Plattformar för AI och maskininlärning hjälper datateam att bygga, träna, driftsätta, hantera och skala modeller effektivare. Dessa verktyg kan stödja allt från databearbetning och utveckling i notebook-miljöer till modellträning, MLOps, styrning, samarbete och driftsättning i produktion.
Vilken plattform som är bäst beror på vilken typ av projekt du arbetar med. Vissa verktyg är byggda för företagsövergripande datapipelines, andra stöder Python-miljöer med öppen källkod, medan ytterligare andra fokuserar på djupinlärning, AI-utveckling eller säker innehållsanalys.
Här är fem plattformar att överväga: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI och TensorFlow.
Box
Bäst för: Företagsteam, juridiska team, ekonomiteam, operativa team och organisationer som behöver AI-driven dokumentanalys, säker innehållshantering, dataextrahering, automatisering av arbetsflöden och analys av ostrukturerat innehåll.
Box är inte en traditionell utvecklingsplattform för maskininlärning. Det är i stället en intelligent plattform för innehållshantering med AI-funktioner för att analysera, sammanfatta, extrahera och generera insikter ur verksamhetsinnehåll. Box AI kan sammanfatta dokument, besvara frågor som rör flera filer, extrahera strukturerade data och stödja säkra AI-arbetsflöden med hjälp av befintliga behörigheter och styrningskontroller i Box.
Viktiga funktioner:
- AI-driven dokumentanalys
- Frågor som rör ett eller flera dokument
- Dokumentsammanfattning
- Extrahering av strukturerade data
- AI-drivna innehållsportaler
- Anpassade AI-agenter
- Automatisering av arbetsflöden
- Säkerhet och styrning för företag
- AI-åtkomst som tar hänsyn till behörigheter
- Integrering med företagens innehållsarbetsflöden
Fördelar:
- Starkt stöd för analys av ostrukturerat verksamhetsinnehåll
- Användbart för avtal, rapporter, formulär, förslag och interna dokument
- Bra säkerhet och behörighetskontroller för företag
- Hjälper team att extrahera strukturerade data ur filer
- Stöder automatisering av arbetsflöden med AI-agenter
- Passar verksamhetsteam utan teknisk bakgrund
Nackdelar:
- Inte en fullständig plattform för datavetenskap eller träning av ML-modeller
- Inte optimalt för att bygga anpassade ML-modeller från grunden
- Mindre lämpligt för djupinlärning, experiment eller modelldriftsättning
- Ger störst värde när företaget redan lagrar innehåll i Box
- Mer inriktat på intelligent innehållsanalys än tekniskt arbete inom datavetenskap
Databricks
Bäst för: Data scientists, dataingenjörer, ML-ingenjörer, analysteam, företag och organisationer som behöver lakehouse-arkitektur, data engineering, maskininlärning, generativ AI, styrning och skalbar analys
Databricks är en data- och AI-plattform byggd på en lakehouse-arkitektur. Den hjälper team att hantera data engineering, datalager, maskininlärning, datavetenskap, strömmande data i realtid och arbetsbelastningar för generativ AI i en och samma miljö. Databricks beskriver sin Data Intelligence Platform som en gemensam grund för data och styrning, driven av en Data Intelligence Engine som förstår organisationens data.
Viktiga funktioner:
- Lakehouse-dataplattform
- Arbetsflöden för data engineering
- Arbetsmiljö för datavetenskap
- Stöd för maskininlärning
- Arbetsflöden för generativ AI
- MLOps och modellstyrning
- Strömmande data i realtid
- Datalagerhantering
- Enhetlig datastyrning
- Assistans på naturligt språk
Fördelar:
- Starkt stöd för storskaliga data- och AI-projekt
- Passar team som kombinerar data engineering och maskininlärning
- Stöder styrning och säkerhet på företagsnivå
- Användbart för analys-, AI- och ML-arbetsflöden på en och samma plattform
- Skalar väl för komplexa datamiljöer
- Passar särskilt bra för organisationer med stora datamängder
Nackdelar:
- Kan vara komplext för nybörjare
- Kan kräva expertkunskaper inom data engineering
- Priser och molnkostnader kan öka vid tunga arbetsbelastningar
- Passar bäst för team med en mogen datainfrastruktur
- Mindre team kanske inte behöver hela plattformen
Anaconda
Bäst för: Data scientists, Python-utvecklare, AI-team, analytiker, forskare, universitet och företag som behöver Python-pakethantering, säkra miljöer med öppen källkod, notebook-miljöer, beroendekontroll och AI-utveckling med styrning
Anaconda är en välanvänd plattform för Python-baserad datavetenskap och AI-utveckling. Den hjälper team att hantera paket, miljöer, beroenden, notebook-miljöer och verktyg med öppen källkod. Anaconda Core positioneras som en väg med inbyggd styrning från AI-pilotprojekt till produktion, med stöd för molnplattformar, notebook-miljöer, CI/CD, containrar, orkestreringsverktyg och AI-verktyg för företag.
Viktiga funktioner:
- Python-pakethantering
- Conda-miljöer
- Stöd för notebook-miljöer
- Beroendehantering
- Verktyg med öppen källkod för datavetenskap
- Paketstyrning för företag
- Säkerhets- och sårbarhetsövervakning
- Integrering med molntjänster och CI/CD
- Stöd för MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI och andra AI-verktyg
- Fungerar med Jupyter, JupyterLab, VS Code och Google Colab
Fördelar:
- Mycket populärt för datavetenskap med Python
- Bra för hantering av paket och miljöer
- Bidrar till att minska beroendekonflikter
- Användbart för arbete i notebook-miljöer och experiment
- Starkt ekosystem med öppen källkod
- Företagsfunktioner stöder säkerhet och styrning
- Passar både nybörjare och professionella datateam
Nackdelar:
- Är inte i sig en komplett plattform för modelldriftsättning
- Stora miljöer kan bli svåra att hantera utan ett strukturerat arbetssätt
- Funktioner för företagsstyrning kan kräva betalabonnemang
- Team behöver fortfarande separata verktyg för MLOps i produktion eller driftsättning i molnet
- Mindre inriktat på realtidsinfrastruktur i produktion än Databricks eller molnbaserade AI-plattformar
Lightning AI
Bäst för: AI-forskare, djupinlärningsingenjörer, PyTorch-användare, startupföretag och ML-team som behöver modellutveckling, träningsarbetsflöden, GPU-åtkomst, experimenthantering och skalbar utveckling av AI-appar
Lightning AI är kopplat till Lightning-ekosystemet, där bland annat PyTorch Lightning ingår. Det hjälper till att organisera PyTorch-kod och gör djupinlärningsexperiment enklare att reproducera och skala. PyTorch Lightning tillhandahåller ett högnivågränssnitt för PyTorch och är utformat för att göra modeller enklare att köra på distribuerad hårdvara samtidigt som koden hålls mer välorganiserad.
Viktiga funktioner:
- PyTorch-baserad modellutveckling
- Struktur för djupinlärningsexperiment
- Stöd för distribuerad träning
- Hårdvaruoberoende träningsarbetsflöden
- Arbetsmiljö för AI-utveckling
- GPU-baserad modellträning
- Reproducerbara ML-experiment
- Samarbete kring modellutveckling
- Stöd för arbetsflöden från forskning till produktion
Fördelar:
- Passar mycket bra för PyTorch- och djupinlärningsprojekt
- Hjälper till att strukturera forskningskod tydligare
- Användbart för skalbara träningsarbetsflöden
- Passar forskare och ML-ingenjörer
- Stöder reproducerbara experiment
- Minskar behovet av standardkod i djupinlärningsprojekt
Nackdelar:
- Mer tekniskt än kodfria AI-verktyg
- Passar bäst för team med kunskaper i PyTorch
- Mindre relevant för traditionella BI- eller analysteam
- Kan kräva erfarenhet av GPU:er och ML-utveckling
- Inte främst utformat för verksamhetsanvändare utan teknisk bakgrund
TensorFlow
Bäst för: Maskininlärningsingenjörer, forskare, utvecklare, team som arbetar med datorseende, NLP-team, team som arbetar med mobil AI och organisationer som behöver ett ramverk med öppen källkod för att bygga, träna och driftsätta ML-modeller
TensorFlow är en heltäckande plattform med öppen källkod för maskininlärning. Den hjälper utvecklare att skapa ML-modeller som kan köras i olika miljöer och innehåller verktyg för träning, driftsättning, visualisering, datamängder, produktionspipelines och driftsättning på mobila enheter eller edge-enheter. TensorFlows ekosystem omfattar TensorFlow.js, verktyg för edge-driftsättning av typen LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets och resurser med förtränade modeller.
Viktiga funktioner:
- ML-ramverk med öppen källkod
- Modellutveckling och träning
- Stöd för djupinlärning
- Högnivå-API:et tf.keras
- Visualisering med TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Förtränade modeller och datamängder
- Webbläsarbaserad ML med TensorFlow.js
- Stöd för driftsättning på mobila enheter och edge-enheter
- TFX för ML-pipelines i produktion
Fördelar:
- Starkt ekosystem med öppen källkod för maskininlärning
- Passar djupinlärning och ML-projekt i produktion
- Stöder forskning och driftsättning i verkliga tillämpningar
- Användbart för datorseende, NLP, ljud och rekommendationssystem
- Stor användargemenskap och gott om utbildningsresurser
- Stöder arbetsflöden för webb, mobil, edge och produktion
Nackdelar:
- Kräver kunskaper i programmering och ML
- Kan vara komplext för nybörjare
- Är inte i sig en komplett verksamhetsplattform
- Team behöver ytterligare verktyg för datastyrning och samarbete
- Vissa användare kan föredra PyTorch för dess flexibilitet inom forskning
Slutsats
Vilken plattform för AI och maskininlärning som är bäst beror på projektets mål och teamets kompetens. Box passar bäst för AI-driven innehållsanalys snarare än traditionell modellträning. Databricks är ett starkt val för datavetenskap på företagsnivå, analys, lakehouse-arbetsflöden och AI-utveckling. Anaconda är idealiskt för Python-baserad datavetenskap och säker hantering av paket med öppen källkod. Lightning AI är användbart för PyTorch-baserad djupinlärning och skalbara AI-experiment. TensorFlow är fortfarande ett av de viktigaste ramverken med öppen källkod för att bygga och driftsätta maskininlärningsmodeller.
För datavetenskapsprojekt på företagsnivå är Databricks den mest kompletta plattformen. För Python-utveckling är Anaconda en praktisk grund. När det gäller ramverk för djupinlärning är TensorFlow och Lightning AI starka tekniska val. För säker användning av AI på verksamhetsinnehåll passar Box bäst.
