الأفضل
أفضل 10 منصات لبرمجيات التعلم الآلي
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
النقاط الرئيسيةتُنشئ منصات السحابة المُدارة تبعيات عميقة تقلّل من قابلية نقل النماذج.
عرض المزيد
- تُنشئ منصات السحابة المُدارة تبعيات عميقة تقلّل من قابلية نقل النماذج.
- تتطلب الأُطُر المفتوحة مثل PyTorch تجميع حزمة MLOps خاضعة للحوكمة بشكل منفصل.
- تدعم Dataiku بشكل فريد التعاون المختلط بين الواجهات المرئية والبرمجة للفرق المتنوعة.
تتراوح برمجيات التعلم الآلي بين المنصات السحابية المُدارة وبيئات العمل المؤسسية الخاضعة للحوكمة، وصولًا إلى الأطر المفتوحة التي تمنح الباحثين تحكمًا مباشرًا في النماذج. ويتوقف الاختيار الصحيح على من يبني النظام، ومكان تخزين البيانات، وكيفية نقل النماذج إلى بيئة الإنتاج، ومدى اهتمام المؤسسة بالتشغيل المتكامل أو قابلية النقل أو النمذجة الآلية أو المرونة على المستوى المنخفض.
قيّم فريقنا المنصات الحالية أدناه بصورة مستقلة من حيث تغطية دورة الحياة، وسير عمل المطورين والمحللين، ونضج النشر، والحوكمة، وقوة المنظومة. وتكتسب المزايا والعيوب أهمية هنا لأن سهولة الاستخدام والتحكم في البنية التحتية والاعتماد على السحابة وقابلية إعادة الإنتاج والمسؤولية التشغيلية قد تختلف كثيرًا، حتى عندما يستطيع منتجان تدريب الخوارزمية نفسها.
أفضل منصات برمجيات التعلم الآلي مقارنة
| أداة الذكاء الاصطناعي | الأفضل لـ | الميزات |
|---|---|---|
| Google Vertex AI | التعلم الآلي المُدار والذكاء الاصطناعي التوليدي بصورة موحدة على Google Cloud | Workbench، التدريب، AutoML، خطوط المعالجة، السجل، إدارة السمات، نقاط النهاية، المراقبة وModel Garden |
| Amazon SageMaker AI | التعلم الآلي من البداية إلى النهاية لمؤسسات AWS | Studio، تدريب وضبط مُداران، AutoML، خطوط المعالجة، مخزن السمات، السجل، نقاط النهاية والمراقبة |
| Azure Machine Learning | التعلم الآلي المؤسسي ضمن Microsoft Azure | مساحات عمل مُدارة، تعلم آلي مؤتمت، خطوط معالجة، سجلات، نقاط نهاية، مراقبة وأدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول |
| Dataiku | تعاون خاضع للحوكمة بين المحللين وعلماء البيانات | إعداد البيانات بصريًا، دفاتر الملاحظات، AutoML، النشر، المراقبة، التطبيقات، تتبع منشأ البيانات والموافقات |
| Databricks Mosaic AI | التعلم الآلي المبني مباشرة على lakehouse | دفاتر ملاحظات تعاونية، هندسة السمات، MLflow، AutoML، تقديم النماذج، المراقبة وحوكمة Unity Catalog |
| H2O AI Cloud | التعلم الآلي المؤتمت وقابلية التفسير | Driverless AI، AutoML، هندسة السمات، قابلية التفسير، نشر النماذج، المراقبة وأدوات التطبيقات |
| Anaconda | إدارة آمنة لـ Python والحزم لعلم البيانات | توزيعات Python وR، مستودعات الحزم، البيئات، إدارة التبعيات، انتقاء الحزم وصيانتها والحوكمة المؤسسية |
| PyTorch | التعلم العميق من البحث إلى الإنتاج مع تحكم عبر Python | إطار موترات ديناميكي، autograd، تدريب موزع، ترجمة برمجية، مكتبات المنظومة وتكاملات النشر |
| TensorFlow | منظومات تعلم آلي إنتاجية وطرفية راسخة | Keras، تدريب موزع، TensorFlow Serving، TensorFlow Lite، دعم JavaScript، أدوات البيانات والنماذج |
| MLflow | إدارة مفتوحة لدورة حياة التجارب والنماذج والذكاء الاصطناعي التوليدي | تتبع التجارب، تعبئة النماذج وسجلها، واجهات النشر، تتبع التنفيذ، التقييمات، سجل المطالبات وتكاملات واسعة |
أفضل 10 منصات لبرمجيات التعلم الآلي
1. Google Vertex AI
يجمع Vertex AI دفاتر الملاحظات والتدريب المخصص والتعلم الآلي المؤتمت وخطوط المعالجة وسجل النماذج وتقديمها والمراقبة وتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئة Google Cloud مُدارة. وتبرز قوته عندما تكون البيانات المصدرية موجودة بالفعل في BigQuery أو Google Cloud Storage، وترغب الفرق في إدارة النماذج التنبؤية وGemini ونماذج مختارة من أطراف خارجية عبر منصة سحابية واحدة.
قد تؤدي هذه التجربة المتكاملة إلى اعتماد عميق على خدمات الهوية والبيانات وخطوط المعالجة وتقديم النماذج في Google Cloud. وينبغي للفرق الحفاظ على قابلية نقل شيفرة التدريب ومجموعات بيانات التقييم، واستخدام خطوط معالجة ذات إصدارات بدلًا من دفاتر الملاحظات اليدوية، والتحقق مبكرًا من التوافر الإقليمي ومتطلبات الحصص. وتقلل المنصة أعمال البنية التحتية، لكنها لا تلغي المسؤولية عن جودة البيانات ومراجعة النماذج وتشغيلها في الإنتاج.
المزايا والعيوب
- دورة حياة مُدارة واسعة للذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوليدي
- تكامل قوي مع خدمات بيانات Google Cloud
- دعم الشيفرة وAutoML وخطوط المعالجة والسجل ونقاط النهاية
- يمكن أن تقلل سير العمل الخاصة بالسحابة من قابلية النقل
- نطاق الخدمة واختلافات الإقليمية تتطلب خبرة منصة
2. Amazon SageMaker AI
يوفر Amazon SageMaker AI أدوات مُدارة لإعداد البيانات ودفاتر الملاحظات والتدريب وضبط المعلمات وخطوط المعالجة وسجل النماذج وإدارة السمات والنشر والمراقبة. وهو مناسب للمؤسسات التي تستخدم بالفعل خدمات التخزين والهوية والشبكات وقابلية الرصد في AWS، إذ يمكن تشغيل أحمال التعلم الآلي ضمن الحسابات السحابية وهياكل الحوكمة القائمة بدلًا من إنشاء حدود منفصلة لمنصة جديدة.
يؤدي تعدد المكونات وخيارات الإعداد إلى منحنى تعلم حاد، ويجعل التكلفة والأذونات وصور البرمجيات والشبكات واتساق البيئات مسؤوليات مهمة لفريق المنصة. وينبغي تحديد أنماط مدعومة بدلًا من ترك كل مشروع يجمع حزمة SageMaker مختلفة. وقد تبقى شيفرة الإطار قابلة للنقل، بينما ترتبط خطوط المعالجة التشغيلية ارتباطًا وثيقًا بخدمات AWS.
المزايا والعيوب
- دورة حياة شاملة ومُدارة للتعلم الآلي
- تكامل عميق مع البنية التحتية والأمان في AWS
- مجموعة واسعة من خيارات التدريب وتقديم النماذج والأتمتة
- يمكن أن يخلق سطح المنتج تعقيدًا
- قد تزيد التكاملات التشغيلية العميقة من الاعتماد على مزود السحابة
3. Azure Machine Learning
يوفر Azure Machine Learning مساحات عمل مُدارة لدفاتر الملاحظات والتدريب والتعلم الآلي المؤتمت وخطوط المعالجة والسجلات والنشر وأدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول. وهو خيار طبيعي للمؤسسات التي تستخدم Microsoft Entra ID وشبكات Azure وخدمات البيانات والسياسات، لأن موارد النماذج والحوسبة تستطيع اتباع أنماط الوصول والامتثال القائمة.
تطورت الخدمة عبر أجيال من حزم SDK والموارد، لذا ينبغي للمؤسسات اعتماد الواجهات الحالية واختبار عمليات الانتقال بدلًا من خلط شروحات من مراحل مختلفة. وتتطلب الشبكات الخاصة والبيئات القابلة لإعادة الاستخدام وCI/CD وموثوقية نقاط النهاية وإدارة التكلفة عملًا هندسيًا مدروسًا. ويُعد التكامل مع Azure مفيدًا، لكن قابلية النقل تتراجع عندما تعتمد خطوط المعالجة والوظائف على خدمات احتكارية عديدة.
المزايا والعيوب
- تكامل قوي مع الهوية والسياسة المؤسسية
- قدرات واسعة للتدريب والنشر المُدارين
- تحليلات التعلم الآلي الآلي والمسؤولة المفيدة
- يمكن أن يؤدي تطور الواجهة إلى تعقيد المشاريع القديمة
- يتطلب التشغيل الفعال معرفة واسعة بـ Azure
4. Dataiku
يجمع Dataiku إعداد البيانات بصريًا والتعلم الآلي المؤتمت ودفاتر الشيفرة والنشر والمراقبة والحوكمة في مساحة عمل مؤسسية واحدة. ويمكن للمحللين بناء التدفقات دون كتابة كل تحويل، بينما يستخدم علماء البيانات Python وR وSQL وفق معايير مشتركة. وهذا التصميم الملائم لأدوار متعددة مفيد عندما يتعين توسيع التعلم الآلي إلى ما يتجاوز فريقًا صغيرًا من المتخصصين.
قد تتداخل المنصة مع مستودعات البيانات وأدوات التنسيق ودفاتر الملاحظات والكتالوجات وأدوات MLOps القائمة، لذا ينبغي للمشترين تحديد النظام المرجعي المعتمد لكل مورد. كما أن سهولة الواجهة البصرية لا تلغي المراجعة الإحصائية أو هندسة البرمجيات. ويجب إعداد الحوكمة لدعم الموافقات بحسب المخاطر، بدلًا من تطبيق الإجراء الثقيل نفسه على التجارب وقرارات الإنتاج.
المزايا والعيوب
- تعاون ممتاز بين الرمز والبصري
- حوكمة قوية وتتبع منشأ البيانات وسير عمل الإنتاج
- يغطي الاستعداد للبيانات حتى تطبيقات النماذج
- يمكن أن يتداخل مع منصة بيانات موجودة
- القدرات الواسعة تتطلب معايير وملكية مدروسة
5. Databricks Mosaic AI
يوحد Databricks هندسة البيانات والتحليلات والتعلم الآلي حول معمارية lakehouse. ويضيف Mosaic AI هندسة السمات والتدريب والنمذجة الآلية وإدارة التجارب والنماذج القائمة على MLflow والتقديم المُدار للنماذج والمراقبة وسير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، بينما يوفر Unity Catalog التحكم في الوصول وتتبع منشأ البيانات وموارد الذكاء الاصطناعي.
تكون المنصة أكثر إقناعًا عندما تكون المؤسسة قد وحّدت بياناتها بالفعل على Databricks؛ وإلا فقد يكون الانتقال ونطاق المنصة أكبر مما يبرره مشروع تعلم آلي واحد. وينبغي للفرق تجنب التعامل مع دفاتر الملاحظات كخطوط معالجة إنتاجية، وضبط استهلاك العناقيد وتقديم النماذج، والحفاظ على قابلية النقل على مستوى الإطار حتى عندما تتكامل السمات والحوكمة والمراقبة بعمق مع lakehouse.
المزايا والعيوب
- ربط قوي بين هندسة البيانات والتعلم الآلي
- سير عمل متكامل لـ MLflow والسمات وتقديم النماذج والحوكمة
- يوسع التحليلات التعاونية والتعلم الآلي
- قيمة أفضل تفترض اعتماد Databricks الأوسع
- يتطلب الانتشار غير المنضبط لدفاتر الملاحظات وموارد الحوسبة حوكمة
6. H2O AI Cloud
يركز H2O AI Cloud على هندسة السمات الآلية واختيار النماذج وضبطها وقابليتها للتفسير ونشرها في تطبيقات البيانات المهيكلة والسلاسل الزمنية والنصوص والصور والوثائق. ويمنح Driverless AI الممارسين ذوي الخبرة تحكمًا واسعًا في النمذجة الآلية، بينما يستطيع H2O MLOps تسجيل نماذج H2O ونماذج مختارة من أطراف خارجية ونشرها ومقارنتها ومراقبتها وتفسيرها.
تسرع الأتمتة التجارب، لكنها لا تحكم على صحة المتغير المستهدف أو تقسيم بيانات التحقق أو ضوابط تسرب البيانات أو الهدف التجاري. وينبغي فحص السمات والتفسيرات المولدة، وإعادة إنتاج النتائج خارج العرض التوضيحي، والتحقق من مخرجات النشر في البيئة المستهدفة. وتناسب المنصة الكاملة الحالات التي يبرر فيها AutoML المتقدم وقابلية التفسير نظامًا مؤسسيًا واسعًا.
المزايا والعيوب
- تعلم آلي آلي عميق وناضج
- أدوات قوية لتفسير النماذج وهندسة الميزات
- نشر مرن وعمليات نموذج طرف ثالث
- يمكن أن يكون نظام المؤسسة أكبر مما تحتاجه الفرق الصغيرة
- النتائج الآلية لا تزال تتطلب مراجعة إحصائية صارمة
7. Anaconda
من الأفضل فهم Anaconda بوصفها أساسًا لبيئات علم البيانات في Python وR، لا منصة كاملة لدورة حياة النماذج. فتوزيعتها ومدير البيئات conda ومنظومة الحزم وأدوات المستودعات المؤسسية تساعد الفرق على إعادة إنتاج التبعيات وانتقاء الحزم المعتمدة وصيانتها وتوفير بيئة تطوير متسقة للمحللين، محليًا أو على خادم.
لا توفر Anaconda بمفردها تدريبًا مُدارًا أو خطوط معالجة أو تقديمًا للنماذج أو مراقبة. وقد تصبح ملفات البيئة هشة إذا لم تُضبط القنوات وإصدارات البناء وأنظمة التشغيل. وينبغي استخدام مواصفات مثبتة الإصدارات وسياسات داخلية للحزم وإجراءات لإدارة الثغرات ومعايير للحاويات أو النشر، كي يمكن إعادة إنتاج بيئة دفتر ملاحظات تعمل بنجاح في الإنتاج.
المزايا والعيوب
- نظام بيئي علمي كبير لPython و R
- إدارة قوية للبيئة والتبعية
- أدوات المؤسسة تدعم حوكمة حزمة معيارية
- ليست منصة توزيع التعلم الآلي من النهاية إلى النهاية
- إعادة إنتاج البيئة لا تزال تتطلب ضوابط صارمة
8. PyTorch
PyTorch هو الإطار المفتوح الرائد للباحثين والمهندسين الذين يحتاجون إلى تحكم مباشر في معمارية النماذج وحلقات التدريب والاشتقاق والحوسبة الموزعة. ويجعل تصميمه الذي يضع Python أولًا ومنظومته الواسعة ودعمه للمسرعات واعتماده عبر مستودعات الأبحاث منه جسرًا عمليًا بين بحث منشور أو نموذج مفتوح وتنفيذ إنتاجي مخصص.
لا يوفر الإطار منصة تعلم آلي خاضعة للحوكمة. فعلى الفرق تجميع خطوط البيانات وتتبع التجارب والسجلات وتقديم النماذج والمراقبة والأمان والبيئات القابلة لإعادة الإنتاج حول PyTorch. وقد تنتج المرونة تجريدات داخلية غير متسقة وترقيات صعبة، لذا ينبغي توحيد قوالب التدريب واختبار السلوك العددي عبر الإصدارات وفصل شيفرة النموذج عن الحالة الموجودة فقط في دفاتر الملاحظات.
المزايا والعيوب
- مرونة وبيئة بحث رائعة
- دعم قوي للمسرعات والتدريب الموزع
- مسار طبيعي لتخصيص نماذج مفتوحة حديثة
- يتطلب حزمة MLOps وخدمة منفصلة
- المرونة منخفضة المستوى يمكن أن تقلل من الاتساق الداخلي
9. TensorFlow
TensorFlow لا يزال نظامًا بيئيًا كبيرًا للحوسبة العددية والتعلم الآلي، مع تقديم Keras واجهة نموذجية عالية المستوى ومشاريع ذات صلة لدعم الخدمة، النشر على الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية، المتصفحات، أنابيب البيانات، وتحليل النماذج. لا يزال مناسبًا للمنظمات التي لديها أصول TensorFlow الموجودة أو متطلبات التوزيع عبر الأجهزة والبيئات المحدودة.
الكثير من مستودعات البحث المتقدم تظهر الآن لأول مرة في PyTorch، ويمكن أن يؤدي طبقات التنفيذ والتوزيع المتعددة في TensorFlow إلى تعقيد الترقيات. يجب على الفرق الجديدة مقارنة زخم النظام البيئي لمجموعة نموذجية محددة بدلاً من الاختيار من الشعبية التاريخية. يجب على المستخدمين الحاليين إجراء اختبارات التوافق، وتثبيت التبعيات، ووضع خطة لصيانة أو نقل نماذج الإنتاج الطويلة الأمد.
المزايا والعيوب
- نظام بيئي ناضج للتدريب، الخدمة، الهاتف المحمول، والويب
- يوفر Keras سير عمل عالي المستوى سهل الاستخدام
- قاعدة كبيرة من عمليات النشر الإنتاجية القائمة
- أقل سيطرة في البحث المتقدم الحالي
- يمكن أن تؤدي الأدوات المتعددة وطبقات التوافق إلى تعقيد الصيانة
10. MLflow
MLflow طبقة مفتوحة المصدر لدورة الحياة، وليس إطار تدريب. فهو يسجل التجارب ويعبئ النماذج من مكتبات عديدة ويدير الإصدارات عبر سجل ويدعم واجهات النشر. وتوسع قدرات التتبع والتقييم وإدارة المطالبات الأحدث نطاقه إلى سير عمل النماذج اللغوية والوكلاء، مما يجعله مفيدًا كطبقة بيانات وصفية مشتركة للمشروعات غير المتجانسة.
يتطلب تشغيل MLflow بأمان على نطاق واسع تخزينًا متينًا ومصادقة وتوافرًا ونسخًا احتياطيًا وترقيات وحوكمة، ما لم توفر منصة مُدارة هذه المكونات. كما أنه لا يحل محل خطوط السمات أو أدوات الجدولة أو الحوسبة أو مراقبة الإنتاج في كل بيئة. وينبغي للفرق تحديد البيانات الوصفية المرجعية وربط انتقالات السجل بأتمتة نشر فعلية تخضع لمراجعة الشيفرة.
المزايا والعيوب
- معيار دورة حياة مفتوح ومتكامل على نطاق واسع
- يعمل عبر العديد من إطارات التدريب
- يغطي التعلم الآلي الكلاسيكي بالإضافة إلى التتبع والتقييم للتعلم الآلي التوليدي
- الاستضافة الذاتية تتطلب هندسة منصة
- تبقى طبقات خطوط المعالجة والإنتاج المهمة منفصلة
أفكار ختامية حول برمجيات التعلم الآلي
Google Vertex AI، Amazon SageMaker AI، وAzure Machine Learning توفر أوسع دورة حياة إدارة السحابة. Dataiku هو أقوى منصة تجمع العمل البصري وكتابة الشيفرة، بينما Databricks Mosaic AI يربط التعلم الآلي مباشرة إلى lakehouse محكمة.
H2O AI Cloud يؤدي دورًا رائدًا في AutoML المتقدم، Anaconda يوفر أسس البيئة والحزمة، وPyTorch وTensorFlow هما إطاران نموذجيان مفتوحان بدلاً من منصات جاهزة. MLflow يوفر للفرق المتنوعة سجل دورة حياة مشترك. اختر وفقًا للملكية والهيكل، وليس عدد الميزات على صفحة المنتج.
