Платформи штучного інтелекту та машинного навчання допомагають командам із роботи з даними ефективніше створювати, навчати, розгортати, масштабувати моделі та керувати ними. Ці інструменти можуть підтримувати всі етапи — від підготовки даних і розробки в блокнотах до навчання моделей, MLOps, забезпечення контролю й дотримання політик, спільної роботи та розгортання у виробничому середовищі.
Вибір найкращої платформи залежить від типу вашого проєкту. Одні інструменти створені для корпоративних конвеєрів обробки даних, інші підтримують середовища Python із відкритим кодом, а ще інші зосереджені на глибокому навчанні, розробці ШІ або безпечному інтелектуальному аналізі вмісту.
Нижче наведено п’ять платформ, які варто розглянути: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI та TensorFlow.
Box
Найкраще підходить для: корпоративних команд, юридичних і фінансових відділів, операційних команд та організацій, яким потрібні інтелектуальний аналіз документів за допомогою ШІ, безпечне керування вмістом, видобування даних, автоматизація робочих процесів і аналіз неструктурованого вмісту.
Box — це не традиційна платформа для розробки моделей машинного навчання. Натомість це інтелектуальна платформа керування вмістом із функціями ШІ для аналізу, підсумовування, видобування даних і отримання аналітичних висновків із ділового вмісту. Box AI може підсумовувати документи, відповідати на запитання на основі кількох файлів, видобувати структуровані дані та підтримувати безпечні робочі процеси зі ШІ, використовуючи наявні в Box дозволи й засоби контролю та дотримання політик.
Основні функції:
- Аналіз документів за допомогою ШІ
- Запити до одного або кількох документів
- Підсумовування документів
- Видобування структурованих даних
- Портали вмісту на основі ШІ
- Власні ШІ-агенти
- Автоматизація робочих процесів
- Корпоративна безпека, контроль і дотримання політик
- Доступ ШІ з урахуванням дозволів
- Інтеграція з корпоративними процесами роботи з вмістом
Переваги:
- Потужні можливості аналізу неструктурованого ділового вмісту
- Корисна для роботи з договорами, звітами, формами, пропозиціями та внутрішніми документами
- Надійні засоби корпоративної безпеки та керування дозволами
- Допомагає командам видобувати структуровані дані з файлів
- Підтримує автоматизацію робочих процесів за допомогою ШІ-агентів
- Добре підходить для бізнес-команд без технічної підготовки
Недоліки:
- Не є повноцінною платформою для науки про дані або навчання моделей машинного навчання
- Не найкращий варіант для створення власних моделей машинного навчання з нуля
- Менш придатна для глибокого навчання, експериментів або розгортання моделей
- Найбільшу цінність дає компаніям, які вже зберігають вміст у Box
- Більше зосереджена на інтелектуальному аналізі вмісту, ніж на інженерних завданнях у сфері науки про дані
Databricks
Найкраще підходить для: фахівців із науки про дані, інженерів даних, інженерів машинного навчання, аналітичних команд, підприємств та організацій, яким потрібні архітектура lakehouse, інженерія даних, машинне навчання, генеративний ШІ, контроль і дотримання політик та масштабована аналітика
Databricks — це платформа даних і ШІ, побудована на архітектурі lakehouse. Вона допомагає командам працювати з інженерією даних, сховищами даних, машинним навчанням, наукою про дані, потоковою обробкою в реальному часі та навантаженнями генеративного ШІ в єдиному середовищі. Databricks описує свою Data Intelligence Platform як єдину основу для роботи з даними та керування ними, що працює на базі Data Intelligence Engine — рушія, який розуміє дані організації.
Основні функції:
- Платформа даних на основі lakehouse
- Робочі процеси інженерії даних
- Робочий простір для науки про дані
- Підтримка машинного навчання
- Робочі процеси генеративного ШІ
- MLOps і контроль моделей
- Потокова обробка в реальному часі
- Сховища даних
- Єдине керування даними та політиками їх використання
- Допомога природною мовою
Переваги:
- Потужні можливості для масштабних проєктів у сфері даних і ШІ
- Добре підходить для команд, що поєднують інженерію даних і машинне навчання
- Підтримує корпоративні засоби контролю, дотримання політик і безпеки
- Корисна для аналітики, ШІ та машинного навчання в межах однієї платформи
- Добре масштабується для складних середовищ даних
- Чудово підходить для організацій із великими наборами даних
Недоліки:
- Може бути складною для початківців
- Може вимагати досвіду в інженерії даних
- За значних навантажень вартість платформи та витрати на хмарні ресурси можуть зростати
- Найкраще підходить для команд зі зрілою інфраструктурою даних
- Невеликим командам може бути не потрібен увесь функціонал платформи
Anaconda
Найкраще підходить для: фахівців із науки про дані, розробників Python, команд ШІ, аналітиків, дослідників, університетів і підприємств, яким потрібні керування пакетами Python, безпечні середовища з відкритим кодом, блокноти, контроль залежностей і розробка ШІ з дотриманням установлених політик
Anaconda — це широко використовувана платформа для науки про дані та розробки ШІ на Python. Вона допомагає командам керувати пакетами, середовищами, залежностями, блокнотами та інструментами з відкритим кодом. Anaconda Core позиціонується як шлях від пілотних ШІ-проєктів до виробничого використання з належним контролем і дотриманням політик та підтримкою хмарних платформ, блокнотів, CI/CD, контейнерів, інструментів оркестрації й корпоративних інструментів ШІ.
Основні функції:
- Керування пакетами Python
- Середовища Conda
- Підтримка блокнотів
- Керування залежностями
- Інструменти науки про дані з відкритим кодом
- Корпоративний контроль пакетів і політик їх використання
- Відстеження безпеки та вразливостей
- Інтеграція з хмарними платформами та CI/CD
- Підтримка MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI та інших інструментів ШІ
- Робота з Jupyter, JupyterLab, VS Code і Google Colab
Переваги:
- Дуже популярна для науки про дані на Python
- Добре підходить для керування пакетами та середовищами
- Допомагає зменшити кількість конфліктів залежностей
- Корисна для роботи з блокнотами та проведення експериментів
- Потужна екосистема інструментів із відкритим кодом
- Корпоративні функції підтримують безпеку, контроль і дотримання політик
- Добре підходить як початківцям, так і професійним командам із роботи з даними
Недоліки:
- Сама по собі не є повноцінною платформою для розгортання моделей
- Без упорядкованого підходу великими середовищами може стати складно керувати
- Корпоративні функції контролю та дотримання політик можуть потребувати платних тарифних планів
- Командам усе одно потрібні окремі інструменти для MLOps у виробничому середовищі або хмарного розгортання
- Менше зосереджена на виробничій інфраструктурі реального часу, ніж Databricks або хмарні платформи ШІ
Lightning AI
Найкраще підходить для: дослідників ШІ, інженерів глибокого навчання, користувачів PyTorch, стартапів і команд машинного навчання, яким потрібні розробка моделей, 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 впорядковувати код PyTorch і полегшує відтворення та масштабування експериментів із глибокого навчання. PyTorch Lightning надає високорівневий інтерфейс для PyTorch і покликана спростити запуск моделей на розподіленому обладнанні, водночас зберігаючи впорядкованість коду.
Основні функції:
- Розробка моделей на основі PyTorch
- Структурування експериментів із глибокого навчання
- Підтримка розподіленого навчання
- Процеси навчання, незалежні від обладнання
- Робочий простір для розробки ШІ
- Навчання моделей на GPU
- Відтворювані експерименти з машинного навчання
- Спільна робота над розробкою моделей
- Підтримка робочих процесів від дослідження до виробничого використання
Переваги:
- Чудово підходить для проєктів на PyTorch і з глибокого навчання
- Допомагає краще впорядковувати дослідницький код
- Корисна для масштабованих процесів навчання
- Добре підходить дослідникам та інженерам машинного навчання
- Підтримує відтворювані експерименти
- Зменшує обсяг шаблонного коду в проєктах глибокого навчання
Недоліки:
- Потребує більше технічних знань, ніж інструменти ШІ без програмування
- Найкраще підходить для команд, які знають PyTorch
- Менш актуальна для традиційних команд бізнес-аналітики або аналізу даних
- Може вимагати досвіду роботи з GPU та інженерії машинного навчання
- Не призначена насамперед для бізнес-користувачів без технічної підготовки
TensorFlow
Найкраще підходить для: інженерів машинного навчання, дослідників, розробників, команд комп’ютерного зору, команд обробки природної мови, команд мобільного ШІ та організацій, яким потрібен фреймворк із відкритим кодом для створення, навчання й розгортання моделей машинного навчання
TensorFlow — це платформа машинного навчання з відкритим кодом, що охоплює повний цикл роботи. Вона допомагає розробникам створювати моделі машинного навчання, які можуть працювати в різних середовищах, і містить інструменти для навчання, розгортання, візуалізації, роботи з наборами даних, виробничими конвеєрами та розгортання на мобільних або периферійних пристроях. Екосистема TensorFlow включає TensorFlow.js, інструменти розгортання на периферійних пристроях на кшталт LiteRT/TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets і ресурси з попередньо навченими моделями.
Основні функції:
- Фреймворк машинного навчання з відкритим кодом
- Створення та навчання моделей
- Підтримка глибокого навчання
- Високорівневий API tf.keras
- Візуалізація в TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Попередньо навчені моделі та набори даних
- Машинне навчання в браузері за допомогою TensorFlow.js
- Підтримка розгортання на мобільних і периферійних пристроях
- TFX для виробничих конвеєрів машинного навчання
Переваги:
- Потужна екосистема машинного навчання з відкритим кодом
- Добре підходить для глибокого навчання та виробничих проєктів машинного навчання
- Підтримує дослідження та практичне розгортання
- Корисна для комп’ютерного зору, обробки природної мови, роботи з аудіо та рекомендаційних систем
- Велика спільнота й численні навчальні ресурси
- Підтримує вебсередовища, мобільні й периферійні пристрої та виробничі робочі процеси
Недоліки:
- Потребує знань із програмування та машинного навчання
- Може бути складною для початківців
- Сама по собі не є повноцінною бізнес-платформою
- Командам потрібні додаткові інструменти для керування даними, контролю політик і спільної роботи
- Деякі користувачі можуть віддавати перевагу PyTorch через гнучкість у дослідженнях
Висновок
Вибір найкращої платформи ШІ та машинного навчання залежить від цілей вашого проєкту й навичок команди. Box найкраще підходить для інтелектуального аналізу вмісту за допомогою ШІ, а не для традиційного навчання моделей. Databricks — вдалий вибір для корпоративної науки про дані, аналітики, робочих процесів lakehouse та розробки ШІ. Anaconda ідеально підходить для науки про дані на Python і безпечного керування пакетами з відкритим кодом. Lightning AI корисна для глибокого навчання на основі PyTorch і масштабованих експериментів зі ШІ. TensorFlow залишається одним із найважливіших фреймворків із відкритим кодом для створення та розгортання моделей машинного навчання.
Для корпоративних проєктів у сфері науки про дані Databricks є найповнішою платформою. Для розробки на Python Anaconda слугує практичною основою. Серед фреймворків глибокого навчання TensorFlow і Lightning AI — потужні технічні рішення. Для безпечного застосування ШІ до ділового вмісту найкраще підходить Box.
