ที่ดีที่สุด
10 แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ Machine Learning ที่ดีที่สุด (พฤศจิกายน 2026)
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
ซอฟต์แวร์ Machine Learning มีตั้งแต่แพลตฟอร์มคลาวด์ที่มีการจัดการและเวิร์กสเตชันสำหรับองค์กรที่มีการกำกับดูแล ไปจนถึงเฟรมเวิร์กที่เปิดกว้างซึ่งให้นักวิจัยควบคุมแบบจำลองโดยตรง การเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับผู้สร้างระบบ ที่ตั้งของข้อมูล วิธีการนำแบบจำลองไปใช้ในการผลิต และว่าองค์กรให้ความสำคัญกับการดำเนินงานที่รวมกัน ความสามารถในการย้ายระบบ การสร้างโมเดลอัตโนมัติ หรือความยืดหยุ่นในระดับต่ำ
ทีมของเราประเมินแพลตฟอร์มในปัจจุบันด้านล่างนี้อย่างอิสระสำหรับการครอบคลุมวงจรชีวิต การทำงานของนักพัฒนาและนักวิเคราะห์ การใช้งานที่มีความเป็นมืออาชีพ การกำกับดูแล และความแข็งแกร่งของระบบนิเวศ ข้อดีและข้อเสีย มีความหมายในหมวดหมู่นี้เพราะความสะดวกสบาย การควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน การพึ่งพาคลาวด์ ความสามารถในการทำซ้ำ และการเป็นเจ้าของการดำเนินงานแตกต่างกันอย่างมาก แม้ว่าสินค้าสองชิ้นจะสามารถฝึกอบรมอัลกอริทึมเดียวกันได้ก็ตาม
ซอฟต์แวร์ Machine Learning ที่ดีที่สุดเมื่อเปรียบเทียบ
| เครื่องมือ AI | เหมาะที่สุดสำหรับ | ฟีเจอร์ |
|---|---|---|
| Google Vertex AI | ML และ AI เชิงกำเนิดที่มีการจัดการรวมกันบน Google Cloud | Workbench การฝึกโมเดล AutoML ไปป์ไลน์ รีจิสทรี การจัดการคุณลักษณะ เอนด์พอยต์ การติดตาม และ Model Garden |
| Amazon SageMaker AI | การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ครอบคลุมสำหรับองค์กรของ AWS | Studio การฝึกและปรับแต่งที่มีการจัดการ AutoML ไปป์ไลน์ ฟีเจอร์สโตร์ รีจิสทรี เอนด์พอยต์ และการติดตาม |
| Azure Machine Learning | การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับองค์กรภายใน Microsoft Azure | พื้นที่ทำงานที่มีการจัดการ AutoML ไปป์ไลน์ รีจิสทรี เอนด์พอยต์ การติดตาม และเครื่องมือ AI ที่มีความรับผิดชอบ |
| Dataiku | การทำงานร่วมกันที่มีการกำกับดูแลระหว่างนักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล | การเตรียมข้อมูลด้วยภาพ โน้ตบุ๊ก AutoML การนำไปใช้ การติดตาม แอปพลิเคชัน การติดตามที่มาข้อมูล และการอนุมัติ |
| Databricks Mosaic AI | การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่สร้างขึ้นโดยตรงบนlakehouse | โน้ตบุ๊กที่ทำงานร่วมกัน การสร้างคุณลักษณะ MLflow AutoML การให้บริการโมเดล การติดตาม และการกำกับดูแลผ่าน Unity Catalog |
| H2O AI Cloud | การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติและความสามารถในการอธิบาย | Driverless AI AutoML การสร้างคุณลักษณะ ความสามารถในการอธิบาย การนำโมเดลไปใช้ การติดตาม และเครื่องมือแอปพลิเคชัน |
| Anaconda | การจัดการ Python และแพ็คเกจที่มีความปลอดภัยสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล | ชุดแจกจ่าย Python และ R คลังแพ็กเกจ สภาพแวดล้อม การจัดการการพึ่งพา การคัดเลือกแพ็กเกจและการกำกับดูแลระดับองค์กร |
| PyTorch | การเรียนรู้ลึกจากการวิจัยไปจนถึงการผลิตด้วยการควบคุม Python | เฟรมเวิร์กเทนเซอร์แบบไดนามิก autograd การฝึกแบบกระจาย การคอมไพล์ ไลบรารีในระบบนิเวศ และการเชื่อมต่อการนำไปใช้ |
| TensorFlow | ระบบนิเวศการผลิตและระบบขอบที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวาง | Keras การฝึกแบบกระจาย TensorFlow Serving TensorFlow Lite การรองรับ JavaScript และเครื่องมือข้อมูลและโมเดล |
| MLflow | การบริหารจัดการวงจรชีวิตแบบเปิดสำหรับการทดลอง แบบจำลอง และ AI เชิงกำเนิด | การติดตาม การจัดแพ็กเกจโมเดลและรีจิสทรี อินเทอร์เฟซการนำไปใช้ การติดตามร่องรอย การประเมิน รีจิสทรีพรอมป์ต์ และการเชื่อมต่อที่หลากหลาย |
10 แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ Machine Learning ที่ดีที่สุด
1. Google Vertex AI
Vertex AI รวมโน้ตบุ๊ก การฝึกอบรมแบบกำหนดเอง การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ ระบบการทำงาน แบบจำลองการลงทะเบียน การใช้งาน การตรวจสอบและการพัฒนา AI เชิงกำเนิดในสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการของ Google Cloud มีจุดแข็งเป็นพิเศษเมื่อข้อมูลต้นกำเนิดอาศัยอยู่ใน BigQuery หรือ Google Cloud Storage แล้วทีมต้องการแบบจำลองที่คาดการณ์ได้ Gemini และแบบจำลองของบุคคลที่สามที่เลือกไว้ภายใต้แพลตฟอร์มคลาวด์เดียว
ประสบการณ์ที่ผสานรวมอาจสร้างการพึ่งพาบริการยืนยันตัวตน ข้อมูล ไปป์ไลน์ และการให้บริการของ Google Cloud อย่างลึกซึ้ง ทีมควรเก็บโค้ดการฝึกอบรมและชุดข้อมูลการประเมินให้สามารถพกพาได้ ใช้ระบบการทำงานแบบเวอร์ชันแทนโน้ตบุ๊กแบบกำหนดเอง และตรวจสอบความพร้อมใช้งานในภูมิภาคและข้อกำหนดของคิวต้าในระยะแรก แพลตฟอร์มนี้ลดงานโครงสร้างพื้นฐาน แต่ไม่ลบความรับผิดชอบสำหรับคุณภาพข้อมูล การทบทวนแบบจำลองและการเป็นเจ้าของการผลิต
ข้อดีและข้อเสีย
- วงจรชีวิตที่ครอบคลุมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจักรและ AI เชิงกำเนิด
- การบูรณาการที่เข้มแข็งกับบริการข้อมูลของ Google Cloud
- การสนับสนุนโค้ด การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ ระบบการทำงาน แบบจำลองการลงทะเบียน และจุดสิ้นสุด
- การทำงานแบบคลาวด์ที่เฉพาะเจาะจงสามารถลดความสามารถในการพกพาได้
- ขอบเขตบริการและความแตกต่างในภูมิภาคต้องการความเชี่ยวชาญด้านแพลตฟอร์ม
2. Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI จัดเตรียมเครื่องมือที่มีการจัดการสำหรับการเตรียมข้อมูล โน้ตบุ๊ก การฝึกอบรม การปรับเทียบที่มีการจัดการ ระบบการทำงาน แบบจำลองการลงทะเบียน การจัดการคุณลักษณะ การใช้งานและการตรวจสอบ มันเหมาะสำหรับองค์กรที่ใช้ บริการจัดเก็บข้อมูล การยืนยันตัวตน เครือข่าย และการสังเกตการณ์ของ AWSแล้ว เนื่องจากระบอบการทำงานของการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถทำงานภายในบัญชีคลาวด์และโครงสร้างกำกับดูแลที่มีอยู่แทนการสร้างขอบเขตแพลตฟอร์มที่แยกออกมา
จำนวนองค์ประกอบและตัวเลือกการกำหนดค่าสร้างความชันของการเรียนรู้ที่ชันและทำให้ต้นทุน สิทธิ์ อิมเมจซอฟต์แวร์ เครือข่าย และความสอดคล้องของสภาพแวดล้อมเป็นความรับผิดชอบที่สำคัญของแพลตฟอร์ม ทีมควรกำหนดรูปแบบที่ได้รับการสนับสนุนแทนการปล่อยให้แต่ละโครงการสร้างสแต็ค SageMaker ที่แตกต่างกัน โค้ดเฟรมเวิร์กอาจยังคงสามารถพกพาได้ แต่ระบบการทำงานที่ใช้งานจริงสามารถผูกกับบริการของ AWS ได้อย่างแน่นหนา
ข้อดีและข้อเสีย
- วงจรชีวิตของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ครอบคลุม
- การบูรณาการโครงสร้างพื้นฐานและความปลอดภัยของ AWS ที่ลึก
- ตัวเลือกการฝึกอบรม การใช้งาน และการทำให้ทำงานโดยอัตโนมัติที่กว้าง
- พื้นผิวผลิตภัณฑ์ที่ใหญ่สร้างความซับซ้อน
- การบูรณาการที่ลึกในการใช้งานสามารถเพิ่มการล็อกของคลาวด์
3. Azure Machine Learning
Azure Machine Learning จัดเตรียมเวิร์กสเตชันที่มีการจัดการสำหรับโน้ตบุ๊ก การฝึกอบรม การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ ระบบการทำงาน แบบจำลองการลงทะเบียน การใช้งานและการวิเคราะห์ AI ที่มีความรับผิดชอบ มันเป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft Entra ID โครงสร้างพื้นฐาน Azure บริการข้อมูลและนโยบาย เนื่องจากสินทรัพย์แบบจำลองและทรัพยากรประมวลผลสามารถปฏิบัติตามรูปแบบการเข้าถึงและความสอดคล้องที่มีอยู่
บริการนี้ได้พัฒนาไปตลอดชีวิตของ SDK และรุ่นของสินทรัพย์ ดังนั้นองค์กรควรกำหนดมาตรฐานบนอินเทอร์เฟซปัจจุบันและทดสอบการย้ายถิ่นฐานแทนการผสมผสานบทเรียนจากหลายยุค Private networking สภาพแวดล้อมที่สามารถใช้ซ้ำได้ CI/CD ความน่าเชื่อถือของจุดสิ้นสุด และการบริหารจัดการต้นทุนต้องการวิศวกรรมที่ตั้งใจ Azure การบูรณาการมีคุณค่า แต่ความสามารถในการพกพาอาจอ่อนลงหากระบบการทำงานและคุณลักษณะขึ้นอยู่กับบริการที่เป็นกรรมสิทธิ์หลายอย่าง
ข้อดีและข้อเสีย
- การบูรณาการการยืนยันตัวตนและนโยบายองค์กรที่เข้มแข็ง
- ความสามารถในการฝึกอบรมและการใช้งานที่ครอบคลุม
- การวิเคราะห์ AI ที่มีความรับผิดชอบที่มีประโยชน์
- อินเทอร์เฟซที่พัฒนาขึ้นอาจทำให้โครงการเก่าซับซ้อน
- การทำงานที่มีประสิทธิภาพต้องการความรู้ของ Azure อย่างมีนัยสำคัญ
เยี่ยมชม Azure Machine Learning
4. Dataiku
Dataiku นำการเตรียมข้อมูลแบบภาพ การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ โค้ดโน้ตบุ๊ก การใช้งาน การตรวจสอบและการกำกับดูแลมารวมกันในเวิร์กสเตชันองค์กร นักวิเคราะห์สามารถสร้างการไหลโดยไม่ต้องเขียนการแปลงทุกอย่าง ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ Python R และ SQL ภายใต้มาตรฐานที่ใช้ร่วมกัน การออกแบบที่ผสมผสานนี้มีคุณค่าเมื่อการเรียนรู้ของเครื่องจักรต้องขยายออกไปนอกทีมผู้เชี่ยวชาญขนาดเล็ก
แพลตฟอร์มนี้อาจทับซ้อนกับคลังข้อมูลที่มีอยู่ ระบบการทำงาน โน้ตบุ๊ก แบบจำลอง และเครื่องมือ MLOps ดังนั้นผู้ซื้อควรกำหนดว่าระบบใดเป็นระบบหลักสำหรับสินทรัพย์แต่ละรายการ การเข้าถึงแบบภาพไม่ทำให้การทบทวนเชิงสถิติหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ไม่จำเป็น การกำกับดูแลต้องถูกกำหนดค่าเพื่อสนับสนุนการอนุมัติที่อิงตามความเสี่ยงแทนการเพิ่มกระบวนการที่หนักหน่วงเดียวกันให้กับการทดลองและการตัดสินใจในการผลิต
ข้อดีและข้อเสีย
- การทำงานร่วมกันระหว่างโค้ดและภาพที่ดีเยี่ยม
- การกำกับดูแล การติดตามที่มาของข้อมูลและการทำงานในการผลิตที่เข้มแข็ง
- ครอบคลุมการเตรียมข้อมูลไปจนถึงการนำแบบจำลองไปใช้
- อาจทับซ้อนกับแพลตฟอร์มข้อมูลที่มีอยู่
- ความสามารถที่กว้างต้องการมาตรฐานและความเป็นเจ้าของที่รอบคอบ
5. Databricks Mosaic AI
Databricks รวมการวิศวกรรมข้อมูล การวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรรอบๆ สถาปัตยกรรมของlakehouse Mosaic AI เพิ่มการสร้างคุณลักษณะ การฝึกอบรม การสร้างแบบจำลองโดยอัตโนมัติ การจัดการแบบจำลองและทดลองโดยใช้ MLflow การใช้งานแบบจำลอง การตรวจสอบและการทำงานของ AI เชิงกำเนิด ในขณะที่ Unity Catalog จัดเตรียมการควบคุมการเข้าถึงและการติดตามที่มาของข้อมูลข้ามสินทรัพย์ข้อมูลและ AI
แพลตฟอร์มนี้น่าสนใจที่สุดเมื่อองค์กรได้มาตรฐานข้อมูลใน Databricks แล้ว ไม่เช่นนั้นการย้ายถิ่นฐานและขอบเขตของแพลตฟอร์มนั้นมากกว่าการลงทุนในโครงการ ML เพียงโครงการเดียว ทีมควรหลีกเลี่ยงการใช้โน้ตบุ๊กแทนไปป์ไลน์สำหรับงานจริง ควบคุมการบริโภคคลัสเตอร์และการให้บริการ และรักษาความสามารถในการพกพาในระดับเฟรมเวิร์กแม้ว่าคุณลักษณะ การกำกับดูแล และการตรวจสอบจะถูกบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับlakehouse
ข้อดีและข้อเสีย
- การเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งระหว่างการวิศวกรรมข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- การทำงานของ MLflow ที่บูรณาการ การสร้างคุณลักษณะ การใช้งานและการกำกับดูแล
- การปรับขนาดการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรร่วมกัน
- มีคุณค่ามากที่สุดเมื่อมีการใช้ Databricks อย่างกว้างขวาง
- การขยายโน้ตบุ๊กและการใช้คลัสเตอร์ต้องการการกำกับดูแล
6. H2O AI Cloud
H2O AI Cloud เน้นการสร้างคุณลักษณะโดยอัตโนมัติ การเลือกแบบจำลอง การปรับเทียบที่ดีที่สุด และการอธิบายแบบจำลองที่ครอบคลุมกรณีการใช้งานที่มีโครงสร้าง ลำดับเวลา ข้อความ ภาพ และเอกสาร Driverless AI ให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ควบคุมการสร้างแบบจำลองโดยอัตโนมัติอย่างครอบคลุม ในขณะที่ H2O MLOps สามารถลงทะเบียน นำไปใช้ เปรียบเทียบ ติดตาม และอธิบายโมเดลของ H2O และแบบจำลองของบุคคลที่สามที่เลือก
การทำให้ทำงานโดยอัตโนมัติเร่งการทดลอง แต่ไม่ได้กำหนดว่าเป้าหมาย การแบ่งการตรวจสอบ การควบคุมการรั่วไหลหรือวัตถุประสงค์ทางธุรกิจถูกต้อง ทีมควรตรวจสอบคุณลักษณะที่สร้างขึ้นและคำอธิบาย การทำซ้ำผลลัพธ์นอกการแสดงตัวอย่าง และการตรวจสอบสิ่งประดิษฐ์การใช้งานในสภาพแวดล้อมที่มุ่งหมาย แพลตฟอร์มที่สมบูรณ์เหมาะสมที่สุดเมื่อการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติที่ลึกซึ้งและความสามารถในการตีความทำให้การลงทุนในระบบองค์กรขนาดใหญ่สมเหตุสมผล
ข้อดีและข้อเสีย
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติที่ลึกและเติบโต
- เครื่องมือการสร้างคุณลักษณะและการอธิบายที่เข้มแข็ง
- การใช้งานและการดำเนินงานแบบจำลองที่ยืดหยุ่น
- แพลตฟอร์มองค์กรอาจมากกว่าที่ทีมเล็กๆ ต้องการ
- ผลลัพธ์ที่สร้างโดยอัตโนมัติยังคงต้องการการทบทวนเชิงสถิติที่เข้มงวด
7. Anaconda
Anaconda เข้าใจได้ดีที่สุดว่าเป็นพื้นฐานสำหรับสภาพแวดล้อม Python และ R ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล มากกว่าแพลตฟอร์มวงจรชีวิตแบบจำลองที่สมบูรณ์ ชุดแจกจ่าย ตัวจัดการสภาพแวดล้อม conda ระบบนิเวศแพ็กเกจ และเครื่องมือจัดเก็บองค์กรช่วยให้ทีมสามารถทำซ้ำความสัมพันธ์ คัดเลือกแพ็คเกจที่ได้รับการอนุมัติ และให้นักวิเคราะห์สภาพแวดล้อมพัฒนาที่สอดคล้องกันในท้องถิ่นหรือบนเซิร์ฟเวอร์
Anaconda ไม่จัดเตรียมการฝึกอบรมที่มีการจัดการ ระบบการทำงาน การใช้งานแบบจำลองหรือการตรวจสอบโดยตัวมันเอง ไฟล์สภาพแวดล้อมสามารถอ่อนแอได้หากช่องทาง การสร้างและระบบปฏิบัติการไม่ได้รับการควบคุม องค์กรควรใช้ข้อกำหนดที่ล็อก การกำกับดูแลแพ็คเกจภายใน การประมวลผลความเสี่ยง และมาตรฐานการบรรจุภัณฑ์หรือการปรับใช้ เพื่อให้สภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กที่ทำงานสามารถทำซ้ำได้ในการผลิต
ข้อดีและข้อเสีย
- ระบบนิเวศ Python และ R ที่มีขนาดใหญ่
- การจัดการสภาพแวดล้อมและการพึ่งพาที่เข้มแข็ง
- เครื่องมือองค์กรสนับสนุนการกำกับดูแลแพ็คเกจ
- ไม่ใช่แพลตฟอร์มการปรับใช้ ML ที่สมบูรณ์
- ความสามารถในการทำซ้ำสภาพแวดล้อมยังคงต้องการการควบคุมอย่างเข้มงวด
8. PyTorch
PyTorch เป็นเฟรมเวิร์กที่เปิดกว้างนำสำหรับนักวิจัยและวิศวกรที่ต้องการควบคุมแบบจำลอง ลูปการฝึก การหาอนุพันธ์และการคำนวณแบบกระจายโดยตรง การออกแบบ Python-First ของมัน ระบบนิเวศที่กว้าง การสนับสนุนแอคเซเลอเรเตอร์ และการนำไปใช้ในด้านการวิจัยทำให้เป็นสะพานเชื่อมที่เป็นไปได้จากบทความวิจัยหรือแบบจำลองที่เปิดกว้างไปยังการนำไปใช้ในการผลิตที่กำหนดเอง
เฟรมเวิร์กไม่จัดเตรียมแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีการกำกับดูแล ทีมต้องรวบรวมระบบการทำงาน การติดตามการทดลอง แบบจำลองการลงทะเบียน การใช้งาน การติดตาม ความปลอดภัย และสภาพแวดล้อมที่สามารถทำซ้ำได้รอบๆ PyTorch ความยืดหยุ่นสามารถสร้างการสร้างนามธรรมภายในที่ไม่สอดคล้องกันและยากต่อการอัปเกรด ดังนั้นองค์กรควรกำหนดเทมเพลตการฝึกอบรมที่มาตรฐาน ทดสอบพฤติกรรมทางคณิตศาสตร์ระหว่างรุ่น และเก็บโค้ดแบบจำลองแยกจากสถานะโน้ตบุ๊ก
ข้อดีและข้อเสีย
- ความยืดหยุ่นและระบบนิเวศการวิจัยที่ดีเยี่ยม
- การสนับสนุนแอคเซเลเตอร์และการฝึกอบรมแบบกระจายที่เข้มแข็ง
- เส้นทางที่เป็นธรรมชาติสำหรับการปรับแบบจำลองที่เปิดกว้างรุ่นใหม่
- ต้องการการสร้างสแต็ค MLOps และการให้บริการที่ล้อมรอบ
- ความยืดหยุ่นในระดับต่ำสามารถลดความสอดคล้องภายใน
9. TensorFlow
TensorFlow ยังคงเป็นระบบนิเวศที่สำคัญสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยมี Keras ที่ให้ API แบบจำลองระดับสูงและโครงการที่เกี่ยวข้องที่สนับสนุนการให้บริการ การใช้งานบนมือถือและขอบ การใช้งานเว็บ การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์แบบจำลอง มันยังคงมีความเกี่ยวข้องสำหรับองค์กรที่มีสินทรัพย์ TensorFlow ที่มีอยู่หรือต้องการการปรับใช้บนอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมที่จำกัด
การวิจัยด้านแนวหน้าหลายรายการปรากฏขึ้นใน PyTorch ก่อน และชั้นการดำเนินและการปรับใช้หลายชั้นของ TensorFlow สามารถทำให้การอัปเกรดซับซ้อนได้ ทีมใหม่ควรเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวของระบบนิเวศสำหรับครอบครัวแบบจำลองเฉพาะของตนแทนการเลือกจากความนิยมในอดีต ผู้ใช้ที่มีอยู่ต้องการการทดสอบความเข้ากันได้ การตรึงเวอร์ชันการพึ่งพาและแผนการสำหรับการรักษาหรือย้ายแบบจำลองการผลิตที่มีอายุยาวนาน
ข้อดีและข้อเสีย
- ระบบนิเวศที่เติบโตสำหรับการฝึกอบรม การใช้งาน มือถือ และเว็บ
- Keras มีกระบวนการทำงานระดับสูง
- ฐานการปรับใช้การผลิตที่มีอยู่ขนาดใหญ่
- ไม่ครอบงำการวิจัยแนวหน้าในปัจจุบัน
- เครื่องมือและการเข้ากันได้หลายชั้นสามารถทำให้การบำรุงรักษายุ่งยาก
10. MLflow
MLflow เป็นชั้นวงจรชีวิตแบบเปิด มากกว่าเฟรมเวิร์กการฝึกอบรม มันบันทึกการทดลอง บรรจุแบบจำลองจากไลบรารีหลายแห่ง จัดการรุ่นผ่านแบบจำลองการลงทะเบียน และสนับสนุนการปรับใช้แบบอินเทอร์เฟซ ความสามารถในการติดตาม การประเมินและการจัดการคำสั่งใหม่ขยายไปยังเวิร์กโฟลว์ของเอเย่นต์และแบบจำลองภาษา ทำให้ MLflow มีประโยชน์เป็นบันทึกวงจรชีวิตร่วมกันในโครงการที่ไม่เหมือนกัน
การดำเนินการ MLflow อย่างปลอดภัยในระดับขนาดต้องใช้การเก็บข้อมูลที่ทนทาน การรับรองความถูกต้อง ความพร้อมใช้งาน การสำรองข้อมูล การอัปเกรด และการกำกับดูแล เว้นแต่แพลตฟอร์มที่มีการจัดการจะจัดหาให้ มันไม่แทนที่การไหลเวียนของคุณลักษณะ ตัวกำหนดเวลา การคำนวณ หรือการตรวจสอบการผลิตในทุกสภาพแวดล้อม ทีมควรตัดสินใจว่าเมทาดาทาใดเป็นข้อมูลที่มีอำนาจและเชื่อมต่อการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองการลงทะเบียนกับการอัตโนมัติในการปรับใช้ที่ได้รับการทบทวนโค้ดจริงๆ
ข้อดีและข้อเสีย
- มาตรฐานวงจรชีวิตแบบเปิดและบูรณาการอย่างกว้างขวาง
- ทำงานข้ามเฟรมเวิร์กการฝึกอบรมหลายแห่ง
- ครอบคลุมการเรียนรู้ของเครื่องจักรคลาสสิกและติดตามการประเมินสำหรับ AI เชิงกำเนิด
- การโฮสต์ด้วยตนเอง ต้องการวิศวกรรมแพลตฟอร์ม
- ชั้นการไหลเวียนและการผลิตที่สำคัญยังคงแยกออก
ความคิดสุดท้ายเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ Machine Learning
Google Vertex AI, Amazon SageMaker AI, และ Azure Machine Learning จัดเตรียมวงจรชีวิตคลาวด์ที่มีการจัดการที่กว้างที่สุด Dataiku เป็นแพลตฟอร์มที่เข้มแข็งในการทำงานร่วมกันระหว่างโค้ดและภาพ ในขณะที่ Databricks Mosaic AI เชื่อมต่อการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยตรงกับlakehouseที่มีการกำกับดูแล
H2O AI Cloud นำการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอัตโนมัติที่ลึกซึ้ง Anaconda จัดเตรียมสภาพแวดล้อมและรากฐานของแพ็คเกจ และ PyTorch และ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการสร้างแบบจำลองที่เปิดกว้าง มากกว่าแพลตฟอร์มที่พร้อมใช้งาน MLflow ให้ทีมที่ไม่เหมือนกันบันทึกวงจรชีวิตร่วมกัน เลือกตามความเป็นเจ้าของและสถาปัตยกรรม ไม่ใช่จำนวนที่คุณลักษณะบนหน้าผลิตภัณฑ์
