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, управління, співпраці та розгортання у продакшені.

Найкраща платформа залежить від типу вашого проєкту. Деякі інструменти створені для корпоративних конвеєрів даних, деякі підтримують open-source середовища Python, тоді як інші зосереджуються на глибинному навчанні, розробці ШІ або безпечній аналітиці контенту.

Нижче наведено п’ять платформ, які варто розглянути: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI та TensorFlow.

Box

Найкраще підходить для: корпоративних команд, юридичних команд, фінансових команд, операційних команд і організацій, яким потрібні аналітика документів на базі ШІ, безпечне керування контентом, витяг даних, автоматизація робочих процесів і аналіз неструктурованого контенту.

Box — це не традиційна платформа для розробки машинного навчання. Натомість це інтелектуальна платформа керування контентом із функціями ШІ для аналізу, підсумовування, витягання та формування інсайтів із бізнес-контенту. Box AI може підсумовувати документи, відповідати на запитання щодо файлів, витягувати структуровані дані та підтримувати безпечні робочі процеси ШІ з використанням наявних дозволів Box і засобів управління.

Ключові функції:

• Аналіз документів на базі ШІ
• Запити до одного або кількох документів
• Підсумовування документів
• Витяг структурованих даних
• Контент-портали на базі ШІ
• Користувацькі ШІ-агенти
• Автоматизація робочих процесів
• Корпоративна безпека та управління
• Доступ ШІ з урахуванням дозволів
• Інтеграція з корпоративними робочими процесами контенту

Переваги:

• Сильне рішення для аналізу неструктурованого бізнес-контенту
• Корисне 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
• Неідеальна 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 аналітиці контенту, ніж на інженерії data science

Databricks

Найкраще підходить для: дата-сайєнтистів, інженерів даних, ML-інженерів, аналітичних команд, підприємств та організацій, яким потрібні архітектура lakehouse, інженерія даних, машинне навчання, генеративний ШІ, управління 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 управління, яку забезпечує Data Intelligence Engine, що розуміє дані організації.

Ключові функції:

• Платформа даних lakehouse
• Робочі процеси інженерії даних
• Робочий простір для data science
• Підтримка машинного навчання
• Робочі процеси генеративного ШІ
• MLOps і управління моделями
• Потокова обробка в реальному часі
• Сховища даних
• Уніфіковане управління даними
• Допомога природною мовою

Переваги:

• Сильне рішення для великомасштабних проєктів із даними та ШІ
• Добре підходить для команд, що поєднують інженерію даних і машинне навчання
• Підтримує корпоративне управління та безпеку
• Корисне для аналітики, ШІ та ML-робочих процесів в одній платформі
• Добре масштабується для складних середовищ даних
• Сильно підходить організаціям із великими наборами даних

Недоліки:

• Може бути складною для початківців
• Може вимагати експертизи в інженерії даних
• Ціни та витрати на хмару можуть зростати при великих навантаженнях
• Найкраще підходить для команд зі зрілою інфраструктурою даних
• Меншим командам може не знадобитися вся платформа

Anaconda

Найкраще підходить для: дата-сайєнтистів, Python-розробників, команд ШІ, аналітиків, дослідників, університетів і підприємств, яким потрібні керування пакетами Python, безпечні open-source середовища, ноутбуки, контроль залежностей і керована розробка ШІ

Anaconda — це широко використовувана платформа для data science і розробки ШІ на основі Python. Вона допомагає командам керувати пакетами, середовищами, залежностями, ноутбуками та open-source інструментами. Anaconda Core позиціонується як керований шлях від пілотних проєктів ШІ до продакшену з підтримкою хмарних платформ, ноутбуків, CI/CD, контейнерів, інструментів оркестрації та корпоративного інструментарію ШІ.

Ключові функції:

• Керування пакетами Python
• Середовища Conda
• Підтримка ноутбуків
• Керування залежностями
• Open-source інструменти для data science
• Корпоративне управління пакетами
• Відстеження безпеки та вразливостей
• Інтеграція з хмарою та CI/CD
• Підтримка MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI та інших інструментів ШІ
• 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 open-source екосистема
• Корпоративні функції підтримують безпеку та управління
• Добре підходить як для початківців, так і для професійних команд даних

Недоліки:

• Сама по собі не є повною платформою для розгортання моделей
• Великі середовища можуть стати складними в керуванні без належної дисципліни
• Корпоративні функції управління можуть вимагати платних планів
• Командам усе одно потрібні окремі інструменти для production MLOps або хмарного розгортання
• Менш зосереджена на інфраструктурі реального часу для продакшену, ніж Databricks або хмарні ШІ-платформи

Lightning AI

Найкраще підходить для: дослідників ШІ, 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, включно з PyTorch Lightning, яка допомагає впорядковувати код PyTorch і полегшує відтворення та масштабування експериментів із глибинного навчання. PyTorch Lightning надає високорівневий інтерфейс для PyTorch і призначена для того, щоб моделі було легше запускати на розподіленому обладнанні, зберігаючи код більш організованим.

Ключові функції:

• Розробка моделей на базі PyTorch
• Структура експериментів глибинного навчання
• Підтримка розподіленого навчання
• Апаратно-агностичні 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 продакшену

Переваги:

• Сильно підходить для PyTorch і проєктів глибинного навчання
• Допомагає чистіше організувати дослідницький код
• Корисна для масштабованих робочих процесів навчання
• Добре підходить для дослідників і ML-інженерів
• Підтримує відтворювані експерименти
• Зменшує кількість шаблонного коду в проєктах глибинного навчання

Недоліки:

• Більш технічна, ніж no-code інструменти ШІ
• Найкраще підходить для команд зі знанням PyTorch
• Менш релевантна для традиційних BI або аналітичних команд
• Може вимагати GPU та досвіду в ML-інженерії
• Переважно 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 open-source фреймворк для створення, навчання та розгортання ML-моделей

TensorFlow — це open-source наскрізна платформа машинного навчання. Вона допомагає розробникам створювати ML-моделі, які можуть працювати в різних середовищах, і включає інструменти для навчання, розгортання, візуалізації, наборів даних, production-конвеєрів, а також мобільного або edge-розгортання. Екосистема TensorFlow включає TensorFlow.js, LiteRT/інструменти edge-розгортання в стилі TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets і ресурси попередньо навчених моделей.

Ключові функції:

• Open-source ML-фреймворк
• Створення та навчання моделей
• Підтримка глибинного навчання
• Високорівневий API tf.keras
• Візуалізація TensorBoard
• TensorFlow Datasets
• Попередньо навчені моделі та набори даних
• ML у браузері з TensorFlow.js
• Підтримка мобільного та edge-розгортання
• TFX для production-конвеєрів ML

Переваги:

• Сильна open-source екосистема машинного навчання
• Добре підходить для глибинного навчання та production ML-проєктів
• Підтримує дослідження та реальне розгортання
• Корисний для комп’ютерного зору, NLP, аудіо та рекомендательных систем
• Велика спільнота та навчальні ресурси
• Підтримує веб, мобільні, edge і production-робочі процеси

Недоліки:

• Вимагає знань програмування та ML
• Може бути складним для початківців
• Сам по собі не є повною бізнес-платформою
• Командам потрібні додаткові інструменти для управління даними та 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 аналітики бізнес-контенту на базі ШІ, а не для традиційного навчання моделей. Databricks — сильний вибір для корпоративного data science, аналітики, робочих процесів lakehouse та розробки ШІ. Anaconda ідеально підходить для data science на базі Python і безпечного керування open-source пакетами. Lightning AI корисна для глибинного навчання на базі PyTorch і масштабованих експериментів із ШІ. TensorFlow залишається одним із найважливіших open-source фреймворків для створення та розгортання моделей машинного навчання.

Для корпоративних проєктів data science Databricks є найповнішою платформою. Для розробки на Python Anaconda є практичною основою. Для фреймворків глибинного навчання TensorFlow і Lightning AI — сильні технічні варіанти. Для безпечного ШІ поверх бізнес-контенту Box підходить найкраще.