обучения, аналитических команд, предприятий и организаций, которым нужны архитектура lakehouse, инженерия данных, машинное обучение, генеративный ИИ, управление и масштабируемая аналитика
Databricks — это платформа для работы с данными и ИИ, построенная на архитектуре lakehouse. Она помогает командам выполнять задачи инженерии данных, хранения данных, машинного обучения, науки о данных, потоковой обработки в реальном времени и генеративного ИИ в единой среде. Databricks описывает свою Data Intelligence Platform как единую основу для работы с данными и управления ими, использующую механизм Data Intelligence Engine, который понимает данные организации.
Основные возможности:
- Платформа данных на базе lakehouse
- Рабочие процессы инженерии данных
- Рабочая среда для науки о данных
- Поддержка машинного обучения
- Рабочие процессы генеративного ИИ
- MLOps и управление моделями
- Потоковая обработка в реальном времени
- Хранилища данных
- Единое управление данными
- Помощь на естественном языке
Преимущества:
- Хорошо подходит для масштабных проектов в области данных и ИИ
- Удобна для команд, объединяющих инженерию данных и машинное обучение
- Поддерживает корпоративное управление и безопасность
- Объединяет процессы аналитики, ИИ и машинного обучения на одной платформе
- Хорошо масштабируется в сложных средах работы с данными
- Отлично подходит организациям с большими наборами данных
Недостатки:
- Может быть сложной для начинающих
- Может потребовать знаний в области инженерии данных
- При высоких нагрузках стоимость платформы и облачных ресурсов может расти
- Лучше всего подходит командам со зрелой инфраструктурой данных
- Небольшим командам могут быть не нужны все возможности платформы
Anaconda
Лучше всего подходит для: специалистов по данным, Python-разработчиков, ИИ-команд, аналитиков, исследователей, университетов и предприятий, которым нужны управление пакетами Python, безопасные среды с открытым исходным кодом, блокноты, контроль зависимостей и управляемая разработка ИИ
Anaconda — широко используемая платформа для науки о данных и разработки ИИ на Python. Она помогает командам управлять пакетами, средами, зависимостями, блокнотами и инструментами с открытым исходным кодом. Anaconda Core позиционируется как решение для контролируемого перехода от пилотных ИИ-проектов к промышленной эксплуатации с поддержкой облачных платформ, блокнотов, CI/CD, контейнеров, инструментов оркестрации и корпоративных инструментов ИИ.
Основные возможности:
- Управление пакетами Python
- Среды Conda
- Поддержка блокнотов
- Управление зависимостями
- Инструменты науки о данных с открытым исходным кодом
- Корпоративное управление пакетами
- Контроль безопасности и отслеживание уязвимостей
- Интеграция с облачными средами и CI/CD
- Поддержка MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI и других инструментов ИИ
- Совместимость с Jupyter, JupyterLab, VS Code и Google Colab
Преимущества:
- Очень популярна для работы с данными на Python
- Удобна для управления пакетами и средами
- Помогает уменьшить количество конфликтов зависимостей
- Полезна для работы с блокнотами и проведения экспериментов
- Развитая экосистема открытого ПО
- Корпоративные функции обеспечивают безопасность и управление
- Хорошо подходит как начинающим, так и профессиональным командам по работе с данными
Недостатки:
- Сама по себе не является полноценной платформой для развертывания моделей
- Без системного подхода управление большими средами может стать сложным
- Корпоративные функции управления могут требовать платной подписки
- Командам по-прежнему нужны отдельные инструменты для MLOps в промышленной среде или облачного развертывания
- Меньше ориентирована на промышленную инфраструктуру реального времени, чем Databricks или облачные ИИ-платформы
Lightning AI
Лучше всего подходит для: исследователей ИИ, инженеров глубокого обучения, пользователей PyTorch, стартапов и команд машинного обучения, которым нужны разработка моделей, процессы обучения, доступ к GPU, управление экспериментами и масштабируемая разработка ИИ-приложений
Lightning AI связана с экосистемой Lightning, включая PyTorch Lightning, которая помогает упорядочить код PyTorch и упростить воспроизведение и масштабирование экспериментов в области глубокого обучения. PyTorch Lightning предоставляет высокоуровневый интерфейс для PyTorch и упрощает запуск моделей на распределенном оборудовании, сохраняя при этом более упорядоченную структуру кода.
Основные возможности:
- Разработка моделей на базе PyTorch
- Структурирование экспериментов глубокого обучения
- Поддержка распределенного обучения
- Процессы обучения, не зависящие от аппаратной платформы
- Рабочая среда для разработки ИИ
- Обучение моделей на GPU
- Воспроизводимые эксперименты машинного обучения
- Совместная разработка моделей
- Поддержка перехода от исследований к промышленной эксплуатации
Преимущества:
- Отлично подходит для проектов на PyTorch и задач глубокого обучения
- Помогает лучше структурировать исследовательский код
- Полезна для масштабируемых процессов обучения
- Хорошо подходит исследователям и инженерам машинного обучения
- Поддерживает воспроизводимость экспериментов
- Сокращает объем шаблонного кода в проектах глубокого обучения
Недостатки:
- Требует большей технической подготовки, чем инструменты ИИ без программирования
- Лучше всего подходит командам со знанием PyTorch
- Менее актуальна для традиционных команд бизнес-аналитики или анализа данных
- Может потребовать опыта работы с GPU и инженерией машинного обучения
- Не ориентирована в первую очередь на бизнес-пользователей без технической подготовки
TensorFlow
Лучше всего подходит для: инженеров машинного обучения, исследователей, разработчиков, команд компьютерного зрения, обработки естественного языка и мобильного ИИ, а также организаций, которым нужен фреймворк с открытым исходным кодом для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения
TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, охватывающая полный цикл разработки. Она помогает разработчикам создавать модели машинного обучения, способные работать в разных средах, и включает инструменты для обучения, развертывания, визуализации, работы с наборами данных, построения производственных конвейеров и развертывания на мобильных или периферийных устройствах. Экосистема TensorFlow включает TensorFlow.js, инструменты развертывания на периферийных устройствах, такие как LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets и ресурсы с предобученными моделями.
Основные возможности:
- Фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом
- Создание и обучение моделей
- Поддержка глубокого обучения
- Высокоуровневый API tf.keras
- Визуализация с помощью TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Предобученные модели и наборы данных
- Машинное обучение в браузере с TensorFlow.js
- Поддержка развертывания на мобильных и периферийных устройствах
- TFX для производственных конвейеров машинного обучения
Преимущества:
- Развитая экосистема машинного обучения с открытым исходным кодом
- Хорошо подходит для глубокого обучения и промышленных проектов машинного обучения
- Поддерживает исследования и развертывание в реальных условиях
- Полезна для компьютерного зрения, обработки естественного языка, работы с аудио и рекомендательных систем
- Большое сообщество и множество учебных ресурсов
- Поддерживает рабочие процессы для веб-приложений, мобильных и периферийных устройств, а также промышленных сред
Недостатки:
- Требует знаний программирования и машинного обучения
- Может быть сложной для начинающих
- Сама по себе не является полноценной бизнес-платформой
- Командам нужны дополнительные инструменты для управления данными и совместной работы
- Некоторые пользователи могут предпочесть PyTorch из-за его гибкости в исследованиях
Заключение
Выбор лучшей платформы ИИ и машинного обучения зависит от целей проекта и навыков команды. Box лучше всего подходит для интеллектуального анализа контента с помощью ИИ, а не для традиционного обучения моделей. Databricks — отличный выбор для корпоративной науки о данных, аналитики, рабочих процессов на базе lakehouse и разработки ИИ. Anaconda идеально подходит для науки о данных на Python и безопасного управления пакетами с открытым исходным кодом. Lightning AI полезна для глубокого обучения на базе PyTorch и масштабируемых экспериментов с ИИ. TensorFlow остается одним из важнейших фреймворков с открытым исходным кодом для создания и развертывания моделей машинного обучения.
Для корпоративных проектов в области науки о данных наиболее комплексной платформой является Databricks. Для разработки на Python практичной основой служит Anaconda. Среди инструментов глубокого обучения TensorFlow и Lightning AI — сильные технические решения. Для безопасной работы ИИ с деловым контентом лучше всего подходит Box.
