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10 Best Machine Learning Software Platforms (월) (년)
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
기계 학습 소프트웨어는 관리되는 클라우드 플랫폼과 거버넌스 엔터프라이즈 워크벤치에서 열린 프레임워크까지 다양한 형태를 취할 수 있으며, 후자는 연구자에게 모델에 대한 직접적인 제어를 제공합니다. 올바른 선택은 시스템을 구축하는 사람, 데이터가 저장되는 위치, 모델이 프로덕션에 도달하는 방식, 그리고 조직이 통합 운영, 이식성, 자동 모델링 또는 낮은 수준의 유연성을 가치 있게 여기는지 여부에 따라 달라집니다.
우리의 팀은 라이프사이클 범위, 개발자 및 분석가 워크플로, 배포 성숙도, 거버넌스 및 에코시스템 강度를 기준으로 아래의 플랫폼을 독립적으로 평가했습니다. Pros와 Cons는 이 카테고리에서 의미가 있습니다. 편리성, 인프라스트럭처 제어, 클라우드 의존성, 재현성 및 운영 소유권은 두 제품이 동일한 알고리즘을 훈련할 수 있을 때에도 상당히 다를 수 있기 때문입니다.
Best Machine Learning Software Compared
| AI 도구 | 추천 대상 | 기능 |
|---|---|---|
| Google Vertex AI | 유니파이드 관리 ML 및 생성적 AI на Google Cloud | 워크벤치, 훈련, AutoML, 파이프라인, 레지스트리, 피처 관리, 엔드포인트, 모니터링 및 모델 가든 |
| Amazon SageMaker AI | AWS 조직을 위한 엔드투엔드 기계 학습 | 스튜디오, 관리되는 훈련 및 튜닝, AutoML, 파이프라인, 피처 스토어, 레지스트리, 엔드포인트 및 모니터링 |
| Azure Machine Learning | Microsoft Azure 내의 엔터프라이즈 ML | 관리되는 워크스페이스, 자동화된 ML, 파이프라인, 레지스트리, 엔드포인트, 모니터링 및 책임있는 AI 도구 |
| Dataiku | 분석가 및 데이터 과학자 간의 거버넌스 협업 | 시각적 데이터 준비, 노트북, AutoML, 배포, 모니터링, 애플리케이션, 라이너시 및 승인 |
| Databricks Mosaic AI | 레이크하우스에 직접 구축된 기계 학습 | 협력 노트북, 피처 엔지니어링, MLflow, AutoML, 모델 서빙, 모니터링, 유니티 카탈로그 거버넌스 |
| H2O AI Cloud | 자동화된 기계 학습 및 설명 가능성 | 드라이버리스 AI, AutoML, 피처 엔지니어링, 설명 가능성, 모델 배포, 모니터링 및 애플리케이션 도구 |
| Anaconda | 데이터 과학을 위한 보안 Python 및 패키지 관리 | Python 및 R 배포, 패키지 저장소, 환경, 의존성 관리, 엔터프라이즈 큐레이션 및 거버넌스 |
| PyTorch | 연구에서 생산까지의 직접적인 제어를 가진 딥 러닝 | 다이나믹 텐서 프레임워크, 오토그라드, 분산 훈련, 컴파일, 에코시스템 라이브러리 및 배포 통합 |
| TensorFlow | 확립된 생산 및 에지 ML 에코시스템 | 케라스, 분산 훈련, 텐서플로 서빙, 텐서플로 라이트, 자바스크립트 지원, 데이터 및 모델 도구 |
| MLflow | 오픈 실험, 모델 및 생성적 AI 라이프사이클 관리 | 추적, 모델 패키징 및 레지스트리, 배포 인터페이스, 추적, 평가, 프롬프트 레지스트리 및 광범위한 통합 |
10 Best Machine Learning Software Platforms
1. Google Vertex AI
Vertex AI는 노트북, 커스텀 훈련, 자동화된 기계 학습, 파이프라인, 모델 등록, 서빙, 모니터링 및 생성적 AI 개발을 관리되는 Google Cloud 환경에서 결합합니다. 이는 특히 소스 데이터가 이미 BigQuery 또는 Google Cloud Storage에 저장되어 있고 팀이 예측 모델, Gemini 및 선택된 서드파티 모델을 하나의 클라우드 플랫폼을 통해 거버넌스하고 싶을 때 특히 강력합니다.
통합된 경험은 Google Cloud ID, 데이터, 파이프라인 및 서빙 서비스에 대한 깊은 의존성을 만들 수 있습니다. 팀은 훈련 코드와 평가 데이터셋을 이식 가능하게 유지해야 하며 버전화된 파이프라인을 사용하여 수동 노트북을 대체하고 지역 가용성 및 할당량 요구 사항을 초기에 확인해야 합니다. 플랫폼은 인프라스트럭처 작업을 줄입니다. 그러나 데이터 품질, 모델 검토 및 프로덕션 소유권에 대한 책임을 제거하지는 않습니다.
Pros and Cons
- 예측 및 생성적 AI를 위한 광범위한 관리되는 라이프사이클
- Google Cloud 데이터 서비스와의 강력한 통합
- 코드, AutoML, 파이프라인, 레지스트리 및 엔드포인트를 지원
- 클라우드 특정 워크플로는 이식성을 줄일 수 있습니다
- 서비스 범위 및 지역 차이는 플랫폼 전문 지식을 요구
2. Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI는 데이터 준비, 노트북, 훈련, 튜닝, 파이프라인, 모델 등록, 피처 관리, 배포 및 모니터링을 위한 관리되는 도구를 제공합니다. 이는 AWS 스토리지, ID, 네트워킹 및 관측 가능성과 같은 기존의 AWS 조직에 적합합니다. 기계 학습 워크로드는 별도의 플랫폼 경계를 생성하지 않고 기존 클라우드 계정 및 거버넌스 구조 내에서 실행할 수 있습니다.
구성 요소와 구성 옵션의 수가 많아지면 학습 곡선이陡하고 비용, 권한, 이미지, 네트워킹 및 환경 일관성이 중요한 플랫폼 책임이 됩니다. 팀은 지원되는 패턴을 정의하여 각 프로젝트가 다른 SageMaker 스택을 조립하지 않도록 해야 합니다. 프레임워크 코드는 여전히 이식 가능할 수 있지만 운영 파이프라인은 AWS 서비스에密接하게 결합될 수 있습니다.
Pros and Cons
- 기계 학습 라이프사이클을 위한 포괄적인 관리
- 깊은 AWS 인프라스트럭처 및 보안 통합
- 광범위한 훈련, 서빙 및 자동화 옵션
- 대규모 제품 표면이 복잡성을 생성
- 깊은 운영 통합은 클라우드 잠금을 증가시킬 수 있습니다
3. Azure Machine Learning
Azure Machine Learning은 노트북, 훈련, 자동화된 기계 학습, 파이프라인, 레지스트리, 배포 및 책임있는 AI 분석을 위한 관리되는 워크스페이스를 제공합니다. 이는 Microsoft Entra ID, Azure 네트워킹, 데이터 서비스 및 정책을 사용하는 엔터프라이즈에 자연스러운 적합입니다. 모델 자산 및 컴퓨팅은 기존 액세스 및 준수 패턴을 따를 수 있습니다.
서비스는 SDK 및 자산 세대에 걸쳐 발전했으므로 조직은 현재 인터페이스에 표준화하고 이전 버전에서 테스트해야 합니다. 프라이빗 네트워킹, 재사용 가능한 환경, CI/CD, 엔드포인트 신뢰성 및 비용 관리는 의도적인 엔지니어링을 필요로 합니다. Azure 통합은 가치 있지만 이식성이 약해지면 파이프라인과 기능이 많은 독점 서비스에 의존합니다.
Pros and Cons
- 엔터프라이즈 ID 및 정책 통합이 강력
- 광범위한 관리되는 훈련 및 배포 기능
- 유용한 AutoML 및 책임있는 AI 분석
- 인터페이스 발전은 이전 프로젝트를 복잡하게 만들 수 있습니다
- 유효한 작동에는 상당한 Azure 지식이 필요
4. Dataiku
Dataiku는 시각적 데이터 준비, 자동화된 기계 학습, 코드 노트북, 배포, 모니터링 및 거버넌스를 하나의 엔터프라이즈 워크스페이스에 결합합니다. 분석가는 변환을 작성하지 않고도 흐름을 구축할 수 있으며 데이터 과학자는 공유 표준하에 Python, R 및 SQL을 사용합니다. 이러한 혼합된 설계는 기계 학습이 작은 전문가 팀을 넘어 확장해야 할 때 가치 있습니다.
플랫폼은 기존 웨어하우스, 오케스트레이션, 노트북, 카탈로그 및 MLOps 도구와 중복될 수 있으므로 구매자는 각 자산에 대한 권위적인 시스템을 정의해야 합니다. 시각적 접근성은 통계적 검토 또는 소프트웨어 엔지니어링을 제거하지 않습니다. 거버넌스는 실험과 프로덕션 의사 결정 모두에 동일한 과정을 추가하지 않도록 위험 기반 승인을 지원하도록 구성해야 합니다.
Pros and Cons
- 코드 및 시각적 협업이 우수
- 강력한 거버넌스, 라이너시 및 프로덕션 워크플로
- 데이터 준비에서 모델 애플리케이션까지를 다룹니다
- 기존 데이터 플랫폼과 중복될 수 있음
- 광범위한 기능은 사고 있는 표준 및 소유권을 필요로 함
5. Databricks Mosaic AI
Databricks는 데이터 엔지니어링, 분석 및 기계 학습을 레이크하우스 아키텍처를 중심으로 통합합니다. Mosaic AI는 피처 엔지니어링, 훈련, 자동화된 모델링, MLflow 기반 실험 및 모델 관리, 관리되는 서빙, 모니터링 및 생성적 AI 워크플로우를 추가합니다. 유니티 카탈로그는 데이터 및 AI 자산에 대한 액세스 제어 및 라이너시를 제공합니다.
플랫폼은 데이터가 이미 Databricks에 표준화된 경우에 가장 매력적입니다. 그렇지 않으면 마이그레이션 및 플랫폼 범위가 단일 ML 프로젝트에 비해 불균형할 수 있습니다. 팀은 노트북을 프로덕션 파이프라인으로 처리하지 않아야 하며 클러스터 및 서빙 소비를 제어하고 레이크하우스와 깊이 통합된 기능, 거버넌스 및 모니터링에도 불구하고 프레임워크 수준의 이식성을 유지해야 합니다.
Pros and Cons
- 데이터 엔지니어링 및 ML 간의 강력한 연결
- 통합된 MLflow, 피처, 서빙 및 거버넌스 워크플로
- 협력적인 분석 및 기계 학습을 확장
- 가장 좋은 가치는 더广泛한 Databricks 채택을 가정
- 노트북 및 컴퓨팅 확장은 거버넌스를 필요로 함
6. H2O AI Cloud
H2O AI Cloud는 구조화된, 시계열, 텍스트, 이미지 및 문서 사용 사례를 위한 자동화된 피처 엔지니어링, 모델 선택, 튜닝, 설명 가능성 및 배포를 강조합니다. Driverless AI는 경험豊富한 실무자에게 광범위한 자동화된 모델링 제어를 제공하며 H2O MLOps는 H2O 및 선택된 서드파티 모델을 등록, 배포, 비교, 모니터링 및 설명할 수 있습니다.
자동화는 실험을 가속화하지만 타겟, 검증 분할, 누출 제어 또는 비즈니스 목표가 올바른지 여부를 결정하지 않습니다. 팀은 생성된 피처 및 설명을 검사하고, 데모 외부에서 결과를 재현하며, 대상 환경에서 배포 아티팩트를 확인해야 합니다. 전체 플랫폼은 고급 AutoML 및 해석 가능성이 중요한 엔터프라이즈 시스템을 정당화할 때 가장 적합합니다.
Pros and Cons
- 깊은 자동화된 기계 학습
- 강력한 설명 가능성 및 피처 엔지니어링 도구
- 유연한 배포 및 서드파티 모델 작동
- 엔터프라이즈 플랫폼은 작은 팀에 비해 크게 나타날 수 있음
- 자동화된 결과는仍然 엄격한 통계적 검토를 필요로 함
7. Anaconda
Anaconda는 Python 및 R 데이터 과학 환경의 기초로 이해하는 것이 좋습니다. 이는 완전한 모델 라이프사이클 플랫폼이 아닙니다. 배포, 패키지 에코시스템 및 엔터프라이즈 저장소 도구를 통해 팀은 의존성을 재현하고 승인된 패키지를 큐레이션하며 분석가에게 일관된 로컬 또는 서버 기반 개발 환경을 제공할 수 있습니다.
Anaconda는 관리되는 훈련, 파이프라인, 모델 서빙 또는 모니터링을 제공하지 않습니다. 환경 파일은 채널, 빌드 및 운영 체제가 제어되지 않으면 취약해질 수 있습니다. 조직은 잠금된 사양, 내부 패키지 정책, 취약성 프로세스 및 컨테이너 또는 배포 표준을 사용하여 작동하는 노트북 환경을 프로덕션에서 재현할 수 있도록 해야 합니다.
Pros and Cons
- 대규모 과학적 Python 및 R 에코시스템
- 강력한 환경 및 의존성 관리
- 엔터프라이즈 도구는 패키지 거버넌스를 지원
- 엔드투엔드 ML 배포 플랫폼이 아님
- 환경 재현성은仍然 엄격한 제어를 필요로 함
8. PyTorch
PyTorch는 연구자 및 엔지니어에게 직접적인 모델 아키텍처, 훈련 루프, 차별화 및 분산 컴퓨팅 제어를 제공하는 오픈 프레임워크입니다. Python-첫 번째 설계, 광범위한 에코시스템, 가속기 지원 및 연구 저장소 및 프로덕션 구현에 대한 채택은 이를 맞춤형 프로덕션 구현으로의 실제적인 다리로 만듭니다.
프레임워크는 거버넌스된 ML 플랫폼을 제공하지 않습니다. 팀은 PyTorch 주변에 데이터 파이프라인, 실험 추적, 레지스트리, 서빙, 모니터링, 보안 및 재현 가능한 환경을 조립해야 합니다. 유연성은 또한 일관된 내부 추상화 및 어려운 업그레이드를 생성할 수 있으므로 조직은 훈련 템플릿을 표준화하고 버전 간의 수치적 동작을 테스트하며 모델 코드를 노트북 전용 상태에서 분리해야 합니다.
Pros and Cons
- 훌륭한 유연성 및 연구 에코시스템
- 강력한 가속기 및 분산 훈련 지원
- 최신 오픈 모델을 사용한 맞춤형 프로덕션 경로
- 주변 MLOps 및 서빙 스택이 필요
- 낮은 수준의 유연성은 내부 일관성을 줄일 수 있음
9. TensorFlow
TensorFlow는 여전히 숫자 컴퓨팅 및 기계 학습을 위한 중요한 오픈 에코시스템입니다. Keras는 높은 수준의 모델 API를 제공하며 관련 프로젝트는 서빙, 모바일 및 에지 배포, 브라우저, 데이터 파이프라인 및 모델 분석을 지원합니다. 이는 TensorFlow 자산 또는 장치 및 제한된 환경을 통해 배포 요구 사항이 있는 조직에 여전히 관련이 있습니다.
많은 최전선 연구 저장소는 이제 PyTorch에서 처음 나타납니다. TensorFlow의 여러 실행 및 배포 계층은 업그레이드를 복잡하게 만들 수 있습니다. 새로운 팀은 특정 모델 패밀리에서 에코시스템 모멘텀을 비교해야 하며 역사적인 인기에서 선택하지 않습니다. 기존 사용자는 호환성 테스트, 의존성 고정 및 장기 프로덕션 모델을 유지 또는 마이그레이션하기 위한 로드맵을 필요로 합니다.
Pros and Cons
- 훈련, 서빙, 모바일 및 웹을 위한 성숙한 에코시스템
- 케라스(Keras)는 접근 가능한 높은 수준의 워크플로우를 제공
- 대규모 기존 프로덕션 배포
- 현재 최전선 연구에서 덜 지배적
- 여러 도구 및 호환성 계층이 유지 보수를 복잡하게 할 수 있음
10. MLflow
MLflow는 훈련 프레임워크가 아닙니다. 이는 오픈 소스 라이프사이클 계층입니다. 이는 실험을 기록하고 여러 라이브러리에서 모델을 패키징하며 버전을 레지스트리에서 관리하며 배포 인터페이스를 지원합니다. 최신 추적, 평가 및 프롬프트 관리 기능은 언어 모델 및 에이전트 워크플로우로 확장되어 MLflow를 이질적인 프로젝트에 대한 공통 메타데이터로 만듭니다.
MLflow를 안전하게 대규모로 운영하려면 지속 가능한 저장소, 인증, 가용성, 백업, 업그레이드 및 거버넌스가 필요합니다. 이는 또한 모든 환경에서 피처 파이프라인, 스케줄러, 컴퓨팅 및 프로덕션 모니터링을 대체하지 않습니다. 팀은 어떤 메타데이터가 권위적이며 코드 검토된 배포 자동화에 레지스트리 전환을 연결해야 합니다.
Pros and Cons
- 오픈 소스 및 광범위하게 통합된 라이프사이클 표준
- 여러 훈련 프레임워크에서 작동
- 클래식 ML 및 생성적 AI를 위한 추적 및 평가
- 자체 호스팅에는 플랫폼 엔지니어링이 필요
- 중요한 파이프라인 및 프로덕션 계층은 별도로 유지
기계 학습 소프트웨어에 대한 최종 생각
Google Vertex AI, Amazon SageMaker AI, 및 Azure Machine Learning는 가장 광범위한 관리되는 클라우드 라이프사이클을 제공합니다. Dataiku는 혼합된 시각적 및 코드 플랫폼에서 가장 강력하며 Databricks Mosaic AI는 기계 학습을 거버넌스된 레이크하우스에 직접 연결합니다.
H2O AI Cloud는 고급 AutoML을 주도하며 Anaconda는 환경 및 패키지 기초를 제공합니다. PyTorch 및 TensorFlow는 오픈 모델링 프레임워크이며 턴키 플랫폼이 아닙니다. MLflow는 이질적인 팀에 대한 공통 라이프사이클 레코드를 제공합니다. 소유권 및 아키텍처에 따라 선택하십시오. 제품 페이지의 기능 수에 따라 선택하지 마십시오.
