Топ 5 платформ и инструментов для облачного машинного обучения
Лучшие 5 платформ и инструменты для облачного машинного обучения
Использование огромной мощности и неисчерпаемого потенциала машинного обучения, также известного как ML, больше не роскошь, а необходимость для бизнеса, исследователей и разработчиков.
Поскольку ожидается, что рынок будет оценен в 209 миллиардов долларов к 2029 году, растет спрос на решения ML, а также поиск самых эффективных и масштабируемых платформ для их создания и развертывания. Здесь появляются облачные платформы машинного обучения, объединяющие гибкость облака и вычислительную мощность приложений ML.
В этой статье мы рассмотрим пять лучших облачных платформ машинного обучения, которые выделяются на рынке сегодня. Будь вы новичком в этой области, опытным специалистом по обработке данных или даже опытным руководителем предприятия, наш список, включающий Azure ML, Lambda Labs, Google Cloud, Neptune и BigML, поможет вам получить важные представления о том, какая платформа лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям в машинном обучении.
- Познакомьтесь с LoftQ LoRA-Fine-Tuning-Aware Кодирование с учетом квантования для больших языковых моделей
- Используйте поиск и разговор в Google Vertex AI, чтобы создать чат-бота RAG.
- 5 бесплатных книг, чтобы освоить машинное обучение
Azure ML является флагманским продуктом компании Microsoft в области облачных платформ машинного обучения и известна своей интегрированной средой – Azure Machine Learning Studio. Этот визуальный интерфейс упрощает процесс создания, обучения и развертывания моделей ML без необходимости глубоких знаний программирования. Пользователям легко перетаскивать наборы данных и модули на интерактивное поле, что делает его доступным даже для начинающих. Для профессионалов Azure ML поддерживает широкий спектр алгоритмов и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn. Встроенные возможности управления моделями и развертывания облегчают переход от разработки к производству.
🔑 Основные положения AzureML
- Обширная ML Studio для разработки
- Поддерживает широкий спектр алгоритмов и фреймворков
- Встроенные возможности управления моделями и развертывания
✅ Преимущества
- Интуитивно понятный визуальный интерфейс
- Большая поддержка фреймворков
- Мощные возможности развертывания
❌ Недостатки
- Сложность изучения для продвинутых функций
- Стоимость может быть проблемой для небольших проектов
Lambda Labs нарушает установленную традицию, направляя свои усилия непосредственно на энтузиастов глубокого обучения с помощью их передовой облачной системы GPU. Понимая вычислительные требования различных задач глубокого обучения, Lambda Labs предоставляет инфраструктуру, нацеленную на оптимальную производительность. Это приводит к более быстрым временам обучения и обработки в режиме реального времени, что является важным для современных инструментов искусственного интеллекта. Помимо мощности аппаратного обеспечения, Lambda Labs предлагает заранее настроенные стеки программного обеспечения, позволяя разработчикам сразу приступить к обучению и развертыванию нейронных сетей. Их мощные рабочие станции являются дополнительным преимуществом для разработчиков, которым необходимы локальные компьютеры первого класса для задач ML.
🔑 Основные положения Lambda Labs
- GPU-облако, созданное для глубокого обучения
- Предлагает заранее настроенные стеки программного обеспечения
- Известна своими мощными рабочими станциями
✅ Преимущества
- Инфраструктура, сосредоточенная на глубоком обучении
- Предлагает заранее настроенные стеки программного обеспечения
- Мощные варианты локальных машин
❌ Недостатки
- Больше подходит для операций глубокого обучения, чем для традиционного МО
- Не такой универсальный, как другие варианты для более широких задач МО
Google Cloud AI & ML – это универсальная платформа, разработанная для поддержки как начинающих, так и опытных специалистов по обработке данных. Она предлагает широкий спектр инструментов и сервисов, начиная от надежных решений по хранению данных, таких как Google Cloud Storage, и до передовых библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow. Одним из отличительных преимуществ является ее безупречная интеграция с экономичными решениями для веб-сайтов, что особенно полезно для стартапов и небольших предприятий. Благодаря анализу данных в реальном времени и развертыванию моделей непосредственно с веб-сайтов, Google Cloud AI упрощает процесс машинного обучения и способствует принятию решений на основе данных в бизнесе.
🔑 Google Cloud AI & ML Основные моменты
- Предлагает набор инструментов для различных потребностей в области искусственного интеллекта
- AI Hub для сотрудничества и развертывания
- Интегрирован с другими сервисами Google Cloud
✅ Плюсы
- Широкий спектр доступных инструментов
- Совместная платформа AI Hub для разработчиков
- Плотная интеграция с сервисами Google
❌ Минусы
- Сложность определения стоимости
- У некоторых сервисов высокий порог обучения
Neptune является уникальной платформой, которая позволяет использовать передовые возможности машинного обучения на графовых базах данных. Она обеспечивает широкий спектр применений, начиная от систем рекомендаций и до обнаружения мошенничества, путем прогнозирования отношений в графах. Сильной стороной платформы является ее способность автоматически распознавать графовые структуры, оптимизировать модели машинного обучения и обеспечивать прогнозы без ручной инженерии признаков. Еще одним плюсом является ее плавная интеграция с Amazon SageMaker, позволяющая создавать полноценный поток работы от обучения модели до развертывания. Neptune также позволяет быстро и эффективно получать углубленные показатели с помощью SPARQL-запросов.
🔑 Основные моменты Neptune
- Машинное обучение на графовых базах данных
- Плавная интеграция с Amazon SageMaker
- Прогнозы с помощью SPARQL-запросов
✅ Плюсы
- Машинное обучение для графовых баз данных
- Простая интеграция с SageMaker
- Интуитивные прогнозы с использованием SPARQL
❌ Минусы
- Узкое фокусирование на графовых базах данных
- Требуется знакомство с экосистемой AWS
BigML предоставляет простую и удобную облачную платформу для машинного обучения, подходящую как для начинающих, так и для экспертов. Она обладает визуальным интерфейсом, который упрощает задачи, такие как импорт данных, их преобразование и создание моделей. Одна из особенностей платформы – WhizzML, предметно-специфический язык, который автоматизирует сложные процессы машинного обучения. Эта автоматизация полезна для оптимизации повторяющихся задач и обеспечения воспроизводимости. Платформа также предлагает разнообразные алгоритмы и инструменты визуализации, что делает ее привлекательным вариантом для различных потребностей в анализе данных.
🔑 Основные моменты BigML
- Платформа, легкая в использовании для задач машинного обучения
- Широкий выбор алгоритмов и инструментов визуализации
- Использование WhizzML для автоматизации
✅ Плюсы
- Интуитивный и легкий в использовании интерфейс
- Интеграция с WhizzML для удобной автоматизации
- Широкий выбор алгоритмов
❌ Минусы
- Может быть ограничено для очень специализированных задач
- Некоторые продвинутые функции требуют время для освоения
Появление облачных платформ машинного обучения несомненно перевернуло подход бизнеса, исследователей и разработчиков к искусственному интеллекту.
От интуитивного дизайна Azure ML и BigML до глубокого обучения Lambda Labs – каждая платформа предлагает уникальные преимущества, соответствующие разнообразным потребностям, существующим в этой области.
Выбор правильной платформы зависит от определения конкретных требований проекта, ограничений бюджета и желаемой масштабируемости. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в этой области и ищете простую платформу или опытным исследователем ИИ, ищущим более продвинутые и специализированные возможности, существует множество разнообразных решений, из которых вы можете выбрать наилучший вариант.
****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** является разработчиком программного обеспечения и техническим писателем. Прежде чем полностью посвятить свою работу техническому писательству, она работала ведущим программистом в организации экспериментального брендинга Inc. 5,000, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.
