Platformy pre AI a strojové učenie pomáhajú dátovým tímom efektívnejšie vytvárať, trénovať, nasadzovať, spravovať a škálovať modely. Tieto nástroje môžu podporovať všetko od prípravy dát a vývoja v notebookoch až po trénovanie modelov, MLOps, správu a riadenie, spoluprácu a nasadenie do produkcie.
Najlepšia platforma závisí od typu vášho projektu. Niektoré nástroje sú vytvorené pre podnikové dátové pipeline, niektoré podporujú open-source prostredia Pythonu, zatiaľ čo iné sa zameriavajú na hlboké učenie, vývoj AI alebo bezpečnú inteligenciu nad obsahom.
Nižšie uvádzame päť platforiem, ktoré stojí za zváženie: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI a TensorFlow.
Box
Najvhodnejšie pre: podnikové tímy, právne tímy, finančné tímy, prevádzkové tímy a organizácie, ktoré potrebujú AI podporovanú dokumentovú inteligenciu, bezpečnú správu obsahu, extrakciu dát, automatizáciu pracovných postupov a analýzu neštruktúrovaného obsahu.
Box nie je tradičná platforma na vývoj strojového učenia. Namiesto toho ide o inteligentnú platformu na správu obsahu s AI funkciami na analýzu, sumarizáciu, extrakciu a generovanie poznatkov z firemného obsahu. Box AI dokáže sumarizovať dokumenty, odpovedať na otázky naprieč súbormi, extrahovať štruktúrované dáta a podporovať bezpečné AI workflow s využitím existujúcich oprávnení a mechanizmov správy v Boxe.
Kľúčové funkcie:
- AI podporovaná analýza dokumentov
- Dopyty nad jedným aj viacerými dokumentmi
- Sumarizácia dokumentov
- Extrakcia štruktúrovaných dát
- AI podporované obsahové portály
- Vlastní AI agenti
- Automatizácia pracovných postupov
- Podniková bezpečnosť a správa
- AI prístup s ohľadom na oprávnenia
- Integrácia s podnikovými workflow pre obsah
Výhody:
- Silné riešenie na analýzu neštruktúrovaného firemného obsahu
- Užitočné pre zmluvy, správy, formuláre, návrhy a interné dokumenty
- Dobrá podniková bezpečnosť a riadenie oprávnení
- Pomáha tímom extrahovať štruktúrované dáta zo súborov
- Podporuje automatizáciu workflow pomocou AI agentov
- Vhodné aj pre netechnické biznis tímy
Nevýhody:
- Nie je to plnohodnotná platforma pre dátovú vedu ani trénovanie ML modelov
- Nie je ideálna na tvorbu vlastných ML modelov od nuly
- Menej vhodná na hlboké učenie, experimentovanie alebo nasadzovanie modelov
- Najväčšiu hodnotu má vtedy, keď spoločnosť už obsah ukladá v Boxe
- Je viac zameraná na inteligenciu nad obsahom než na inžinierstvo dátovej vedy
Databricks
Najvhodnejšie pre: dátových vedcov, dátových inžinierov, ML inžinierov, analytické tímy, podniky a organizácie, ktoré potrebujú lakehouse architektúru, dátové inžinierstvo, strojové učenie, generatívnu AI, správu a riadenie a škálovateľnú analytiku
Databricks je dátová a AI platforma postavená na lakehouse architektúre. Pomáha tímom spravovať dátové inžinierstvo, dátové sklady, strojové učenie, dátovú vedu, streamovanie v reálnom čase a workloady generatívnej AI v jednom prostredí. Databricks opisuje svoju Data Intelligence Platform ako zjednotený základ pre dáta a správu, poháňaný Data Intelligence Engine, ktorý rozumie dátam organizácie.
Kľúčové funkcie:
- Lakehouse dátová platforma
- Workflow dátového inžinierstva
- Pracovný priestor pre dátovú vedu
- Podpora strojového učenia
- Workflow pre generatívnu AI
- MLOps a správa modelov
- Streamovanie v reálnom čase
- Dátové sklady
- Zjednotená správa dát
- Asistencia v prirodzenom jazyku
Výhody:
- Silné riešenie pre rozsiahle dátové a AI projekty
- Vhodné pre tímy kombinujúce dátové inžinierstvo a strojové učenie
- Podporuje podnikovú správu a bezpečnosť
- Užitočné pre analytiku, AI a ML workflow v jednej platforme
- Dobre sa škáluje pre komplexné dátové prostredia
- Silná voľba pre organizácie s veľkými datasetmi
Nevýhody:
- Pre začiatočníkov môže byť zložité
- Môže vyžadovať odborné znalosti v dátovom inžinierstve
- Ceny a cloudové náklady môžu pri vysokom zaťažení rásť
- Najlepšie sa hodí pre tímy s vyspelou dátovou infraštruktúrou
- Menšie tímy nemusia potrebovať celú platformu
Anaconda
Najvhodnejšie pre: dátových vedcov, Python vývojárov, AI tímy, analytikov, výskumníkov, univerzity a podniky, ktoré potrebujú správu Python balíkov, bezpečné open-source prostredia, notebooky, kontrolu závislostí a riadený vývoj AI
Anaconda je široko používaná platforma pre dátovú vedu a AI vývoj založený na Pythone. Pomáha tímom spravovať balíky, prostredia, závislosti, notebooky a open-source nástroje. Anaconda Core je prezentovaná ako riadená cesta od pilotných AI projektov až po produkciu, s podporou cloudových platforiem, notebookov, CI/CD, kontajnerov, orchestrácie a podnikových AI nástrojov.
Kľúčové funkcie:
- Správa Python balíkov
- Prostredia Conda
- Podpora notebookov
- Správa závislostí
- Open-source nástroje pre dátovú vedu
- Podniková správa balíkov
- Sledovanie bezpečnosti a zraniteľností
- Integrácia s cloudom a CI/CD
- Podpora pre MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI a ďalšie AI nástroje
- Funguje s Jupyter, JupyterLab, VS Code a Google Colab
Výhody:
- Veľmi populárna pre dátovú vedu v Pythone
- Dobrá na správu balíkov a prostredí
- Pomáha znižovať konflikty závislostí
- Užitočná pre notebooky a experimentovanie
- Silný open-source ekosystém
- Podnikové funkcie podporujú bezpečnosť a správu
- Vhodná pre začiatočníkov aj profesionálne dátové tímy
Nevýhody:
- Sama o sebe nie je kompletnou platformou na nasadzovanie modelov
- Veľké prostredia môžu byť bez disciplíny náročné na správu
- Funkcie podnikovej správy môžu vyžadovať platené plány
- Tímy stále potrebujú samostatné nástroje pre produkčný MLOps alebo cloudové nasadenie
- Menej sa zameriava na infraštruktúru produkcie v reálnom čase než Databricks alebo cloudové AI platformy
Lightning AI
Najvhodnejšie pre: AI výskumníkov, inžinierov hlbokého učenia, používateľov PyTorchu, startupy a ML tímy, ktoré potrebujú vývoj modelov, tréningové workflow, prístup ku GPU, správu experimentov a škálovateľný vývoj AI aplikácií
Lightning AI je spojená s ekosystémom Lightning vrátane PyTorch Lightning, ktorý pomáha organizovať PyTorch kód a uľahčuje reprodukovateľnosť a škálovanie experimentov s hlbokým učením. PyTorch Lightning poskytuje vysokoúrovňové rozhranie pre PyTorch a je navrhnutý tak, aby sa modely dali jednoduchšie spúšťať na distribuovanom hardvéri pri zachovaní lepšej organizácie kódu.
Kľúčové funkcie:
- Vývoj modelov založený na PyTorchi
- Štruktúra experimentov hlbokého učenia
- Podpora distribuovaného tréningu
- Hardvérovo nezávislé tréningové workflow
- Pracovný priestor pre AI vývoj
- Trénovanie modelov na GPU
- Reprodukovateľné ML experimenty
- Spolupráca pri vývoji modelov
- Podpora workflow od výskumu po produkciu
Výhody:
- Silná voľba pre PyTorch a projekty hlbokého učenia
- Pomáha čistejšie organizovať výskumný kód
- Užitočná pre škálovateľné tréningové workflow
- Vhodná pre výskumníkov a ML inžinierov
- Podporuje reprodukovateľné experimentovanie
- Znižuje množstvo boilerplate kódu v projektoch hlbokého učenia
Nevýhody:
- Technickejšia než no-code AI nástroje
- Najlepšie sa hodí pre tímy so znalosťou PyTorchu
- Menej relevantná pre tradičné BI alebo analytické tímy
- Môže vyžadovať GPU a skúsenosti s ML inžinierstvom
- Nie je primárne určená pre netechnických biznis používateľov
TensorFlow
Najvhodnejšie pre: inžinierov strojového učenia, výskumníkov, vývojárov, tímy počítačového videnia, NLP tímy, tímy mobilnej AI a organizácie, ktoré potrebujú open-source framework na tvorbu, tréning a nasadzovanie ML modelov
TensorFlow je open-source end-to-end platforma pre strojové učenie. Pomáha vývojárom vytvárať ML modely, ktoré môžu bežať v rôznych prostrediach, a zahŕňa nástroje na tréning, nasadenie, vizualizáciu, datasety, produkčné pipeline a mobilné alebo edge nasadenie. Ekosystém TensorFlow zahŕňa TensorFlow.js, LiteRT/nástroje na edge nasadenie v štýle TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets a zdroje predtrénovaných modelov.
Kľúčové funkcie:
- Open-source ML framework
- Tvorba a tréning modelov
- Podpora hlbokého učenia
- Vysokoúrovňové API tf.keras
- Vizualizácia v TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Predtrénované modely a datasety
- ML v prehliadači s TensorFlow.js
- Podpora mobilného a edge nasadenia
- TFX pre produkčné ML pipeline
Výhody:
- Silný open-source ekosystém pre strojové učenie
- Vhodný pre hlboké učenie a produkčné ML projekty
- Podporuje výskum aj reálne nasadenie
- Užitočný pre počítačové videnie, NLP, audio a odporúčacie systémy
- Veľká komunita a množstvo vzdelávacích zdrojov
- Podporuje webové, mobilné, edge a produkčné workflow
Nevýhody:
- Vyžaduje programátorské a ML znalosti
- Pre začiatočníkov môže byť zložitý
- Sám o sebe nie je kompletnou biznis platformou
- Tímy potrebujú ďalšie nástroje na správu dát a spoluprácu
- Niektorí používatelia môžu pre flexibilitu vo výskume preferovať PyTorch
Záver
Najlepšia platforma pre AI a strojové učenie závisí od cieľov vášho projektu a schopností tímu. Box je najlepší pre AI podporovanú inteligenciu nad obsahom skôr než pre tradičný tréning modelov. Databricks je silná voľba pre podnikovú dátovú vedu, analytiku, lakehouse workflow a AI vývoj. Anaconda je ideálna pre dátovú vedu založenú na Pythone a bezpečnú správu open-source balíkov. Lightning AI je užitočná pre hlboké učenie založené na PyTorchi a škálovateľné AI experimentovanie. TensorFlow zostáva jedným z najdôležitejších open-source frameworkov na tvorbu a nasadzovanie modelov strojového učenia.
Pre podnikové projekty dátovej vedy je Databricks najkompletnejšou platformou. Pre Python vývoj je Anaconda praktickým základom. Pri frameworkoch pre hlboké učenie sú TensorFlow a Lightning AI silné technické voľby. Pre bezpečnú AI nad firemným obsahom je Box najlepšou voľbou.