Det kan være en udfordring at navigere i maskinlæringens verden, især når du skal finde den rette cloudplatform til dit team. Uanset om du arbejder med komplekse datasæt eller ønsker at forbedre prædiktive modeller, kan den rette løsning gøre hele forskellen.
Efter min erfaring er det afgørende at finde en platform, der passer til dine specifikke behov, hvad enten det drejer sig om databehandling, integration eller brugervenlige grænseflader. Jeg har uafhængigt testet og gennemgået de førende muligheder for at hjælpe dig med at træffe en velinformeret beslutning.
I denne artikel deler jeg uvildig indsigt i de bedste tilgængelige cloudplatforme til maskinlæring med fokus på deres unikke funktioner og fordele. Lad os dykke ned i det og finde det perfekte match til dit teams behov.
Why Trust Our Software Recommendations
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Our team has been testing and reviewing software since 2012. As tech leaders ourselves, we know how difficult—and important—it is to choose the right software.
For this guide, we evaluated tools using hands-on testing and independent research, scoring tools using our selection criteria.
Our reviews reflect our human editorial judgment, not a sales pitch.
Expert reviewers:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
Oversigt over de bedste cloudplatforme til maskinlæring
Dette sammenligningsskema opsummerer prisoplysningerne for mine bedste udvalg af cloudplatforme til maskinlæring, så du kan finde den bedste løsning til dit budget og din virksomhed.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Bedst til håndtering af multistrukturerede data | Gratis prøveperiode tilgængelig | Fra $2.00/kredit | Website | |
| 2 | Bedst til samarbejdsorienterede datavidenskabsprojekter | 14 dages gratis prøveperiode | Fra $4,000/måned (faktureres årligt) | Website | |
| 3 | Bedst til Apache Spark-baseret analyse | Gratis prøveversion tilgængelig | Fra $99/bruger/måned (faktureres årligt) | Website | |
| 4 | Bedst til at accelerere MLOps fra ende til anden | 14 dages gratis prøveperiode | Priser oplyses på forespørgsel | Website | |
| 5 | Bedst til integration med AWS-tjenester | Fra $8.20/bruger/måned for notesbogsinstanser efter behov | Website | ||
| 6 | Bedst til Alibaba Cloud-brugere | Fra $60/bruger/måned | Website | ||
| 7 | Bedst til integrationer med Oracle-databaser | Fra $200/bruger/måned | Website | ||
| 8 | Bedst til TensorFlow-baserede maskinlæringsmodeller | Fra $10/bruger/måned | Website | ||
| 9 | Bedst til maskinlæringsopgaver i stor skala | Fra $0.19/time | Website | ||
| 10 | Bedst til analyse af data i realtid | Priser oplyses efter anmodning | Website |
Anmeldelse af den bedste cloudplatform til maskinlæring
Nedenfor finder du mine detaljerede opsummeringer af de bedste cloudplatforme til maskinlæring, som kom med på min korte liste. Mine anmeldelser giver et detaljeret indblik i de vigtigste funktioner, fordele & ulemper, integrationer og ideelle anvendelsesområder for hvert værktøj, så du kan finde den bedste løsning til dig.
Bedst til håndtering af multistrukturerede data- Gratis prøveperiode tilgængelig
- Fra $2.00/kredit
Visit WebsiteCustomer Rating:4.7/5
Se fanen for fakturering og forbrug i Snowflake Data Cloud, som er vist med sammenhængende grafer. Snowflake Data Cloud er en omfattende dataplatform designet til skyen. Dette værktøjs unikke arkitektur gør det muligt at håndtere forskellige, multistrukturerede data effektivt, hvilket gør det til et ideelt valg for organisationer, der arbejder med komplekse datatyper.
Hvorfor jeg valgte Snowflake Data Cloud: Jeg valgte Snowflake Data Cloud på grund af den fremragende håndtering af multistrukturerede data, som omfatter traditionelle tabeldata, indlejrede datatyper og semistrukturerede data. Denne alsidighed kombineret med det skybaserede design får platformen til at skille sig ud. Med den stigende mangfoldighed af datastrukturer, der anvendes i dag, udmærker Snowflake sig som den bedste løsning til håndtering af multistrukturerede data.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
Snowflakes fremtrædende funktioner omfatter den unikke datadelingarkitektur med flere klynger, praktisk talt ubegrænset skalerbarhed og automatisk optimering af forespørgsler. Platformen understøtter et stort udvalg af integrationer, herunder populære løsninger som Tableau, PowerBI og Looker til datavisualisering samt forskellige ETL-værktøjer som Fivetran, Stitch og Matillion.
Pros and Cons
Pros:
- Fremragende håndtering af multistrukturerede data
- Meget skalerbar og fleksibel
- Bredt udvalg af integrationer
Cons:
- Forbrugsbaseret prismodel kan føre til uforudsigelige omkostninger
- Stejlere indlæringskurve sammenlignet med traditionelle databaser
- Kræver omhyggelig styring for at undgå for høje forbrugsomkostninger
Learn more about Snowflake Data Cloud:
Bedst til samarbejdsorienterede datavidenskabsprojekter- 14 dages gratis prøveperiode
- Fra $4,000/måned (faktureres årligt)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.6/5
Det er utroligt enkelt at oprette konceptflows og modeller i Dataiku. Dataiku er en platform, der er designet til at håndtere data fra rå input til prædiktiv modellering. Denne platform fra start til slut fremmer samarbejdet mellem datateams og er derfor ideel til fælles datavidenskabsprojekter.
Hvorfor jeg valgte Dataiku: Jeg valgte Dataiku på grund af platformens fokus på teamwork og samarbejde. Den unikke grænseflade gør det muligt for dataforskere, ingeniører og analytikere at arbejde effektivt sammen på én platform. I betragtning af den samarbejdsorienterede karakter af moderne datavidenskabsprojekter er Dataikus design særligt velegnet til sådanne opgaver.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
Dataikus vigtigste funktioner omfatter dataforberedelse, maskinlæring og implementering i ét miljø. Platformen understøtter også realtids-, batch- og streamingdata og imødekommer dermed forskellige projektbehov. Platformen integrerer med flere databaser, cloududbydere og Python-/R-biblioteker, hvilket udvider dens funktionalitet og gør den tilpasningsdygtig til forskellige arbejdsprocesser.
Pros and Cons
Pros:
- Fremmer samarbejde mellem forskellige datateams
- Tilbyder en række funktioner til datahåndtering og maskinlæring
- Understøtter flere integrationer for større fleksibilitet
Cons:
- Prisen kan være høj for mindre teams
- Grænsefladen kan kræve en indlæringsperiode for ikke-tekniske brugere
- De mange funktioner kan virke overvældende til simple projekter
Learn more about Dataiku:
Bedst til Apache Spark-baseret analyse- Gratis prøveversion tilgængelig
- Fra $99/bruger/måned (faktureres årligt)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.6/5
Her er et skærmbillede af Databricks Unified Data Analytics-kontrolpanelet, der viser omfattende grafer for forskellige data, som er nødvendige til maskinlæring. Databricks Unified Data Analytics er en anerkendt platform, der henvender sig til arbejdsbelastninger inden for behandling af store datamængder og maskinlæring. Dens fremragende ydeevne inden for Apache Spark-baseret analyse adskiller den fra andre platforme og gør den til et ideelt valg for dem, der har brug for Sparks behandlingsevne.
Hvorfor jeg valgte Databricks Unified Data Analytics: Ved udvælgelsen af værktøjer skilte integrationen og afviklingen af Apache Spark sig ud i Databricks Unified Data Analytics, hvilket fik den på min liste. Platformens samlede tilgang til datavidenskab, datateknik og forretningsanalyse er bemærkelsesværdig. Med sit tætte udspring i Apache Spark udmærker den sig inden for Spark-baseret analyse, og derfor valgte jeg den som den bedste til dette anvendelsesområde.
Fremtrædende funktioner og integrationer:
Platformen tilbyder forskellige fremtrædende funktioner såsom samarbejdsbaserede notesbøger, skalerbare klynger og jobplanlægning. Databricks integreres godt med populære datakilder som HDFS, AWS S3 og Apache Kafka. Den tilbyder også forbindelser til datavisualiseringsværktøjer som Tableau og PowerBI, hvilket giver omfattende analyseløsninger.
Pros and Cons
Pros:
- Overlegen ydeevne til Apache Spark-baseret analyse
- Fremragende samarbejdsmuligheder med notesbogsfunktionaliteten
- Robust integration med populære datakilder og visualiseringsværktøjer
Cons:
- Den høje startpris kan være en barriere for mindre organisationer
- Det kan kræve en vis viden om Spark for optimal brug
- Mangel på kundesupport i realtid
Learn more about Databricks Unified Data Analytics:
Bedst til at accelerere MLOps fra ende til anden- 14 dages gratis prøveperiode
- Priser oplyses på forespørgsel
Visit WebsiteCustomer Rating:4.8/5
Træn og evaluer modeller i stor skala med Iguazios MLOps-platform. Iguazios MLOps-cloudplatform er et omfattende værktøj, der er designet til at automatisere og fremskynde hele processen med at udvikle, implementere og administrere maskinlærings- og generativ AI-applikationer. Dens funktioner, der dækker hele processen fra ende til anden, gør den ideel til virksomheder, der ønsker at skalere udviklingen og administrere AI-arbejdsgange effektivt.
Hvorfor jeg valgte Iguazio: Jeg valgte Iguazio på grund af de omfattende automatiseringsfunktioner til maskinlæringspipelines og muligheden for at håndtere dataanalyse i realtid samt hurtig implementering af AI-modeller. Platformens integrerede funktionslager, avancerede teknologi og robuste sikkerhedsforanstaltninger adskiller den også fra andre platforme.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
Ud over det integrerede funktionslager omfatter platformen funktioner til overvågning og genoplæring, så ydeevnen løbende kan kontrolleres, og modeller automatisk opdateres som reaktion på registrering af dataforskydning. Den understøtter integrationer som NVIDIA, NetApp, AWS, Google, Microsoft Azure, Dell og MongoDB.
Pros and Cons
Pros:
- Automatiserer maskinlæringspipelines
- Dynamiske skaleringsfunktioner
- Integreret funktionslager
Cons:
- Brugergrænsefladen kunne være lettere at navigere i
- En mindre indlæringskurve for nye brugere
Learn more about iguazio:
Bedst til integration med AWS-tjenester- Fra $8.20/bruger/måned for notesbogsinstanser efter behov
Se eksemplet på et komponentdiagram i AWS SageMaker, som viser diagrammer over forskellige komponenter under træning. AWS SageMaker er en fuldt administreret maskinlæringstjeneste fra Amazon, som gør det nemt for udviklere at opbygge, træne og implementere maskinlæringsmodeller. Takket være integrationen med AWS-økosystemet fremstår SageMaker som et førende valg for organisationer og enkeltpersoner, der allerede bruger AWS-tjenester.
Hvorfor jeg valgte AWS SageMaker: Jeg valgte AWS SageMaker på grund af sin alsidighed og fremragende samspil med AWS-økosystemet. Beslutningen blev gjort lettere af SageMakers brede udvalg af funktioner, som er nøje designet til at imødekomme kravene ved maskinlæringsopgaver. SageMakers tætte integration med AWS-tjenester som AWS Lambda, Amazon S3 og Amazon DynamoDB gør den til det bedste valg for brugere, der allerede befinder sig i AWS-miljøet og ønsker at samle deres arbejdsgange.
Fremtrædende funktioner og integrationer:
AWS SageMaker tilbyder effektive funktioner som indbyggede Jupyter-notesbøger, en lang række forudbyggede algoritmer og fleksible muligheder for distribueret træning. Platformen er især kendt for sine integrationsmuligheder. Den integreres problemfrit med andre AWS-tjenester, såsom AWS Glue til dataudtræk og Amazon Athena til kørsel af SQL-forespørgsler, hvilket gør den til et oplagt valg for AWS-brugere.
Pros and Cons
Pros:
- Fremragende integration med AWS-tjenester
- Tilbyder robuste funktioner til opbygning, træning og implementering af modeller
- Skalerbarhed med AWS' omfattende infrastruktur
Cons:
- Prisstrukturen kan være kompleks og svær at forudsige
- Kan kræve et solidt kendskab til AWS-miljøet
- Grænsefladen kan virke skræmmende for begyndere
Learn more about AWS SageMaker:
Bedst til Alibaba Cloud-brugere- Fra $60/bruger/måned
Alibaba Clouds websted for maskinlæringsplatformen til kunstig intelligens giver et overblik over værktøjet samt mulighed for køb og adgang til konsollen. Her er et skærmbillede af hovedsiden. Alibaba Clouds maskinlæringsplatform til kunstig intelligens tilbyder en robust og effektiv maskinlæringstjeneste, der er designet til dataanalyse, modellering, forudsigelser og meget mere. Dette værktøj er et oplagt valg for eksisterende Alibaba Cloud-brugere takket være integrationen med andre tjenester i Alibaba Cloud-økosystemet.
Hvorfor jeg valgte Alibaba Clouds maskinlæringsplatform til kunstig intelligens: Styrken ved Alibaba Clouds maskinlæringsplatform ligger i samspillet med Alibaba Cloud-økosystemet, hvilket er grunden til, at jeg valgte det til min liste. Dets ydeevne, brugervenlighed og især den indbyggede integration med Alibaba Clouds datalagrings- og databehandlingstjenester gør det til et fremragende valg. Hvis du allerede bruger Alibaba Cloud, er denne platform den bedste til at udnytte maskinlæringsfunktioner inden for det samme økosystem.
Fremtrædende funktioner og integrationer:
Bemærkelsesværdige funktioner på platformen omfatter automatiseret maskinlæring, forbehandling af data samt træning og evaluering af modeller. Den tilbyder en række integrationer med Alibaba Cloud-tjenester, herunder blandt andet Alibaba Cloud OSS til datalagring, Alibaba Cloud MaxCompute til beregning på store datamængder og Alibaba Cloud DataWorks til dataintegration og -administration.
Pros and Cons
Pros:
- Upåklagelig integration med Alibaba Cloud-tjenester
- Automatiserede maskinlæringsfunktioner
- Fleksibel prissætning baseret på ressourceforbrug
Cons:
- Mindre effektivt for brugere uden for Alibaba Cloud-økosystemet
- Kan være komplekst for begyndere
- Ekstra gebyrer for yderligere ressourcer
Learn more about Alibaba Cloud Machine Learning Platform for AI:
Bedst til integrationer med Oracle-databaser- Fra $200/bruger/måned
Webstedet for Oracle AI Platform Cloud Service hjælper brugerne med at få mere at vide om funktionerne og fordelene. Oracle AI Platform Cloud Service tilbyder omfattende løsninger til maskinlæring, så modeller kan bygges, trænes og administreres effektivt. Platformen er særligt effektiv, når den bruges sammen med Oracles databasetjenester, hvilket gør den ideel til virksomheder, der er afhængige af Oracle-databaser.
Hvorfor jeg valgte Oracle AI Platform Cloud Service: Jeg valgte Oracle AI Platform Cloud Service på grund af den dybe integration med Oracle-databaser. Disse integrationer gør platformen unik, fordi den giver direkte adgang til data fra Oracle-databaser til brug i maskinlæringsmodeller. I betragtning af Oracle-databasernes avancerede funktioner og popularitet i virksomheder verden over skiller dette værktøj sig ud som den bedste løsning til integration af maskinlæring med Oracle-databaser.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
Oracle AI Platform Cloud Service udmærker sig med funktioner som automatiseret maskinlæring, dataanalyse og visualiseringsværktøjer. Den dybe integration med Oracle-databaser giver brugerne mulighed for at anvende deres data direkte i maskinlæringsmodeller. Desuden kan platformen integreres med andre Oracle-cloudtjenester, såsom Oracle Cloud Infrastructure Data Science, hvilket giver et omfattende økosystem til datavidenskab og maskinlæring.
Pros and Cons
Pros:
- Dyb integration med Oracle-databaser
- Omfattende værktøjer til maskinlæring og datavidenskab
- Samarbejdsfunktioner til teambaserede projekter
Cons:
- Høj startpris sammenlignet med andre platforme
- Kompleks at bruge for begyndere
- Ekstra gebyrer for datalagring og -behandling
Learn more about Oracle AI Platform Cloud Service:
Bedst til TensorFlow-baserede maskinlæringsmodeller- Fra $10/bruger/måned
Her er et nærmere kig på histogrammerne i TensorFlow Cloud TensorFlow Cloud er et bibliotek, der har til formål at strømline processen med at træne TensorFlow-modeller på Google Cloud. Det er et effektivt valg for dem, der ønsker at udnytte det robuste TensorFlow-økosystem til at skabe, træne og implementere maskinlæringsmodeller, især på Google Cloud.
Hvorfor jeg valgte TensorFlow Cloud: Jeg inkluderede TensorFlow Cloud på denne liste på grund af dets direkte kompatibilitet med TensorFlow, et af de mest populære og udbredte biblioteker inden for maskinlæring. Denne iboende kompatibilitet adskiller det fra andre løsninger og gør det til et naturligt valg for brugere, der allerede arbejder i TensorFlow-økosystemet. Derfor vurderede jeg det som det bedste til TensorFlow-baserede maskinlæringsmodeller.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
TensorFlow Cloud gør det nemt for brugere at køre deres TensorFlow-træningsprogrammer på Google Cloud. Det omfatter funktioner som distribueret træning, optimering af hyperparametre og forenklet specifikation af cloud-ressourcer. Hvad angår integrationer, opretter TensorFlow Cloud direkte forbindelse til Google Cloud-tjenester som Google Cloud Storage, Google Kubernetes Engine og Google AI Platform.
Pros and Cons
Pros:
- Direkte kompatibilitet med TensorFlow
- Integration med Google Cloud-tjenester
- Understøtter distribueret træning og optimering af hyperparametre
Cons:
- Omkostningerne kan hurtigt stige ved omfattende brug af ressourcer
- Begrænset til Google Cloud-tjenester
- Kan være komplekst for begyndere inden for maskinlæring
Learn more about TensorFlow Cloud:
Kontrolpanelet i Google Cloud viser på omfattende vis faner til opgaver og faner til informationsbehov. Google Cloud-platformen til kunstig intelligens (AI) er en omfattende pakke, der tilbyder værktøjer til hele maskinlæringslivscyklussen og gør det muligt for brugere effektivt at opbygge, implementere og administrere maskinlæringsmodeller. Dens effektivitet i håndteringen af opgaver i stor skala er tydelig i dens omfattende ressourcepulje, evne til at håndtere store datamængder og hurtige skalerbarhed, hvilket understreger dens position som det bedste valg til maskinlæringsopgaver i stor skala.
Hvorfor jeg valgte Google Cloud AI-platformen: Som engageret bruger af maskinlæringsplatforme valgte jeg primært Google Cloud AI-platformen på grund af dens evne til ubesværet at håndtere maskinlæringsopgaver i stor skala. Dens bredde og dybde af værktøjer kombineret med dens imponerende skalerbarhed gør den til et pålideligt valg til projekter med store datamængder. Denne platform er særligt stærk, når det gælder implementering af maskinlæringsmodeller i stor skala, og derfor vurderede jeg den som det bedste valg til maskinlæringsopgaver i stor skala.
Fremtrædende funktioner og integrationer:
Google Cloud AI-platformen eller GCP har funktioner som indbygget datamærkning, AutoML-funktionalitet og robuste muligheder for modelimplementering. Den nemme integration med populære biblioteker som TensorFlow, PyTorch og Scikit-learn forbedrer yderligere dens funktionalitet. Desuden tilbyder den interoperabilitet med forskellige Google Cloud-tjenester såsom BigQuery og Cloud Storage, hvilket forenkler processen med dataindlæsning.
Pros and Cons
Pros:
- Tilbyder robuste maskinlæringsfunktioner i stor skala
- Omfattende funktionssæt med både forudtrænede modeller og muligheder for tilpassede modeller
- Integration med andre Google Cloud-tjenester
Cons:
- Prisen kan hurtigt stige ved høje beregningskrav
- Læringskurven for begyndere kan være stejl
- Nogle funktioner kan være unødigt komplekse til projekter i lille skala
Learn more about Google Cloud AI Platform:
Fanen Applikationer i TIBCO Software viser oplysninger, der er relevante for applikationer, som overvåges og analyseres. TIBCO Software tilbyder en række softwareløsninger til analyse af data i realtid. Værktøjet hjælper organisationer med at udnytte deres data effektivt, hvilket gør det særligt velegnet til analyseopgaver i realtid.
Hvorfor jeg valgte TIBCO Software: Jeg valgte TIBCO Software på grund af dets overlegne funktioner til analyse i realtid. Dets evne til at levere øjeblikkelig indsigt fra komplekse datasæt adskiller det fra resten. Jeg traf dette valg, fordi evnen til at udføre analyser i realtid er afgørende i den moderne datadrevne verden, hvilket gør TIBCO til det bedste valg til dette anvendelsesområde.
Fremtrædende funktioner & integrationer:
Nogle af TIBCOs vigtigste funktioner omfatter dataopdagelse, prædiktiv modellering og operationel intelligens. Disse funktioner gør det til et fremragende værktøj for brugere, der har brug for at træffe hurtige, datadrevne beslutninger. TIBCO integreres med en række systemer, herunder CRM-værktøjer, databaser og værktøjer til forretningsindsigt, hvilket øger dets anvendelighed i en lang række forretningsmiljøer.
Pros and Cons
Pros:
- Robuste funktioner til analyse i realtid
- Bredt udvalg af integrationer
- Funktioner til prædiktiv modellering og operationel intelligens
Cons:
- Priserne offentliggøres ikke
- Omfanget af værktøjer og muligheder kan være overvældende for begyndere
- Det er muligvis ikke omkostningseffektivt for små organisationer eller enkle anvendelsesområder
Learn more about TIBCO Software:
Andre cloudplatforme til maskinlæring
Nedenfor finder du en liste over yderligere værktøjer til cloudplatforme til maskinlæring, som jeg havde på min korte liste, men som ikke kom med blandt de 12 bedste. De er bestemt værd at undersøge.
- 11RapidMiner AI HubBedst til design af visuelle arbejdsgange
- 12DataRobotBedst til automatiserede løsninger inden for maskinlæring
- 13H2O.aiBedst til AutoML og forklaringsfunktioner
Sådan evaluerer jeg cloudplatforme til maskinlæring
Jeg opdeler min evaluering i to lag: grundlæggende krav som skalerbar databehandling og modelservering samt differentierende faktorer, der adskiller platforme til teams, som kører ML-arbejdsbelastninger i produktion.
Grundlæggende funktionalitet (minimumskrav for denne liste)
Når jeg udvælger værktøjer til min liste, bedømmer jeg hvert enkelt på en skala fra 0 (tilbyder ikke funktionaliteten) til 5 (udmærker sig på dette område) for hver af de grundlæggende funktioner, der er angivet nedenfor. Derefter omregner jeg værktøjets samlede score til en procentdel. Hvert værktøj skal opnå en samlet minimumsscore på 75 % for at komme i betragtning til listen.
- Skalerbar databehandlingsinfrastruktur: Jeg undersøger, om en platform tilbyder GPU- og CPU-ressourcer efter behov, der skalerer med arbejdsbelastningens størrelse, f.eks. ved at starte klynger med flere GPU'er til træningsjob inden for dyb læring.
- Miljø til modeltræning: Integrerede notesbøger og understøttelse af større rammeværk som PyTorch og TensorFlow er vigtige her, ligesom administreret SDK-adgang til iteration på modeller.
- Implementering og servering af modeller: Jeg evaluerer, hvordan hver platform håndterer overførsel af en trænet model til et aktivt slutpunkt, herunder muligheder for realtids- og batchinferens med automatisk skalering.
- Styring af ML-livscyklussen: Sporing af eksperimenter, versionsstyring af modeller og et centralt register er det, jeg ser efter, så teams kan spore en produktionsmodel tilbage til den præcise kørsel, der genererede den.
- Orkestrering af ML-pipelines: Jeg vurderer, hvor godt hvert værktøj gør det muligt at opbygge automatiserede arbejdsgange i flere trin, der dækker alt fra dataforberedelse til implementering, på samme måde som Kubeflow eller SageMaker Pipelines.
- Overvågning og styring: Detektion af modeldrift efter implementering, ydelsesoversigter og adgangskontroller er afgørende her, især for teams, der kører modeller, som har indflydelse på reelle forretningsbeslutninger.
Når jeg har en liste over værktøjer, der opfylder kriterierne, vurderer jeg, hvad der adskiller de enkelte platforme fra hinanden.
Differentierende faktorer (det, der adskiller leverandørerne)
Sådan sammenligner jeg forskellige leverandører:
Fremtrædende funktioner
Adgang til grundmodeller er en vigtig differentierende faktor, som jeg evaluerer. Platforme som SageMaker, Vertex AI og Azure ML tilbyder hver især forskellige kataloger over forudtrænede modeller til finjustering. Det sparer teams for flere måneders arbejde sammenlignet med at træne fra bunden. AutoML-funktioner er også vigtige – nogle platforme automatiserer justering af hyperparametre og modeludvælgelse, hvilket hjælper teams uden dyb ekspertise inden for ML. Jeg ser også på værktøjer til ansvarlig AI, såsom indbygget detektion af bias og oversigter til forklarbarhed, eftersom produktionsmodeller i stigende grad skal opfylde standarder for styring.
Ud over funktionerne
Gennemsigtighed i prissætningen er noget af det første, jeg undersøger. Omkostningerne til ML-databehandling løber hurtigt op, så jeg vurderer, om en platform tilbyder spotinstanser, reserveret kapacitet og tydelig fakturering pr. time. Sikkerheds- og overholdelsescertificeringer vejer også tungt – teams, der håndterer følsomme data, har brug for miljøer, der er klar til SOC 2, HIPAA eller GDPR, med VPC-isolering og krypteringsnøgler, der administreres af kunden. Integrationer til økosystemet fuldender min evaluering. En platform, der har indbygget forbindelse til din datasø, dine Git-repositorier og MLflow, gør ibrugtagningen langt enklere end en platform, der kræver specialtilpasset forbindelseskode.
Sådan vælger du en cloudplatform til maskinlæring
Det er nemt at drukne i lange funktionslister og komplekse prisstrukturer. For at hjælpe dig med at holde fokus, mens du arbejder dig gennem din unikke softwareudvælgelsesproces, får du her en tjekliste over faktorer, du bør have i tankerne:
| Faktor | Hvad skal du overveje? |
|---|---|
| FaktorSkalerbarhed | Hvad skal du overveje?Kan platformen vokse med dine behov? Kontrollér, om den understøtter skalering med hensyn til datamængde og brugerkapacitet uden væsentlige ydelsesproblemer. |
| FaktorIntegrationer | Hvad skal du overveje?Fungerer den med dine eksisterende værktøjer? Se efter kompatibilitet med din nuværende teknologistak for at undgå datasiloer og strømline arbejdsgange. |
| FaktorTilpasningsmuligheder | Hvad skal du overveje?Kan du tilpasse den til dine processer? Vurder, om platformen giver dig mulighed for at tilpasse arbejdsgange og dashboards, så de passer til dine unikke forretningskrav. |
| FaktorBrugervenlighed | Hvad skal du overveje?Er den brugervenlig for dit team? Vurder læringskurven, og sørg for, at grænsefladen er intuitiv nok til, at dit team hurtigt kan tage den i brug. |
| FaktorImplementering og introduktion | Hvad skal du overveje?Hvor problemfri er overgangen? Overvej den tid og de ressourcer, der kræves til opsætning og oplæring, og se efter platforme, der tilbyder omfattende support ved introduktionen. |
| FaktorOmkostninger | Hvad skal du overveje?Passer den til dit budget? Sammenlign prismodeller, overvej de samlede ejeromkostninger, og vær opmærksom på skjulte gebyrer eller betalinger for ekstra funktioner. |
| FaktorSikkerhedsforanstaltninger | Hvad skal du overveje?Er dine data og operationer sikre? Kontrollér, om løsningen overholder branchestandarder, og om funktioner som kryptering og adgangskontrol er tilgængelige. |
| FaktorTilgængelig support | Hvad skal du overveje?Får du den hjælp, du har brug for? Sørg for, at leverandøren yder hurtig og effektiv support via flere hjælpeskanaler og har en god historik. |
Hvad er en cloudplatform til maskinlæring?
En cloudplatform til maskinlæring er en tjeneste, der tilbyder værktøjer og ressourcer til at opbygge, implementere og administrere maskinlæringsmodeller i skyen. Dataforskere, analytikere og it-medarbejdere bruger generelt disse værktøjer til at forbedre dataanalyse og prædiktiv modellering. Funktioner som skalerbarhed, integrationer og brugervenlighed hjælper med effektiv udvikling og implementering af modeller. Samlet set tilbyder disse platforme en fleksibel og tilgængelig måde at udnytte maskinlæringsteknologi på.
Funktioner
Når du vælger en cloudplatform til maskinlæring, skal du være opmærksom på følgende nøglefunktioner:
- Skalerbarhed: Giver din platform mulighed for at vokse i takt med stigende krav fra data og brugere og sikrer en ensartet ydeevne.
- Integrationer: Muliggør problemfri forbindelse med eksisterende værktøjer og systemer, hvilket fremmer et smidigt dataflow og samarbejde.
- Tilpasningsmuligheder: Giver mulighed for at tilpasse arbejdsgange og dashboards, så de passer til dine specifikke forretningsbehov og processer.
- Automatiseret maskinlæring: Forenkler oprettelse og implementering af modeller ved at automatisere gentagne opgaver, spare tid og reducere fejl.
- Databehandling i realtid: Giver øjeblikkelig indsigt ved at behandle data, efterhånden som de kommer ind, hvilket er nyttigt til tidsfølsomme applikationer.
- Visuelt workflowdesign: Giver brugerne mulighed for at opbygge og administrere modeller via intuitive træk-og-slip-grænseflader, hvilket mindsker behovet for programmeringsfærdigheder.
- Sikkerhedsforanstaltninger: Sikrer databeskyttelse gennem kryptering, adgangskontrol og overholdelse af branchestandarder.
- Samarbejdsværktøjer: Fremmer teamwork ved at give flere brugere mulighed for at arbejde på projekter samtidigt, hvilket forbedrer effektiviteten.
- Brugervenlig grænseflade: Gør platformen tilgængelig for brugere på alle færdighedsniveauer og forbedrer udbredelsen og brugervenligheden.
Fordele
Implementering af en cloudplatform til maskinlæring giver flere fordele for dit team og din virksomhed. Her er nogle af dem, du kan se frem til:
- Forbedret skalerbarhed: Håndtér nemt voksende krav fra data og brugere uden at gå på kompromis med ydeevnen takket være en skalerbar infrastruktur.
- Forbedret samarbejde: Giv flere teammedlemmer mulighed for at arbejde sammen på projekter samtidigt, hvilket øger produktiviteten og innovationen.
- Hurtigere implementering: Fremskynd processen med at få modeller i produktion ved hjælp af funktioner til automatiseret maskinlæring.
- Omkostningseffektivitet: Reducer behovet for lokal infrastruktur og vedligeholdelse, hvilket fører til lavere samlede omkostninger.
- Øget tilgængelighed: Gør maskinlæringsværktøjer tilgængelige for brugere på alle færdighedsniveauer med brugervenlige grænseflader.
- Indsigt i realtid: Få øjeblikkelig adgang til cloudanalyse og datadrevne beslutninger med funktioner til databehandling i realtid.
Omkostninger og priser
Valg af en cloudplatform til maskinlæring kræver en forståelse af de forskellige prismodeller og abonnementer, der er tilgængelige. Omkostningerne varierer afhængigt af funktioner, teamstørrelse, tilføjelser og meget mere. Tabellen nedenfor opsummerer almindelige abonnementer, deres gennemsnitspriser og typiske funktioner, der er inkluderet i løsninger til cloudplatforme til maskinlæring:
Sammenligningstabel for cloudplatform til maskinlæring
| Plantype | Gennemsnitspris | Almindelige funktioner |
|---|---|---|
| PlantypeGratis abonnement | Gennemsnitspris$0 | Almindelige funktionerBegrænset databehandling, grundlæggende analyse og support fra fællesskabet. |
| PlantypePersonligt abonnement | Gennemsnitspris$10-$30/bruger/måned | Almindelige funktionerDatavisualisering, grundlæggende integrationer og e-mailsupport. |
| PlantypeVirksomhedsabonnement | Gennemsnitspris$40-$100/bruger/måned | Almindelige funktionerAvanceret analyse, samarbejdsværktøjer, automatiseret maskinlæring og prioriteret support. |
| PlantypeEnterprise-abonnement | Gennemsnitspris$150-$300/bruger/måned | Almindelige funktionerFunktioner, der kan tilpasses, en dedikeret kundeansvarlig, fulde integrationer og førsteklasses support døgnet rundt. |
Ofte stillede spørgsmål om cloudplatforme til maskinlæring
Her er nogle svar på almindelige spørgsmål om cloudplatforme til maskinlæring:
Hvad er forskellen mellem lokale og cloudbaserede maskinlæringsplatforme?
Cloudbaserede platforme tilbyder fleksibilitet og skalerbarhed, så du kan tilgå ressourcer efter behov uden at vedligeholde hardware. Lokale løsninger kræver lokal infrastruktur, men kan give større kontrol over datasikkerheden. Overvej dit teams behov og ressourcer, når du beslutter, hvilken tilgang der passer bedst til dig.
Hvor sikre er cloudplatforme til maskinlæring?
Sikkerheden varierer fra udbyder til udbyder, men de fleste platforme implementerer stærke foranstaltninger som kryptering, adgangskontrol og overholdelse af branchestandarder. Gennemgå altid en udbyders sikkerhedspolitikker, og overvej din organisations specifikke krav for at sikre, at dine data forbliver beskyttede.
Har jeg brug for en teknisk baggrund for at bruge cloudplatforme til maskinlæring?
Selvom nogle platforme kræver teknisk ekspertise, tilbyder mange brugervenlige grænseflader og automatiserede funktioner, der forenkler processen. Hvis dit team ikke har en teknisk baggrund, bør du se efter platforme med intuitive værktøjer og omfattende supportressourcer, som kan hjælpe jer med at komme i gang.
Hvad er det næste:
Hvis du er i gang med at undersøge cloudplatforme til maskinlæring, kan du kontakte en SoftwareSelect-rådgiver for gratis anbefalinger.
Du udfylder en formular og tager en kort snak, hvor de går i dybden med dine specifikke behov. Derefter får du en kortliste over software, som du kan gennemgå. De hjælper dig endda gennem hele købsprocessen, herunder prisforhandlinger.