10 KI-Plattformen zur Erstellung Ihrer modernen Anwendung

AI-Plattformen zur Erstellung Ihrer modernen Anwendung

KI-Plattformen haben die Art und Weise, wie Unternehmen neue Anwendungen erstellen und deren Einsatz skalieren, völlig verändert. Die Schwierigkeiten, KI-Systeme erfolgreich und schnell zu erstellen und zu betreiben und gleichzeitig die Gemeinkosten zu minimieren, werden von einer neuen Kategorie von Unternehmenssoftware angegangen - KI-Plattformen.

KI-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang zu erstellen und zu pflegen, wodurch die Technologie erschwinglicher denn je wird. Für Unternehmen hat diese neue Perspektive weitreichende Auswirkungen, die sich auf mehrere Branchen ausweiten.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Vorteile von KI-Plattformen und erklären, warum sie für Unternehmen, die im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig bleiben wollen, so wichtig sind.

Vorteile von KI-Plattformen für Unternehmen

KI-Plattformen ermöglichen den Entwurf, die Entwicklung, den Einsatz und die Verwaltung skalierbarer Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning. KI-Plattformen senken die Kosten für die Entwicklung von Unternehmenssoftware, indem sie software-spezifische Aufgaben wie Datenmanipulation, Verwaltung und Bereitstellung für verschiedene Anwendungsfälle minimieren.

Basierend auf der Form des Inhalts, den die KI-Technologie erzeugt - Bilder, Audio, Text oder Codes - können Anwendungsfälle in viele Kategorien unterteilt werden. Hier ist eine kurze Zusammenfassung der Anwendungsfälle für KI-Technologie in verschiedenen Branchen:

Entwurf neuronale Netzwerke zur Ausführung geschäftsspezifischer Aufgaben
Code-Erstellung: Codegenerierung, Kompilierung und Fehlerbehebung
Textgenerierung: Übersetzungsdienste, Chatbots, Produktion von Inhalten
Audio-Erzeugung: Musikkomposition, Text-To-Speech (TTS), Voiceover-Erstellung
Generierung visueller Ausgaben: Bilderzeugung, Erzeugung von 3D-Formen, Videoproduktion

KI-Plattform-Architektur

Wahrnehmung, logisches Denken und Lernen, die als Merkmale menschlicher Intelligenz gelten, werden von der KI-Technologie in Frage gestellt. In dem Bestreben, die Fähigkeiten der menschlichen Intelligenz zu erreichen, werden Aufgaben, die traditionell von Menschen erledigt werden, von KI-Plattformen mit Hilfe von maschinellen Lernmodellen gelöst.

Ingenieure, die an KI-Plattformen arbeiten, können das Modell verändern, um es auf eine Vielzahl von Spezialgebieten zu trainieren. Schichten in KI-Plattformen ermöglichen den Einsatz dieser Modelle durch Unternehmen unter Verwendung einer Vielzahl von Frameworks, Sprachen und Tools. Im Allgemeinen gibt es drei Kategorien:

Daten- und Integrationsschicht: Diese Schicht sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, um die KI-Algorithmen zu füttern. Sie sammelt Daten aus vielen Systemen, verarbeitet sie und speichert sie in einem Datenspeicher zum Trainieren und Testen von KI-Modellen. Dies geschieht mithilfe von Datenintegrationstools.
Modellentwicklungsschicht: Bietet Tools und Frameworks zum Erstellen und Testen von Modellen für maschinelles Lernen. Neben Bibliotheken und Frameworks für die Erstellung und das Training von Modellen enthält sie auch Tools für das Finetuning und die Optimierung der Modelle für eine höhere Genauigkeit.
Bereitstellungs- und Verwaltungsschicht: Diese Schicht ermöglicht es, die trainierten Modelle in der Produktion einzusetzen und zu verwalten. Um sicherzustellen, dass diese Modelle in der realen Welt wie vorhergesagt funktionieren, sind Verwaltungstools für die Modellskalierung, Wartung, Überwachung und Versionierung integriert.

Unterschiede zwischen KI-Plattformen und herkömmlichen Unternehmenssoftware-Plattformen

Unterschiede zwischen KI-Plattformen und herkömmlichen Software-Plattformen für Unternehmen

KI-Plattformen unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von herkömmlichen kommerziellen Softwareplattformen. Dazu gehören die Konzentration auf KI-spezifische Technologien, vorgefertigte Modelle und Frameworks sowie die Notwendigkeit spezialisierter Fähigkeiten. Hier sehen wir uns einige der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale zwischen herkömmlicher Unternehmenssoftware und einer KI-Plattform an.

Herkömmliche Unternehmenssoftware ist anpassungsfähiger, während KI-Plattformen für die Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von KI-Anwendungen geschaffen werden.
Intelligente Technologien wie NLP werden oft auf KI-Plattformen eingesetzt, die in normalen Unternehmenssoftware-Plattformen nicht verfügbar sind.
KI-Plattformen erfordern Spezialisten für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen, während typische Unternehmenssoftware-Plattformen von eher generalistischen Softwareentwicklern entworfen und ausgeführt werden können.
KI-Plattformen benötigen riesige Datensätze, um ihre Modelle zu trainieren, um effektiv zu sein, während gewöhnliche kommerzielle Softwareplattformen mit weniger Daten auskommen können.

Beliebte Technologie-Stapel

Lassen Sie uns nun einen Blick auf einige der beliebten und weit verbreiteten Technologie-Stacks werfen, die in der KI-Technologie zur Entwicklung von KI-Plattformen verwendet werden.

Der Technologie-Stack für die Entwicklung von KI-Plattformen variiert je nach den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen. Einige der häufig verwendeten Technologien und Frameworks sind jedoch folgende:

Programmiersprachen: Python, Java, C , und R
Frameworks für maschinelles Lernen: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn und Apache MXNet
Datenverarbeitung und -verwaltung: Apache Spark, Apache Hadoop und Apache Kafka
Cloud-Plattformen: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP)
Datenbank-Verwaltung: MySQL, PostgreSQL, MongoDB und Cassandra
Containerisierung: Docker und Kubernetes

Es ist erwähnenswert, dass die Wahl des Technologie-Stacks für die Entwicklung von KI-Plattformen von Faktoren wie Skalierbarkeit, Leistung, Kosten und Benutzeranforderungen abhängt. Lassen Sie uns nun einen umfassenden Blick auf jede dieser Technologien werfen:

Amazon KI-Dienste

Amazon Web Services (AWS) hat enorme Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) gemacht und bietet eine breite Palette von Dienstleistungen, Infrastrukturen und Ressourcen, um Kunden in jeder Phase ihrer ML-Einführung zu unterstützen.

Die KI-Plattform von AWS ist unerlässlich, um Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen, trainierte Modelle in der Cloud zu hosten und Modelle für maschinelles Lernen in großem Umfang zu trainieren.

Benutzer des AWS-Schulungsservice für die KI-Plattform können unter einer Vielzahl von Maschinentypen für Schulungsaufgaben wählen, verteilte Schulungen aktivieren, Hyperparameter optimieren und Operationen mithilfe von GPUs und TPUs beschleunigen, neben anderen Anpassungsmöglichkeiten.

Unabhängig davon, ob das Modell auf der AWS KI-Plattform trainiert wurde, ermöglicht der von der AWS KI-Plattform angebotene Vorhersageservice den Nutzern, Vorhersagen zu liefern, die auf den trainierten Modellen beruhen.

Zu den jüngsten Neuigkeiten von Amazon gehört das Debüt von"Grundgestein", eine Reihe von generativen KI-Tools. Bedrock ist eine Sammlung generativer KI-Tools, die AWS-Benutzern bei der Erstellung von Chatbots, der Erstellung und Klassifizierung von Bildern auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen und der Generierung und Zusammenfassung von Text helfen können.

Auf AWS verfügbare KI-Services:

TensorFlow

TensorFlow hat sich zu einem umfassenden Framework für maschinelles Lernen entwickelt, das jede Phase des Workflows abdecken kann. Neben vortrainierten Modellen und Tools zur Vereinfachung der Modellkonstruktion und zur Erstellung skalierbarer Lösungen bietet TensorFlow auch produktionsreife Machine-Learning-Modelle.

Die neueste Version, TensorFlow 2, bietet Unterstützung für verteiltes Training und Python 3.7 und optimiert mehrere APIs von TensorFlow 1.

TensorFlow Enterprise bietet überlegene Leistung und Zuverlässigkeit für KI-Anwendungen sowie Managed Services und professionellen Support für Unternehmen.

Eine Vielzahl von Dateisystemen und Dateitypen wird ebenfalls durch TensorFlow I/O zu den integrierten Funktionen der Plattform hinzugefügt. Für Probleme des maschinellen Lernens, die Dataset-, Streaming- und Dateisystem-Erweiterungen verwenden, die nicht von der eingebauten Unterstützung von TensorFlow abgedeckt werden, ist die Sammlung eine hilfreiche Ergänzung.

Auf die in TensorFlow verfügbaren KI-Dienste kann über den TensorFlow-Hub zugegriffen werden, der als Repository für Hunderte von einsatzbereiten Modellen für maschinelles Lernen dient.

Google KI-Dienste

Google Cloud Platform bietet Google AI-Dienste, ein komplettes Set von Tools für maschinelles Lernen. Benutzer können Vorhersagen mit gehosteten Modellen auf Google Cloud erstellen und Aufgaben, Modelle und Versionen über die REST API der KI-Plattform verwalten.

Der Trainingsservice der KI-Plattform bietet maßgeschneiderte Optionen für das Training von Modellen, einschließlich der Auswahl des Maschinentyps, Unterstützung für verteiltes Training und GPU- und TPU-beschleunigtes Training.

In der Google Cloud-Konsole, die eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Interaktion mit Ressourcen für maschinelles Lernen bietet, können Nutzer ihre Modelle, Versionen und Aufgaben verwalten. Die Ressourcen der KI-Plattform sind u.a. mit den Google Cloud Logging- und Cloud Monitoring-Tools verbunden.

Darüber hinaus können Kunden das Befehlszeilenprogramm Gcloud CLI nutzen, um ihre Modelle und Versionen zu verwalten, Aufträge zu übermitteln und weitere Funktionen der KI-Plattform auszuführen. Google AI hat sich zum Ziel gesetzt, die Vorteile der KI für alle zugänglich zu machen, von der Spitzenforschung bis hin zu Produktintegrationen, die Routinetätigkeiten erleichtern.

Auf Google Cloud verfügbare KI-Dienste:

H2O

Der Softwareanbieter H2O.ai bietet Unternehmen Zugang zu einer Reihe von Plattformen und Lösungen für maschinelles Lernen. Für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen ist H2O eine schnelle, skalierbare In-Memory- und Open-Source-Plattform. Die Benutzer können maschinelle Lernmodelle einfach in Unternehmen einsetzen, nachdem sie sie auf Big Data entwickelt haben.

Die langlebigen und effektiven Methoden, die in H2O zu finden sind, wie verallgemeinerte lineare Modelle, Deep Learning und gradient-boosted Maschinen, sind weithin bekannt. Modelltraining und Inferenz können dank der optimierten, schnellen und verteilten Rechenkapazitäten der H2O-Plattformen schnell abgeschlossen werden.

H2O ist aufgrund seiner Skalierbarkeit, die es ermöglicht, riesige Datensätze und schwierige Modellierungsaufgaben zu bewältigen, eine hervorragende Option für Anwendungen auf Unternehmensebene. Um das bestmögliche Supermodell zu erstellen, automatisiert die AutoML-Funktion von H2O alle Hyperparameter und Algorithmen.

Mehr als 18.000 Konsortien weltweit verwenden H2O, das sowohl in der R- als auch in der Python-Gemeinde sehr beliebt ist. H2O hat drei verschiedene Preisstufen: Lite (kostenlos), Plus (ab $140/Monat) und Enterprise (individuell).

Auf H2o.ai verfügbare KI-Dienste:

Petuum

Petuum ist eine KI-Plattform, die hochmoderne KI-Lösungen anbietet und die KI-Automatisierung der nächsten Generation für Unternehmen ermöglicht. Die zusammensetzbare, offene und flexible MLOps-Plattform von Petuum macht es für KI/ML-Teams einfach, ihre Pipelines für maschinelles Lernen zu skalieren und zu operationalisieren.

Die Plattform, die erste komponierbare MLOps-Plattform der Welt, ermöglicht es jedem, Prozesse mit den neuesten Large Language Models (LLMs) zu automatisieren, ohne Programmier- oder KI-Kenntnisse. Kunden von Petuum haben eine Steigerung der Wertschöpfungsgeschwindigkeit und der Produktivität von ML-Teams und -Ressourcen um mehr als 50 % festgestellt.

Petuum überlegt derzeit, wie man mit der Plattform Geld verdienen kann, aber eine mögliche Einnahmequelle ist ein Lizenzierungssystem, bei dem die Kunden auf der Grundlage der Anzahl der für ein bestimmtes KI-System genutzten Maschinen zahlen.

Petuum hat eine großzügige Finanzierung von Investoren erhalten, darunter SoftBank, Tencent, Advantech Capital, Northern Light Venture Capital und Oriza, die sich auf insgesamt 108 Millionen Dollar belaufen. Die von Petuum angebotenen KI-Dienste können Sie durch Klicken auf den Link aufrufen.

Polyaxon

Um Deep Learning und andere maschinelle Lernmodelle in großem Maßstab zu verwalten, können Benutzer die Open-Source-Plattform Polyaxon nutzen. Zur Verwaltung von Deep Learning- und anderen maschinellen Lernmodellen bietet Polyaxon eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, wichtige Modellmetriken, Hyperparameter, Visualisierungen, Artefakte und Ressourcen automatisch zu verfolgen sowie Code und Daten zu versionieren.

Neben einer Workflow-Engine für die Planung und Verwaltung komplizierter Abhängigkeiten zwischen Prozessen bietet Polyaxon eine Optimierungs-Engine für die Automatisierung der Modellabstimmung. Darüber hinaus bietet Polyaxon eine Registry mit rollenbasierter Zugriffskontrolle, Sicherheit, Analytik und Governance für die Speicherung und Versionierung von Komponenten.

Reproduzierbarkeit und Pipelines basieren auf Eingabe- und Ausgabedateien. Polyaxon ist sprach- und frameworkunabhängig und unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen und Bibliotheken.

Führen Sie Ihre verteilten Modelle und gleichzeitigen Experimente mit Polyaxon aus, das für den Einsatz vor Ort oder in der Cloud verfügbar ist, um die Cluster-Ressourcen optimal zu nutzen. Für Unternehmen, die Deep Learning und andere maschinelle Lernmodelle in großem Maßstab einsetzen möchten, bietet Polyaxon eine leistungsstarke und anpassungsfähige Plattform für maschinelles Lernen, die es zu erkunden lohnt.

Auf Polyaxon verfügbare KI-Dienste:

DataRobot

DataRobot ist eine umfassende KI-Plattform, die eine breite Palette an Systeminteroperabilität und ein Team von KI-Spezialisten bietet, um Unternehmen bei der Maximierung der Vorteile von KI zu unterstützen.

Mit einer offenen und umfassenden KI-Lebenszyklusplattform ermöglichen die Funktionen der Plattform, wie z. B. Produktionswert, Datenplattformen und Bereitstellungsinfrastruktur, Unternehmen, das Beste aus ihren aktuellen technologischen Investitionen herauszuholen.

Mit DataRobot AI Cloud, der cloudbasierten Version der Plattform des Unternehmens, können Benutzer Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud erstellen, bereitstellen und verwalten. Mit DataRobot können Sie eine Vielzahl von Aktivitäten automatisieren, ohne dass dafür spezielle Kenntnisse erforderlich sind.

Neuronaler Designer

Neuronaler Designer ist ein benutzerfreundliches Tool für Data Science und maschinelles Lernen, das sich auf neuronale Netzwerke konzentriert, eine fortschrittliche Technik in diesem Bereich. Dank Neural Designer müssen Benutzer keinen Code schreiben oder Blockdiagramme erstellen, um KI-gesteuerte Anwendungen zu entwickeln.

Die Plattform bietet eine breite Palette von Funktionen, wie z.B. automatisiertes maschinelles Lernen, Modellpflege und -bereitstellung sowie nahtlose Verbindungen mit anderen Programmen und Plattformen.

Neural Designer hat mehrere Vorteile, von denen der bemerkenswerteste darin besteht, dass es im Vergleich zu konkurrierenden Plattformen für maschinelles Lernen am wenigsten Energie verbraucht. Beim Training von neuronalen Netzwerken kann dies eine Menge Geld sparen.

Die Menge der verwendeten Daten, die Nutzung von Grafikprozessoren, die Art der technischen Unterstützung und die Dauer des Abonnements werden bei der Berechnung der Kosten von Neural Designer für Unternehmen berücksichtigt. Neural Designer bietet gründliche Unterstützung, aufgeschlüsselt nach Lizenztyp, mit allen Vorteilen einer internen technischen Abteilung.

IBM Watson

Watson ist ein von IBM entwickelter Supercomputer, der intelligente Antworten auf Anfragen liefert, indem er analytische Software und KI, die so genannte "kognitive Intelligenz", mit modernster Technologie und Software und einer Rechenleistung von bis zu 80 Teraflops kombiniert.

IBM Watson verwendet NLP, um die Syntax und Bedeutung der menschlichen Sprache zu verstehen. Watson antwortet in Sekundenschnelle auf Fragen von Menschen, indem er enorme Datenmengen verdaut und analysiert.

Viele Unternehmen haben jetzt dank der Technologie von IBM Watson einen Wettbewerbsvorteil bei prädiktive Analysen und Problemlösungen, was den Wert für Interessenvertreter und Verbraucher erhöht. Aufgrund seiner Cloud-basierten Zugänglichkeit ist IBM Watson zu einer beliebten Wahl für kleine und mittelständische Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen geworden.

IBM Watson hat sich zu einem zuverlässigen und beeindruckenden KI-System entwickelt, das aufschlussreiche Analysen und praktische Lösungen für verschiedene Sektoren liefern kann.

Auf IBM Watson verfügbare KI-Produkte:

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI-Plattformen die Art und Weise, wie Unternehmen an KI-gestützte Anwendungen herangehen, dramatisch revolutioniert hat. Modelle für maschinelles Lernen können jetzt in großem Umfang erstellt und gepflegt werden, wodurch die Technologie wirtschaftlicher wird als je zuvor.

Das Design von KI-Plattformen ermöglicht es Entwicklern, das Modell zu modifizieren, um es mit einer Reihe von Spezialisierungen zu trainieren, und KI-Plattformschichten ermöglichen es Unternehmen, diese Modelle mit einer Vielzahl von Frameworks, Sprachen und Tools einzusetzen.

Obwohl KI-Plattformen spezialisierte Fähigkeiten und riesige Datensätze benötigen, um ihre Modelle zu trainieren, sind sie für Unternehmen, die um einen Vorteil in der digitalen Wirtschaft kämpfen, von entscheidender Bedeutung. Mit dem Fortschreiten der KI-Technologie können wir weitere Entwicklungen bei KI-Plattformen erwarten, die unsere Herangehensweise an maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft verändert werden.

Varghese Sony

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