Платформи штучного інтелекту та машинного навчання допомагають командам даних ефективніше створювати, навчати, розгортати, керувати та масштабувати моделі. Ці інструменти можуть підтримувати все: від підготовки даних і розробки в ноутбуках до навчання моделей, MLOps, врядування, співпраці та розгортання в продакшні.
Найкраща платформа залежить від типу вашого проєкту. Деякі інструменти створені для корпоративних конвеєрів даних, деякі підтримують Python-середовища з відкритим кодом, тоді як інші зосереджені на глибинному навчанні, розробці ШІ або захищеній інтелектуальній роботі з контентом.
Нижче наведено п’ять платформ, які варто розглянути: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI і TensorFlow.
Box
Найкраще підходить для: корпоративних команд, юридичних команд, фінансових команд, операційних команд та організацій, яким потрібні ШІ-інтелект для документів, безпечне керування контентом, витягування даних, автоматизація робочих процесів та аналіз неструктурованого контенту.
Box — це не традиційна платформа для розробки машинного навчання. Натомість це інтелектуальна платформа керування контентом із функціями ШІ для аналізу, узагальнення, витягування та формування інсайтів із бізнес-контенту. Box AI може узагальнювати документи, відповідати на запитання по файлах, витягувати структуровані дані та підтримувати безпечні ШІ-робочі процеси, використовуючи наявні дозволи Box і засоби врядування.
Ключові можливості:
- Аналіз документів на базі ШІ
- Запити до одного або кількох документів
- Узагальнення документів
- Витягування структурованих даних
- Контент-портали на базі ШІ
- Користувацькі ШІ-агенти
- Автоматизація робочих процесів
- Корпоративна безпека та врядування
- ШІ-доступ із урахуванням дозволів
- Інтеграція з корпоративними робочими процесами контенту
Переваги:
- Сильне рішення для аналізу неструктурованого бізнес-контенту
- Корисно для контрактів, звітів, форм, пропозицій і внутрішніх документів
- Хороша корпоративна безпека та контроль дозволів
- Допомагає командам витягувати структуровані дані з файлів
- Підтримує автоматизацію робочих процесів за допомогою ШІ-агентів
- Добре підходить для нетехнічних бізнес-команд
Недоліки:
- Це не повноцінна платформа для data science або навчання ML-моделей
- Не ідеально підходить для створення власних ML-моделей з нуля
- Менш придатна для глибинного навчання, експериментів або розгортання моделей
- Найбільшу цінність дає тоді, коли компанія вже зберігає контент у Box
- Більше зосереджена на контент-інтелекті, ніж на інженерії data science
Databricks
Найкраще підходить для: дата-сайентистів, дата-інженерів, ML-інженерів, аналітичних команд, підприємств і організацій, яким потрібні архітектура lakehouse, інженерія даних, машинне навчання, генеративний ШІ, врядування та масштабована аналітика
Databricks — це платформа даних і ШІ, побудована на архітектурі lakehouse. Вона допомагає командам керувати інженерією даних, сховищами даних, машинним навчанням, data science, потоковою обробкою в реальному часі та навантаженнями генеративного ШІ в одному середовищі. Databricks описує свою Data Intelligence Platform як уніфіковану основу для даних і врядування, що працює завдяки Data Intelligence Engine, який розуміє дані організації.
Ключові можливості:
- Платформа даних lakehouse
- Робочі процеси інженерії даних
- Робочий простір для data science
- Підтримка машинного навчання
- Робочі процеси генеративного ШІ
- MLOps і врядування моделей
- Потокова обробка в реальному часі
- Сховище даних
- Уніфіковане врядування даних
- Допомога природною мовою
Переваги:
- Сильне рішення для великомасштабних проєктів у сфері даних і ШІ
- Добре підходить командам, які поєднують інженерію даних і машинне навчання
- Підтримує корпоративне врядування та безпеку
- Корисна для аналітики, ШІ та ML-робочих процесів на одній платформі
- Добре масштабується для складних середовищ даних
- Добре підходить організаціям із великими наборами даних
Недоліки:
- Може бути складною для початківців
- Може вимагати експертизи в інженерії даних
- Ціни та хмарні витрати можуть зростати за великих навантажень
- Найкраще підходить командам зі зрілою інфраструктурою даних
- Меншим командам може не знадобитися вся платформа
Anaconda
Найкраще підходить для: дата-сайентистів, Python-розробників, ШІ-команд, аналітиків, дослідників, університетів і підприємств, яким потрібні керування Python-пакетами, безпечні середовища з відкритим кодом, ноутбуки, контроль залежностей і керована розробка ШІ
Anaconda — це широко використовувана платформа для data science та розробки ШІ на основі Python. Вона допомагає командам керувати пакетами, середовищами, залежностями, ноутбуками та інструментами з відкритим кодом. Anaconda Core позиціонується як керований шлях від пілотних ШІ-проєктів до продакшну з підтримкою хмарних платформ, ноутбуків, CI/CD, контейнерів, інструментів оркестрації та корпоративного ШІ-інструментарію.
Ключові можливості:
- Керування Python-пакетами
- Середовища Conda
- Підтримка ноутбуків
- Керування залежностями
- Інструменти data science з відкритим кодом
- Корпоративне врядування пакетів
- Відстеження безпеки та вразливостей
- Інтеграція з хмарою та CI/CD
- Підтримка MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI та інших ШІ-інструментів
- Працює з Jupyter, JupyterLab, VS Code і Google Colab
Переваги:
- Дуже популярна для Python data science
- Добре підходить для керування пакетами та середовищами
- Допомагає зменшити конфлікти залежностей
- Корисна для ноутбуків та експериментів
- Сильна екосистема з відкритим кодом
- Корпоративні функції підтримують безпеку та врядування
- Добре підходить як початківцям, так і професійним командам даних
Недоліки:
- Сама по собі не є повноцінною платформою для розгортання моделей
- Великі середовища може бути важко підтримувати без належної дисципліни
- Функції корпоративного врядування можуть вимагати платних планів
- Командам усе одно потрібні окремі інструменти для production MLOps або хмарного розгортання
- Менше зосереджена на інфраструктурі продакшну в реальному часі, ніж Databricks або хмарні ШІ-платформи
Lightning AI
Найкраще підходить для: ШІ-дослідників, інженерів глибинного навчання, користувачів PyTorch, стартапів і ML-команд, яким потрібні розробка моделей, робочі процеси навчання, доступ до GPU, керування експериментами та масштабована розробка ШІ-застосунків
Lightning AI пов’язана з екосистемою Lightning, зокрема з PyTorch Lightning, що допомагає структурувати код PyTorch і спрощує відтворення та масштабування експериментів із глибинного навчання. PyTorch Lightning надає високорівневий інтерфейс для PyTorch і створений для того, щоб моделі було легше запускати на розподіленому обладнанні, зберігаючи код більш упорядкованим.
Ключові можливості:
- Розробка моделей на базі PyTorch
- Структура експериментів глибинного навчання
- Підтримка розподіленого навчання
- Апаратно-незалежні робочі процеси навчання
- Робочий простір для розробки ШІ
- Навчання моделей на GPU
- Відтворювані ML-експерименти
- Співпраця в розробці моделей
- Підтримка робочих процесів від дослідження до продакшну
Переваги:
- Сильна відповідність проєктам на PyTorch і глибинному навчанні
- Допомагає чистіше організувати дослідницький код
- Корисна для масштабованих робочих процесів навчання
- Добре підходить дослідникам і ML-інженерам
- Підтримує відтворювані експерименти
- Зменшує обсяг шаблонного коду в проєктах глибинного навчання
Недоліки:
- Більш технічна, ніж no-code інструменти ШІ
- Найкраще підходить командам зі знанням PyTorch
- Менш релевантна для традиційних BI або аналітичних команд
- Може вимагати досвіду роботи з GPU та ML-інженерією
- Насамперед не призначена для нетехнічних бізнес-користувачів
TensorFlow
Найкраще підходить для: інженерів машинного навчання, дослідників, розробників, команд комп’ютерного зору, команд NLP, команд мобільного ШІ та організацій, яким потрібен фреймворк з відкритим кодом для створення, навчання та розгортання ML-моделей
TensorFlow — це фреймворк машинного навчання з відкритим кодом повного циклу. Він допомагає розробникам створювати ML-моделі, які можуть працювати в різних середовищах, і містить інструменти для навчання, розгортання, візуалізації, наборів даних, production-конвеєрів, а також розгортання на мобільних або edge-пристроях. Екосистема TensorFlow включає TensorFlow.js, LiteRT / інструменти edge-розгортання у стилі TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets і ресурси з попередньо навченими моделями.
Ключові можливості:
- ML-фреймворк з відкритим кодом
- Створення та навчання моделей
- Підтримка глибинного навчання
- Високорівневий API tf.keras
- Візуалізація TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Попередньо навчені моделі та набори даних
- ML у браузері за допомогою TensorFlow.js
- Підтримка мобільного й edge-розгортання
- TFX для production-конвеєрів ML
Переваги:
- Сильна екосистема машинного навчання з відкритим кодом
- Добре підходить для глибинного навчання та production ML-проєктів
- Підтримує дослідження та реальне розгортання
- Корисний для комп’ютерного зору, NLP, аудіо та рекомендаційних систем
- Велика спільнота та навчальні ресурси
- Підтримує веб, мобільні, edge і production-робочі процеси
Недоліки:
- Потребує знань програмування та машинного навчання
- Може бути складним для початківців
- Сам по собі не є повноцінною бізнес-платформою
- Командам потрібні додаткові інструменти для врядування даних і співпраці
- Деякі користувачі можуть віддавати перевагу PyTorch через гнучкість у дослідженнях
Висновок
Найкраща платформа ШІ та машинного навчання залежить від цілей вашого проєкту та навичок команди. Box найкраще підходить для ШІ-інтелектуальної роботи з контентом, а не для традиційного навчання моделей. Databricks — сильний вибір для корпоративного data science, аналітики, lakehouse-робочих процесів і розробки ШІ. Anaconda ідеально підходить для Python-орієнтованого data science та безпечного керування пакетами з відкритим кодом. Lightning AI корисна для глибинного навчання на базі PyTorch і масштабованих ШІ-експериментів. TensorFlow залишається одним із найважливіших фреймворків з відкритим кодом для створення та розгортання моделей машинного навчання.
Для корпоративних проєктів data science Databricks є найповнішою платформою. Для Python-розробки Anaconda — практична основа. Для фреймворків глибинного навчання TensorFlow і Lightning AI — сильні технічні варіанти. Для безпечного ШІ над бізнес-контентом Box — найкращий вибір.