Platformy umelej inteligencie a strojového učenia pomáhajú dátovým tímom efektívnejšie vytvárať, trénovať, nasadzovať, spravovať a škálovať modely. Tieto nástroje môžu podporovať všetko od prípravy dát a vývoja notebookov až po trénovanie modelov, MLOps, riadenie, spoluprácu a nasadenie do produkcie.
Najlepšia platforma závisí od typu vášho projektu. Niektoré nástroje sú určené pre podnikové dátové pipeline, iné podporujú prostredia Pythonu s otvoreným zdrojovým kódom a ďalšie sa zameriavajú na hlboké učenie, vývoj AI alebo bezpečnú inteligentnú prácu s obsahom.
Nižšie uvádzame päť platforiem, ktoré sa oplatí zvážiť: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI a TensorFlow.
Box
Najvhodnejší pre: Podnikové, právne, finančné a prevádzkové tímy a organizácie, ktoré potrebujú inteligentnú prácu s dokumentmi pomocou AI, bezpečnú správu obsahu, extrakciu dát, automatizáciu pracovných postupov a analýzu neštruktúrovaného obsahu.
Box nie je tradičná platforma na vývoj modelov strojového učenia. Je to platforma na inteligentnú správu obsahu s funkciami AI na analýzu, sumarizáciu, extrakciu a získavanie poznatkov z firemného obsahu. Box AI dokáže sumarizovať dokumenty, odpovedať na otázky týkajúce sa viacerých súborov, extrahovať štruktúrované dáta a podporovať bezpečné pracovné postupy s AI s využitím existujúcich oprávnení a mechanizmov riadenia platformy Box.
Kľúčové funkcie:
- Analýza dokumentov pomocou AI
- Dopyty nad jedným alebo viacerými dokumentmi
- Sumarizácia dokumentov
- Extrakcia štruktúrovaných dát
- Obsahové portály využívajúce AI
- Vlastní AI agenti
- Automatizácia pracovných postupov
- Podniková bezpečnosť a riadenie
- Prístup AI rešpektujúci oprávnenia
- Integrácia s podnikovými pracovnými postupmi pre obsah
Výhody:
- Silné možnosti analýzy neštruktúrovaného firemného obsahu
- Užitočný pri práci so zmluvami, správami, formulármi, návrhmi a internými dokumentmi
- Dobrá podniková bezpečnosť a kontrola oprávnení
- Pomáha tímom extrahovať štruktúrované dáta zo súborov
- Podporuje automatizáciu pracovných postupov pomocou AI agentov
- Vhodný pre netechnické firemné tímy
Nevýhody:
- Nie je plnohodnotnou platformou pre dátovú vedu ani trénovanie modelov strojového učenia
- Nie je ideálny na vytváranie vlastných modelov strojového učenia od základu
- Menej vhodný na hlboké učenie, experimentovanie alebo nasadzovanie modelov
- Najväčší prínos má vtedy, keď spoločnosť už ukladá obsah v platforme Box
- Zameriava sa viac na inteligentnú prácu s obsahom než na technické aspekty dátovej vedy
Databricks
Najvhodnejší pre: Dátových vedcov, dátových inžinierov, inžinierov strojového učenia, analytické tímy, podniky a organizácie, ktoré potrebujú architektúru lakehouse, dátové inžinierstvo, strojové učenie, generatívnu AI, riadenie a škálovateľnú analytiku
Databricks je dátová a AI platforma postavená na architektúre lakehouse. Pomáha tímom spravovať dátové inžinierstvo, dátové sklady, strojové učenie, dátovú vedu, spracovanie dátových tokov v reálnom čase a úlohy generatívnej AI v jednom prostredí. Databricks opisuje svoju platformu Data Intelligence Platform ako jednotný základ pre dáta a ich riadenie, ktorý využíva Data Intelligence Engine rozumejúci dátam organizácie.
Kľúčové funkcie:
- Dátová platforma typu lakehouse
- Pracovné postupy dátového inžinierstva
- Pracovné prostredie pre dátovú vedu
- Podpora strojového učenia
- Pracovné postupy generatívnej AI
- MLOps a riadenie modelov
- Spracovanie dátových tokov v reálnom čase
- Dátové sklady
- Jednotné riadenie dát
- Asistencia v prirodzenom jazyku
Výhody:
- Silná platforma pre rozsiahle dátové a AI projekty
- Vhodná pre tímy kombinujúce dátové inžinierstvo a strojové učenie
- Podporuje podnikové riadenie a bezpečnosť
- Užitočná na analytické, AI a ML pracovné postupy v rámci jednej platformy
- Dobre sa škáluje v komplexných dátových prostrediach
- Veľmi vhodná pre organizácie s veľkými dátovými súbormi
Nevýhody:
- Pre začiatočníkov môže byť zložitá
- Môže vyžadovať odborné znalosti dátového inžinierstva
- Pri náročných úlohách môžu rásť poplatky aj náklady na cloud
- Najvhodnejšia pre tímy s vyspelou dátovou infraštruktúrou
- Menšie tímy nemusia potrebovať celú platformu
Anaconda
Najvhodnejšia pre: Dátových vedcov, vývojárov v Pythone, AI tímy, analytikov, výskumníkov, univerzity a podniky, ktoré potrebujú správu balíkov Pythonu, bezpečné prostredia s otvoreným zdrojovým kódom, notebooky, kontrolu závislostí a riadený vývoj AI
Anaconda je široko používaná platforma pre dátovú vedu a vývoj AI v Pythone. Pomáha tímom spravovať balíky, prostredia, závislosti, notebooky a nástroje s otvoreným zdrojovým kódom. Anaconda Core je prezentovaná ako riadená cesta od pilotných AI projektov až po produkciu s podporou cloudových platforiem, notebookov, CI/CD, kontajnerov, nástrojov na orchestráciu a podnikových AI nástrojov.
Kľúčové funkcie:
- Správa balíkov Pythonu
- Prostredia Conda
- Podpora notebookov
- Správa závislostí
- Nástroje pre dátovú vedu s otvoreným zdrojovým kódom
- Podnikové riadenie balíkov
- Sledovanie bezpečnosti a zraniteľností
- Integrácia s cloudom a CI/CD
- Podpora nástrojov MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI a ďalších AI nástrojov
- Spolupracuje s nástrojmi Jupyter, JupyterLab, VS Code a Google Colab
Výhody:
- Veľmi populárna v dátovej vede využívajúcej Python
- Vhodná na správu balíkov a prostredí
- Pomáha obmedzovať konflikty závislostí
- Užitočná pri práci s notebookmi a experimentovaní
- Silný ekosystém s otvoreným zdrojovým kódom
- Podnikové funkcie podporujú bezpečnosť a riadenie
- Vhodná pre začiatočníkov aj profesionálne dátové tímy
Nevýhody:
- Sama osebe nie je kompletnou platformou na nasadzovanie modelov
- Rozsiahle prostredia sa bez disciplinovaného prístupu môžu ťažko spravovať
- Podnikové funkcie riadenia môžu vyžadovať platené plány
- Tímy naďalej potrebujú samostatné nástroje na produkčné MLOps alebo nasadenie do cloudu
- Menej sa zameriava na produkčnú infraštruktúru fungujúcu v reálnom čase než Databricks alebo cloudové AI platformy
Lightning AI
Najvhodnejšia pre: Výskumníkov v oblasti AI, inžinierov hlbokého učenia, používateľov PyTorch, startupy a tímy strojového učenia, ktoré potrebujú vývoj modelov, tréningové pracovné postupy, prístup ku GPU, správu experimentov a škálovateľný vývoj AI aplikácií
Lightning AI je spojená s ekosystémom Lightning vrátane PyTorch Lightning, ktorý pomáha organizovať kód PyTorch a uľahčuje reprodukovanie a škálovanie experimentov s hlbokým učením. PyTorch Lightning poskytuje vysokoúrovňové rozhranie pre PyTorch a je navrhnutý tak, aby uľahčoval spúšťanie modelov na distribuovanom hardvéri a zároveň pomáhal udržiavať lepšie organizovaný kód.
Kľúčové funkcie:
- Vývoj modelov založený na PyTorch
- Štruktúrovanie experimentov s hlbokým učením
- Podpora distribuovaného trénovania
- Tréningové pracovné postupy nezávislé od hardvéru
- Pracovné prostredie na vývoj AI
- Trénovanie modelov pomocou GPU
- Reprodukovateľné experimenty so strojovým učením
- Spolupráca pri vývoji modelov
- Podpora pracovných postupov od výskumu po produkciu
Výhody:
- Veľmi vhodná pre projekty využívajúce PyTorch a hlboké učenie
- Pomáha prehľadnejšie organizovať výskumný kód
- Užitočná pre škálovateľné tréningové pracovné postupy
- Vhodná pre výskumníkov a inžinierov strojového učenia
- Podporuje reprodukovateľné experimentovanie
- Znižuje množstvo opakujúceho sa kódu v projektoch hlbokého učenia
Nevýhody:
- Technicky náročnejšia než AI nástroje bez potreby programovania
- Najvhodnejšia pre tímy so znalosťou PyTorch
- Menej relevantná pre tradičné tímy podnikovej analytiky (BI) alebo analytické tímy
- Môže vyžadovať skúsenosti s GPU a inžinierstvom strojového učenia
- Nie je primárne určená pre netechnických firemných používateľov
TensorFlow
Najvhodnejší pre: Inžinierov strojového učenia, výskumníkov, vývojárov, tímy počítačového videnia, tímy spracovania prirodzeného jazyka (NLP), tímy mobilnej AI a organizácie, ktoré potrebujú framework s otvoreným zdrojovým kódom na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie modelov strojového učenia
TensorFlow je komplexná platforma strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom. Pomáha vývojárom vytvárať modely strojového učenia, ktoré môžu fungovať v rôznych prostrediach, a zahŕňa nástroje na trénovanie, nasadzovanie, vizualizáciu, prácu s dátovými súbormi, produkčné pipeline a nasadzovanie na mobilné alebo okrajové zariadenia. Ekosystém TensorFlow zahŕňa TensorFlow.js, nástroje na nasadzovanie na okrajové zariadenia typu LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets a zdroje predtrénovaných modelov.
Kľúčové funkcie:
- Framework strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom
- Vytváranie a trénovanie modelov
- Podpora hlbokého učenia
- Vysokoúrovňové API tf.keras
- Vizualizácia pomocou TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Predtrénované modely a dátové súbory
- Strojové učenie v prehliadači pomocou TensorFlow.js
- Podpora nasadzovania na mobilné a okrajové zariadenia
- TFX pre produkčné pipeline strojového učenia
Výhody:
- Silný ekosystém strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom
- Vhodný pre projekty hlbokého učenia a produkčného strojového učenia
- Podporuje výskum aj nasadenie v praxi
- Užitočný pre počítačové videnie, NLP, spracovanie zvuku a odporúčacie systémy
- Veľká komunita a množstvo vzdelávacích zdrojov
- Podporuje pracovné postupy pre web, mobilné a okrajové zariadenia aj produkčné prostredia
Nevýhody:
- Vyžaduje znalosti programovania a strojového učenia
- Pre začiatočníkov môže byť zložitý
- Sám osebe nie je kompletnou podnikovou platformou
- Tímy potrebujú ďalšie nástroje na riadenie dát a spoluprácu
- Niektorí používatelia môžu uprednostňovať PyTorch pre jeho flexibilitu pri výskume
Záver
Najlepšia platforma umelej inteligencie a strojového učenia závisí od cieľov vášho projektu a zručností tímu. Box je najvhodnejší na inteligentnú prácu s obsahom pomocou AI, nie na tradičné trénovanie modelov. Databricks je silnou voľbou pre podnikovú dátovú vedu, analytiku, pracovné postupy lakehouse a vývoj AI. Anaconda je ideálna pre dátovú vedu v Pythone a bezpečnú správu balíkov s otvoreným zdrojovým kódom. Lightning AI je užitočná na hlboké učenie založené na PyTorch a škálovateľné experimentovanie s AI. TensorFlow zostáva jedným z najdôležitejších frameworkov s otvoreným zdrojovým kódom na vytváranie a nasadzovanie modelov strojového učenia.
Pre podnikové projekty dátovej vedy je Databricks najkomplexnejšou platformou. Pre vývoj v Pythone predstavuje Anaconda praktický základ. Medzi frameworkmi pre hlboké učenie sú TensorFlow a Lightning AI silnými technickými voľbami. Na bezpečné využívanie AI pri práci s firemným obsahom je najvhodnejší Box.
