Besivystanti dirbtinio intelekto plėtros aplinka
AI plėtros ekosistema per pastaruosius metus patyrė nepaprastų pokyčių. Tai, kas kažkada reikalavo specializuotų ML inžinierių ir duomenų mokslininkų komandų, vis labiau prieinama kūrėjams, turintiems įvairių techninių žinių. Ši demokratizacija neatėjo rafinuotumo sąskaita – priešingai. 2025 m. dirbtinio intelekto kūrėjams prieinami įrankiai yra galingesni ir lengviau pasiekiami nei bet kada anksčiau.
Šis pokytis atspindi bręstančios AI pramonės pripažinimą, kad jos ateities augimas priklauso ne tik nuo pažangių tyrimų, bet ir nuo praktinio įgyvendinimo. Įmonės suprato, kad dirbtinio intelekto vertė atsiranda, kai ji įtraukiama į darbo eigą, produktus ir paslaugas, kuriomis naudojasi milijonai. Todėl įrankių kūrėjai daug dėmesio skyrė trinties mažinimui kelyje nuo koncepcijos iki gamybos.
Rezultatas – turtinga sprendimų ekosistema, skirta kiekvienam dirbtinio intelekto kūrimo ciklo etapui. Nuo duomenų paruošimo iki modelio mokymo, diegimo, stebėjimo ir kartojimo – šiandieniniai įrankiai teikia pirmenybę sąveikumui, pakartotiniam naudojimui ir prieinamumui neprarandant našumo ar valdymo.
Išnagrinėkime svarbiausius pokyčius pagrindinėse AI kūrimo įrankių kategorijose, nagrinėdami pažangiausias naujoves ir patikrintus sprendimus, kurie ir toliau duoda rezultatų.
Šis pokytis atspindi bręstančios AI pramonės pripažinimą, kad jos ateities augimas priklauso ne tik nuo pažangių tyrimų, bet ir nuo praktinio įgyvendinimo. Įmonės suprato, kad dirbtinio intelekto vertė atsiranda, kai ji įtraukiama į darbo eigą, produktus ir paslaugas, kuriomis naudojasi milijonai. Todėl įrankių kūrėjai daug dėmesio skyrė trinties mažinimui kelyje nuo koncepcijos iki gamybos.
Rezultatas – turtinga sprendimų ekosistema, skirta kiekvienam dirbtinio intelekto kūrimo ciklo etapui. Nuo duomenų paruošimo iki modelio mokymo, diegimo, stebėjimo ir kartojimo – šiandieniniai įrankiai teikia pirmenybę sąveikumui, pakartotiniam naudojimui ir prieinamumui neprarandant našumo ar valdymo.
Išnagrinėkime svarbiausius pokyčius pagrindinėse AI kūrimo įrankių kategorijose, nagrinėdami pažangiausias naujoves ir patikrintus sprendimus, kurie ir toliau duoda rezultatų.
Pamatų modelių platformos: nauji statybiniai blokai
Turbūt labiausiai transformuojantis AI plėtros pokytis buvo pamatinių modelių platformų atsiradimas. Šios ekosistemos suteikia prieigą prie naujausių iš anksto paruoštų modelių, kuriuos galima pritaikyti, išplėsti ir pritaikyti konkrečioms reikmėms be astronominių skaičiavimo išlaidų, susijusių su mokymu nuo nulio.
Kas naujo:
„OpenAI GPT Developer Platform“ smarkiai išsivystė, pristatydama tai, ką jie vadina „kompoziciniais modeliais“ – specializuotus pagrindinės architektūros variantus, optimizuotus konkrečioms sritims, pvz., sveikatos priežiūrai, teisinėms, finansinėms paslaugoms ir moksliniams tyrimams. Šie modeliai aprūpinti patobulintomis faktiškumo garantijomis ir konkrečios srities samprotavimo gebėjimais, kurie jų specializuotose srityse žymiai pranoksta bendrosios paskirties versijas.
„Anthropic“ Claude Studio šiais metais užėmė didelę rinkos dalį, atsižvelgdama į „kontroliuojamą generaciją“. Į naujausią jų pasiūlymą įtraukta precedento neturinti smulki modelio išvesties kontrolė, leidžianti kūrėjams nurodyti tikslius tono, struktūros, argumentavimo metodo ir net citavimo standartų apribojimus. Į dokumentaciją orientuotas požiūris padarė juos ypač populiarius tarp įmonių kūrėjų, dirbančių pagal griežtus atitikties reikalavimus.
„Google“ „Gemini Pro Tools“ pagaliau įgyvendino tikrai daugiarūšio kūrimo pažadą. Jų vieninga API leidžia sklandžiai integruoti teksto, vaizdo, garso ir vaizdo supratimą į programas ir įspūdingai mokantis perdavimo iš vienos sistemos į kitą. Jų „samprotavimo grafiko“ vizualizacijos įrankis tapo nepakeičiamas kūrėjams, dirbantiems su sudėtingais daugiapakopiais procesais.
Kas veikia:
Hugging Face Hub išlieka Šveicarijos armijos DI kūrimo peiliu ir toliau siūlo plačiausią atvirojo kodo modelių pasirinkimą. Jų „modelių kortelių“ standartas tapo de facto būdu dokumentuoti modelio charakteristikas, o jų vertinimo lyderių lentelės suteikia itin didelį skaidrumą srityje, kurią dažnai temdo rinkodaros teiginiai. Jų integracija su populiariomis MLOps platformomis reiškia, kad modeliai gali pereiti nuo žvalgymo prie gamybos su minimalia trintimi.
„Azure AI Studio“ sutvirtino savo, kaip pageidaujamos platformos įmonių AI plėtrai, poziciją, ypač reguliuojamose pramonės šakose. Išsamios saugos, atitikties ir valdymo funkcijos sprendžia visas organizacinių problemų spektrą, o sklandžiai integruoti su platesne Azure ekosistema supaprastina gamybos procesą. Dėl griežtos platformos versijų kontrolės ir tikrinimo funkcijų ji tapo ypač populiari finansų, sveikatos priežiūros ir vyriausybės sektoriuose.
Be kodo ir žemo kodo AI kūrimas
Skirtumas tarp „AI specialisto“ ir „įprasto kūrėjo“ ir toliau nyksta, nes įrankiai leidžia pasiekti sudėtingas ML galimybes per vaizdines sąsajas ir supaprastintus programavimo modelius. Ši demokratizacija išlaisvino organizacijose kūrybiškumą, o srities ekspertai vis dažniau gali įgyvendinti AI sprendimus neturėdami gilių techninių žinių.
Kas naujo:
„DataRobot“ sukurta „AutoML+“ peržengė tradicines automatinio mašininio mokymosi ribas. Jų naujausia platforma ne tik tvarko modelių pasirinkimą ir hiperparametrų derinimą – ji automatiškai sukuria funkcijas, aptinka ir sprendžia duomenų kokybės problemas ir netgi generuoja sintetinius duomenis, kad išspręstų klasės disbalanso problemas. Sistema pateikia aiškius kiekvieno sprendimo paaiškinimus, paversdama tai, kas kadaise buvo juodoji dėžė, mokomuoju įrankiu, padedančiu vartotojams įgyti tikrą ML patirtį.
„Pataisomas dirbtinis intelektas“ šiais metais pasirodė kaip netikėta sėkmės istorija, pradėjusi tai, ką jie vadina „natūralios kalbos AI kūrimu“. Vartotojai paprasta anglų kalba aprašo norimą programos veikimą, o sistema sugeneruoja ir reikiamus modelius, ir diegimo kodą. Nors jis dar netinka labai sudėtingoms programoms, jis labai paspartino prototipų kūrimą ir koncepcijos įrodymo kūrimą.
„Microsoft Power AI“ išplėtė savo pasiekiamumą ne tik verslo analitikams, bet ir tapo rimtu įrankiu programų kūrėjams. Jo vaizdinė sąsaja, skirta sumanioms darbo eigoms kurti, dabar palaiko pasirinktinio modelio integravimą, sudėtingą orkestravimą ir detalų diegimo parinkčių valdymą. Pridėjus plačias stebėjimo galimybes, jis tinkamas ne tik prototipams, bet ir gamybinėms programoms.
Kas veikia:
Streamlit ir toliau dominuoja kaip greičiausias būdas kurti duomenis ir ML programas naudojant Python. Jo reaktyvusis programavimo modelis ir plati komponentų biblioteka padarė jį puikiu sprendimu, skirtu vidiniams įrankiams ir duomenų programoms. Dėl naujausių papildymų, tokių kaip atmintį taupantis duomenų kadrų tvarkymas ir patobulintos vizualizacijos parinktys, jis išliko aktualus net ir atsiradus labiau specializuotiems įrankiams.
„Gradio“ išlieka neprilygstamas dėl savo paprastumo kuriant modelių demonstracines versijas ir sąsajas. Dėl galimybės greitai apjungti modelius su intuityviomis vartotojo sąsajomis, jis yra neįkainojamas dalijantis darbu su suinteresuotosiomis šalimis ir renkant žmonių atsiliepimus. Pridėjus pažangių eilių ir autentifikavimo funkcijų, jos naudingumas išplėtė nuo paprastų demonstracinių versijų iki visavertių vidinių programų.
Kas naujo:
„OpenAI GPT Developer Platform“ smarkiai išsivystė, pristatydama tai, ką jie vadina „kompoziciniais modeliais“ – specializuotus pagrindinės architektūros variantus, optimizuotus konkrečioms sritims, pvz., sveikatos priežiūrai, teisinėms, finansinėms paslaugoms ir moksliniams tyrimams. Šie modeliai aprūpinti patobulintomis faktiškumo garantijomis ir konkrečios srities samprotavimo gebėjimais, kurie jų specializuotose srityse žymiai pranoksta bendrosios paskirties versijas.
„Anthropic“ Claude Studio šiais metais užėmė didelę rinkos dalį, atsižvelgdama į „kontroliuojamą generaciją“. Į naujausią jų pasiūlymą įtraukta precedento neturinti smulki modelio išvesties kontrolė, leidžianti kūrėjams nurodyti tikslius tono, struktūros, argumentavimo metodo ir net citavimo standartų apribojimus. Į dokumentaciją orientuotas požiūris padarė juos ypač populiarius tarp įmonių kūrėjų, dirbančių pagal griežtus atitikties reikalavimus.
„Google“ „Gemini Pro Tools“ pagaliau įgyvendino tikrai daugiarūšio kūrimo pažadą. Jų vieninga API leidžia sklandžiai integruoti teksto, vaizdo, garso ir vaizdo supratimą į programas ir įspūdingai mokantis perdavimo iš vienos sistemos į kitą. Jų „samprotavimo grafiko“ vizualizacijos įrankis tapo nepakeičiamas kūrėjams, dirbantiems su sudėtingais daugiapakopiais procesais.
Kas veikia:
Hugging Face Hub išlieka Šveicarijos armijos DI kūrimo peiliu ir toliau siūlo plačiausią atvirojo kodo modelių pasirinkimą. Jų „modelių kortelių“ standartas tapo de facto būdu dokumentuoti modelio charakteristikas, o jų vertinimo lyderių lentelės suteikia itin didelį skaidrumą srityje, kurią dažnai temdo rinkodaros teiginiai. Jų integracija su populiariomis MLOps platformomis reiškia, kad modeliai gali pereiti nuo žvalgymo prie gamybos su minimalia trintimi.
„Azure AI Studio“ sutvirtino savo, kaip pageidaujamos platformos įmonių AI plėtrai, poziciją, ypač reguliuojamose pramonės šakose. Išsamios saugos, atitikties ir valdymo funkcijos sprendžia visas organizacinių problemų spektrą, o sklandžiai integruoti su platesne Azure ekosistema supaprastina gamybos procesą. Dėl griežtos platformos versijų kontrolės ir tikrinimo funkcijų ji tapo ypač populiari finansų, sveikatos priežiūros ir vyriausybės sektoriuose.
Be kodo ir žemo kodo AI kūrimas
Skirtumas tarp „AI specialisto“ ir „įprasto kūrėjo“ ir toliau nyksta, nes įrankiai leidžia pasiekti sudėtingas ML galimybes per vaizdines sąsajas ir supaprastintus programavimo modelius. Ši demokratizacija išlaisvino organizacijose kūrybiškumą, o srities ekspertai vis dažniau gali įgyvendinti AI sprendimus neturėdami gilių techninių žinių.
Kas naujo:
„DataRobot“ sukurta „AutoML+“ peržengė tradicines automatinio mašininio mokymosi ribas. Jų naujausia platforma ne tik tvarko modelių pasirinkimą ir hiperparametrų derinimą – ji automatiškai sukuria funkcijas, aptinka ir sprendžia duomenų kokybės problemas ir netgi generuoja sintetinius duomenis, kad išspręstų klasės disbalanso problemas. Sistema pateikia aiškius kiekvieno sprendimo paaiškinimus, paversdama tai, kas kadaise buvo juodoji dėžė, mokomuoju įrankiu, padedančiu vartotojams įgyti tikrą ML patirtį.
„Pataisomas dirbtinis intelektas“ šiais metais pasirodė kaip netikėta sėkmės istorija, pradėjusi tai, ką jie vadina „natūralios kalbos AI kūrimu“. Vartotojai paprasta anglų kalba aprašo norimą programos veikimą, o sistema sugeneruoja ir reikiamus modelius, ir diegimo kodą. Nors jis dar netinka labai sudėtingoms programoms, jis labai paspartino prototipų kūrimą ir koncepcijos įrodymo kūrimą.
„Microsoft Power AI“ išplėtė savo pasiekiamumą ne tik verslo analitikams, bet ir tapo rimtu įrankiu programų kūrėjams. Jo vaizdinė sąsaja, skirta sumanioms darbo eigoms kurti, dabar palaiko pasirinktinio modelio integravimą, sudėtingą orkestravimą ir detalų diegimo parinkčių valdymą. Pridėjus plačias stebėjimo galimybes, jis tinkamas ne tik prototipams, bet ir gamybinėms programoms.
Kas veikia:
Streamlit ir toliau dominuoja kaip greičiausias būdas kurti duomenis ir ML programas naudojant Python. Jo reaktyvusis programavimo modelis ir plati komponentų biblioteka padarė jį puikiu sprendimu, skirtu vidiniams įrankiams ir duomenų programoms. Dėl naujausių papildymų, tokių kaip atmintį taupantis duomenų kadrų tvarkymas ir patobulintos vizualizacijos parinktys, jis išliko aktualus net ir atsiradus labiau specializuotiems įrankiams.
„Gradio“ išlieka neprilygstamas dėl savo paprastumo kuriant modelių demonstracines versijas ir sąsajas. Dėl galimybės greitai apjungti modelius su intuityviomis vartotojo sąsajomis, jis yra neįkainojamas dalijantis darbu su suinteresuotosiomis šalimis ir renkant žmonių atsiliepimus. Pridėjus pažangių eilių ir autentifikavimo funkcijų, jos naudingumas išplėtė nuo paprastų demonstracinių versijų iki visavertių vidinių programų.
MLOps: viso dirbtinio intelekto gyvavimo ciklo valdymas
Mašininio mokymosi operacijos iš besiformuojančios disciplinos tapo pagrindiniu reikalavimu organizacijoms, diegiančioms dirbtinį intelektą dideliu mastu. Šiandieniniai MLOps įrankiai skirti visam gyvavimo ciklui nuo eksperimentavimo iki gamybos, su vis sudėtingesnėmis stebėjimo, versijų kūrimo ir valdymo galimybėmis.
Kas naujo:
Weights & Biases Enterprise išplėtė eksperimentų stebėjimą ir siūlo visapusę platformą visam ML gyvavimo ciklui valdyti. Jų naujausiame leidime pristatomas „W&B Governance“, suteikiantis precedento neturintį vaizdą apie modelių kilmę, duomenų kilmę ir diegimo istoriją. Platforma dabar yra ir techninis įrankis inžinieriams, ir atitikties sprendimas rizikos ir teisininkų komandoms.
„OctoAI Edge“ padarė revoliuciją krašto diegimo srityje, naudodama „adaptyviosios išvados“ technologiją. Per jų platformą įdiegti modeliai automatiškai koreguoja savo tikslumą ir skaičiavimo reikalavimus, atsižvelgdami į įrenginio galimybes ir realiojo laiko našumo metriką. Šis proveržis leidžia tam pačiam modeliui optimaliai veikti visuose įrenginiuose – nuo aukščiausios klasės serverių iki ribotų išteklių turinčių IoT įrenginių.
„Anyscale Ray Pro“ tapo pasirinktu sprendimu paskirstytam AI darbo krūviui. Jų valdoma „Ray“ platforma supaprastina skaičiavimo diegimą tarp grupių, leidžiančių komandoms išplėsti mokymą ir daryti išvadas nevaldant infrastruktūros sudėtingumo. Jų „vieningo skaičiavimo“ metodas pasirodė ypač naudingas daugiarūšiams modeliams, kuriems reikia nevienalyčių skaičiavimo išteklių.
Kas veikia:
MLflow ir toliau yra plačiausiai naudojama atvirojo kodo MLOps platforma, kuriai naudinga plati bendruomenės parama ir integracija su pagrindiniais debesų tiekėjais. Modulinis metodas leidžia komandoms prireikus pritaikyti konkrečius komponentus – stebėjimą, projektus, modelius ar registrą, o kalbos agnostinis dizainas palaiko įvairias technines ekosistemas.
DVC (duomenų versijos valdymas) išlieka būtinas norint valdyti ML duomenų rinkinius tokiu pačiu griežtumu, kaip tradiciškai taikoma kodui. Jo Git tipo sąsaja, skirta duomenų versijoms, tapo atkuriamo mašininio mokymosi standartu, ypač reguliuojamoje aplinkoje, kur duomenų linija yra atitikties reikalavimas.
Kas naujo:
Weights & Biases Enterprise išplėtė eksperimentų stebėjimą ir siūlo visapusę platformą visam ML gyvavimo ciklui valdyti. Jų naujausiame leidime pristatomas „W&B Governance“, suteikiantis precedento neturintį vaizdą apie modelių kilmę, duomenų kilmę ir diegimo istoriją. Platforma dabar yra ir techninis įrankis inžinieriams, ir atitikties sprendimas rizikos ir teisininkų komandoms.
„OctoAI Edge“ padarė revoliuciją krašto diegimo srityje, naudodama „adaptyviosios išvados“ technologiją. Per jų platformą įdiegti modeliai automatiškai koreguoja savo tikslumą ir skaičiavimo reikalavimus, atsižvelgdami į įrenginio galimybes ir realiojo laiko našumo metriką. Šis proveržis leidžia tam pačiam modeliui optimaliai veikti visuose įrenginiuose – nuo aukščiausios klasės serverių iki ribotų išteklių turinčių IoT įrenginių.
„Anyscale Ray Pro“ tapo pasirinktu sprendimu paskirstytam AI darbo krūviui. Jų valdoma „Ray“ platforma supaprastina skaičiavimo diegimą tarp grupių, leidžiančių komandoms išplėsti mokymą ir daryti išvadas nevaldant infrastruktūros sudėtingumo. Jų „vieningo skaičiavimo“ metodas pasirodė ypač naudingas daugiarūšiams modeliams, kuriems reikia nevienalyčių skaičiavimo išteklių.
Kas veikia:
MLflow ir toliau yra plačiausiai naudojama atvirojo kodo MLOps platforma, kuriai naudinga plati bendruomenės parama ir integracija su pagrindiniais debesų tiekėjais. Modulinis metodas leidžia komandoms prireikus pritaikyti konkrečius komponentus – stebėjimą, projektus, modelius ar registrą, o kalbos agnostinis dizainas palaiko įvairias technines ekosistemas.
DVC (duomenų versijos valdymas) išlieka būtinas norint valdyti ML duomenų rinkinius tokiu pačiu griežtumu, kaip tradiciškai taikoma kodui. Jo Git tipo sąsaja, skirta duomenų versijoms, tapo atkuriamo mašininio mokymosi standartu, ypač reguliuojamoje aplinkoje, kur duomenų linija yra atitikties reikalavimas.
Duomenų įrankiai dirbtiniam intelektui kurti
Pripažinimas, kad duomenų kokybė iš esmės riboja modelio veikimą, padidino specializuotų duomenų įrankių svarbą AI kūrimo krūvoje. Šiandieniniai sprendimai yra skirti paruošimui, ženklinimui, sintetinių duomenų generavimui ir nuolatiniam kokybės stebėjimui.
Kas naujo:
„LabelGPT“ pakeitė duomenų ženklinimą naudodami „mokyti pagal pavyzdį“ paradigmą. Užuot reikalauusi išsamių anotacijų gairių, sistema išmoksta ženklinimo modelius iš nedidelio pavyzdžių rinkinio, tada nuosekliai taiko dideliuose duomenų rinkiniuose. Žmonių tikrintojai pateikia atsiliepimus apie neapibrėžtus atvejus, nuolat gerindami sistemos supratimą apie užduotį.
„SyntheticAI“ sprendžia nuolatinį duomenų trūkumo iššūkį naudodama sudėtingą sintetinių duomenų generavimą. Skirtingai nuo ankstesnių metodų, kurie dažnai teikdavo nerealius pavyzdžius, jų fizika pagrįstas modeliavimas ir varžovų metodai sukuria mokymo duomenis, kuriuos modeliai gali efektyviai apibendrinti. Platforma pasirodė ypač vertinga kompiuterinės vizijos ir jutiklių duomenų programose, kur realaus pasaulio duomenų rinkimas yra brangus arba nepraktiškas.
„Galileo Data Observatory“ įdiegė nuolatinį ML vamzdynų duomenų kokybės stebėjimą. Sistema automatiškai aptinka gamybos duomenų platinimo pokyčius, anomalijas ir kokybės problemas, įspėja komandas prieš pablogėjus modelio veikimui. Dėl galimybės tiesiogiai sujungti duomenų kokybės metriką su verslo KPI, jis tapo populiarus organizacijose, kuriose modelio patikimumas tiesiogiai veikia pajamas.
Kas veikia:
„Snorkel Flow“ ir toliau tobulėja programinio ženklinimo srityje, leisdama komandoms užkoduoti domeno žinias kaip ženklinimo funkcijas, o ne rankiniu būdu komentuoti tūkstančius pavyzdžių. Jo metodas išlieka ypač veiksmingas atliekant NLP užduotis ir specializuotose srityse, kur reikia ekspertų žinių, kad būtų galima tiksliai anotuoti.
Didieji lūkesčiai išlieka duomenų patvirtinimo ML konvejeriuose standartas. Jo deklaratyvus požiūris į duomenų kokybės lūkesčių apibrėžimą pasirodė esąs veiksmingas įvairiuose duomenų tipuose ir srityse. Integracija su populiariais orkestravimo įrankiais užtikrina, kad kokybės patikrinimai būtų įterpti per visą ML gyvavimo ciklą.
Kas naujo:
„LabelGPT“ pakeitė duomenų ženklinimą naudodami „mokyti pagal pavyzdį“ paradigmą. Užuot reikalauusi išsamių anotacijų gairių, sistema išmoksta ženklinimo modelius iš nedidelio pavyzdžių rinkinio, tada nuosekliai taiko dideliuose duomenų rinkiniuose. Žmonių tikrintojai pateikia atsiliepimus apie neapibrėžtus atvejus, nuolat gerindami sistemos supratimą apie užduotį.
„SyntheticAI“ sprendžia nuolatinį duomenų trūkumo iššūkį naudodama sudėtingą sintetinių duomenų generavimą. Skirtingai nuo ankstesnių metodų, kurie dažnai teikdavo nerealius pavyzdžius, jų fizika pagrįstas modeliavimas ir varžovų metodai sukuria mokymo duomenis, kuriuos modeliai gali efektyviai apibendrinti. Platforma pasirodė ypač vertinga kompiuterinės vizijos ir jutiklių duomenų programose, kur realaus pasaulio duomenų rinkimas yra brangus arba nepraktiškas.
„Galileo Data Observatory“ įdiegė nuolatinį ML vamzdynų duomenų kokybės stebėjimą. Sistema automatiškai aptinka gamybos duomenų platinimo pokyčius, anomalijas ir kokybės problemas, įspėja komandas prieš pablogėjus modelio veikimui. Dėl galimybės tiesiogiai sujungti duomenų kokybės metriką su verslo KPI, jis tapo populiarus organizacijose, kuriose modelio patikimumas tiesiogiai veikia pajamas.
Kas veikia:
„Snorkel Flow“ ir toliau tobulėja programinio ženklinimo srityje, leisdama komandoms užkoduoti domeno žinias kaip ženklinimo funkcijas, o ne rankiniu būdu komentuoti tūkstančius pavyzdžių. Jo metodas išlieka ypač veiksmingas atliekant NLP užduotis ir specializuotose srityse, kur reikia ekspertų žinių, kad būtų galima tiksliai anotuoti.
Didieji lūkesčiai išlieka duomenų patvirtinimo ML konvejeriuose standartas. Jo deklaratyvus požiūris į duomenų kokybės lūkesčių apibrėžimą pasirodė esąs veiksmingas įvairiuose duomenų tipuose ir srityse. Integracija su populiariais orkestravimo įrankiais užtikrina, kad kokybės patikrinimai būtų įterpti per visą ML gyvavimo ciklą.
Dirbtiniu intelektu pagrįstos kūrimo aplinkos
Tradicinės kūrimo aplinkos buvo sukurtos deterministinei programinės įrangos inžinerijai, o ne eksperimentiniam, duomenimis grindžiamam AI kūrimo pobūdžiui. Atsirado naujos kartos specialiai sukurta aplinka, skirta unikalioms AI inžinierių darbo eigoms spręsti.
Kas naujo:
„VSCode AI Studio“ iš plėtinio tapo visapusiška dirbtinio intelekto kūrimo aplinka. Sukurtas ant žinomo VSCode pagrindo, jis papildo specializuotas modelio kūrimo, derinimo ir profiliavimo galimybes. Jo funkcija „semantinė paieška per paleidimus“ buvo ypač gerai įvertinta, todėl kūrėjai gali užklausti eksperimento istorijos naudojant natūralią kalbą.
JupyterLab AI iš naujo išrado garbingą nešiojamojo kompiuterio sąsają su specialiais AI patobulinimais. Dabar sistemoje yra integruotas eksperimentų stebėjimas, duomenų vizualizavimo rekomendacijos ir bendradarbiavimo funkcijos, sukurtos specialiai modelio kūrimo darbo eigoms. „Vykdomosios dokumentacijos“ pridėjimas užtikrina, kad nešiojamieji kompiuteriai išliks naudingi ir kaip kūrimo įrankiai, ir kaip komandos žinių bazė.
„GitHub Copilot Studio“ išsivystė nuo kodo užbaigimo iki išsamios AI poros programavimo aplinkos. Dabar sistema supranta projekto kontekstą ir siūlo ne tik kodo fragmentus, bet ir architektūrinius metodus, testavimo strategijas ir galimas optimizavimo galimybes. Dėl gebėjimo paaiškinti kodą natūralia kalba jis tapo neįkainojama mokymo priemone komandoms, priimančioms naujus narius.
Kas veikia:
„PyCharm AI“ ir toliau teikia išsamiausią „Python IDE“ patirtį AI kūrėjams. Dėl gilaus ML sistemų supratimo, našumo profiliavimo įrankių ir nuotolinio kūrimo galimybių jis ypač tinka gamybinio lygio AI inžinerijai, o ne tiriamiesiems tyrimams.
Databricks AI Lakehouse išlieka pasirinkimo platforma organizacijoms, dirbančioms su didelio masto duomenų ir skaičiavimo reikalavimais. Vieningas požiūris į duomenų inžineriją, analizę ir mašininį mokymąsi supaprastina visą AI darbo eigą, o valdoma infrastruktūra pašalina veiklos sudėtingumą.
Kas naujo:
„VSCode AI Studio“ iš plėtinio tapo visapusiška dirbtinio intelekto kūrimo aplinka. Sukurtas ant žinomo VSCode pagrindo, jis papildo specializuotas modelio kūrimo, derinimo ir profiliavimo galimybes. Jo funkcija „semantinė paieška per paleidimus“ buvo ypač gerai įvertinta, todėl kūrėjai gali užklausti eksperimento istorijos naudojant natūralią kalbą.
JupyterLab AI iš naujo išrado garbingą nešiojamojo kompiuterio sąsają su specialiais AI patobulinimais. Dabar sistemoje yra integruotas eksperimentų stebėjimas, duomenų vizualizavimo rekomendacijos ir bendradarbiavimo funkcijos, sukurtos specialiai modelio kūrimo darbo eigoms. „Vykdomosios dokumentacijos“ pridėjimas užtikrina, kad nešiojamieji kompiuteriai išliks naudingi ir kaip kūrimo įrankiai, ir kaip komandos žinių bazė.
„GitHub Copilot Studio“ išsivystė nuo kodo užbaigimo iki išsamios AI poros programavimo aplinkos. Dabar sistema supranta projekto kontekstą ir siūlo ne tik kodo fragmentus, bet ir architektūrinius metodus, testavimo strategijas ir galimas optimizavimo galimybes. Dėl gebėjimo paaiškinti kodą natūralia kalba jis tapo neįkainojama mokymo priemone komandoms, priimančioms naujus narius.
Kas veikia:
„PyCharm AI“ ir toliau teikia išsamiausią „Python IDE“ patirtį AI kūrėjams. Dėl gilaus ML sistemų supratimo, našumo profiliavimo įrankių ir nuotolinio kūrimo galimybių jis ypač tinka gamybinio lygio AI inžinerijai, o ne tiriamiesiems tyrimams.
Databricks AI Lakehouse išlieka pasirinkimo platforma organizacijoms, dirbančioms su didelio masto duomenų ir skaičiavimo reikalavimais. Vieningas požiūris į duomenų inžineriją, analizę ir mašininį mokymąsi supaprastina visą AI darbo eigą, o valdoma infrastruktūra pašalina veiklos sudėtingumą.
Specializuotos naujosioms AI paradigmoms skirtos priemonės
Kadangi dirbtinio intelekto kūrimas skiriasi nuo tradicinių prižiūrimo mokymosi metodų, atsirado specializuotų įrankių, skirtų palaikyti naujas paradigmas, pvz., mokymąsi sustiprinant, grafikų neuroninius tinklus ir AI agentų kūrimą.
Kas naujo:
„AgentForge“ tapo pirmaujančia autonominių AI agentų kūrimo platforma. Sistema suteikia pastolius kuriant, testuojant ir diegiant agentus, kurie gali planuoti veiksmų sekas, naudoti įrankius ir prisitaikyti prie besikeičiančios aplinkos. Modeliavimo aplinka ir vertinimo sistemos tapo ypač vertinga kuriant klientų aptarnavimo, procesų automatizavimo ir kūrybinių užduočių agentus.
GraphAI Studio sprendžia didėjančią grafikais pagrįstų AI svarbą. Platforma supaprastina darbą su grafiniais neuroniniais tinklais, žinių grafikais ir grafikais pagrįstais samprotavimais, todėl šie galingi metodai yra prieinami kūrėjams be specialių žinių. Jo vizualizavimo įrankiai ir užklausų kūrėjai buvo ypač giriami už tai, kad grafiko sudėtingumą galima valdyti.
RLHF Workbench sprendžia sudėtingą užduotį suderinti modelius su žmogaus pageidavimais, stiprindamas mokymąsi iš žmonių atsiliepimų. Platforma supaprastina atsiliepimų rinkimą, atlygio modelių mokymą ir RLHF vamzdynų diegimą, kad ši pažangi technika būtų prieinama organizacijoms be specializuotų tyrimų grupių.
Kas veikia:
Ray RLlib ir toliau yra pati išsamiausia atvirojo kodo biblioteka, skirta sustiprinti mokymąsi. Dėl keičiamo dydžio architektūros ir naujausių algoritmų įdiegimo jis tapo pagrindu gamybinėms RL programoms įvairiose srityse – nuo robotikos iki rekomendacijų sistemų.
„Langchain“ įsitvirtino kaip pagrindinis įrankių rinkinys kuriant LLM valdomas programas. Jo sudedamosios dalys, skirtos greitam projektavimui, išieškojimui papildytai generacijai ir minčių grandinei, tapo standartiniais kūrėjų, dirbančių su pamatų modeliais, elementais.
Kas naujo:
„AgentForge“ tapo pirmaujančia autonominių AI agentų kūrimo platforma. Sistema suteikia pastolius kuriant, testuojant ir diegiant agentus, kurie gali planuoti veiksmų sekas, naudoti įrankius ir prisitaikyti prie besikeičiančios aplinkos. Modeliavimo aplinka ir vertinimo sistemos tapo ypač vertinga kuriant klientų aptarnavimo, procesų automatizavimo ir kūrybinių užduočių agentus.
GraphAI Studio sprendžia didėjančią grafikais pagrįstų AI svarbą. Platforma supaprastina darbą su grafiniais neuroniniais tinklais, žinių grafikais ir grafikais pagrįstais samprotavimais, todėl šie galingi metodai yra prieinami kūrėjams be specialių žinių. Jo vizualizavimo įrankiai ir užklausų kūrėjai buvo ypač giriami už tai, kad grafiko sudėtingumą galima valdyti.
RLHF Workbench sprendžia sudėtingą užduotį suderinti modelius su žmogaus pageidavimais, stiprindamas mokymąsi iš žmonių atsiliepimų. Platforma supaprastina atsiliepimų rinkimą, atlygio modelių mokymą ir RLHF vamzdynų diegimą, kad ši pažangi technika būtų prieinama organizacijoms be specializuotų tyrimų grupių.
Kas veikia:
Ray RLlib ir toliau yra pati išsamiausia atvirojo kodo biblioteka, skirta sustiprinti mokymąsi. Dėl keičiamo dydžio architektūros ir naujausių algoritmų įdiegimo jis tapo pagrindu gamybinėms RL programoms įvairiose srityse – nuo robotikos iki rekomendacijų sistemų.
„Langchain“ įsitvirtino kaip pagrindinis įrankių rinkinys kuriant LLM valdomas programas. Jo sudedamosios dalys, skirtos greitam projektavimui, išieškojimui papildytai generacijai ir minčių grandinei, tapo standartiniais kūrėjų, dirbančių su pamatų modeliais, elementais.
Integracija ir sąveikumas
Kai dirbtinis intelektas yra įtrauktas į techninius paketus, įrankiai, palengvinantys integraciją su esamomis sistemomis ir darbo eigomis, išpopuliarėjo. Šiuose sprendimuose pagrindinis dėmesys skiriamas tam, kad dirbtinio intelekto galimybės būtų pasiekiamos per pažįstamas paradigmas ir sąsajas.
Kas naujo:
„LangServe Enterprise“ pakeitė LLM teikiamų paslaugų diegimą, naudodamas „LLM kaip mikropaslaugos“ metodą. Platforma tvarko modelio diegimo, mastelio keitimo, stebėjimo ir versijų kūrimo sudėtingumą, atskleisdama išmaniąsias galimybes per standartines REST API. Dėl „Canary“ diegimo ir A/B testavimo ji tapo ypač vertinga palaipsniui diegiant dirbtinio intelekto galimybes esamose programose.
„Vercel AI SDK Pro“ supaprastino AI funkcijų įtraukimą į žiniatinklio programas, naudodama išsamią „React“ ir „Next.js“ komponentų biblioteką. Sistema tvarko srautinio perdavimo atsakymus, greičio ribojimą, atsargines kopijas ir kaupimą talpykloje, todėl priekinės dalies kūrėjai gali įgyvendinti sudėtingas AI sąveikas neturėdami patirties.
„TensorFlow.js Enterprise“ į gamybines programas įtraukė didelio našumo kliento AI. Dabar sistema apima automatinį modelio optimizavimą skirtingiems įrenginiams, sudėtingas talpyklos strategijas ir privatumo išsaugojimo metodus jautrioms programoms. Dėl galimybės paleisti modelius vien tik įrenginyje jis tapo standartu programoms, kurioms taikomi griežti privatumo reikalavimai arba neprisijungus pasiekiamų funkcijų.
Kas veikia:
FastAPI išlieka patogiausias kūrėjams būdas atskleisti modelius per REST API. Dėl automatinio dokumentų generavimo, tipo tikrinimo ir našumo charakteristikų jis idealiai tinka modelio aptarnavimo galutiniams taškams kurti, o „Python“ pagrindas užtikrina suderinamumą su platesne ML ekosistema.
„Apache Airflow“ ir toliau puikiai sekasi organizuoti sudėtingas ML darbo eigas. Jo operatoriaus modelis ir plati integravimo biblioteka daro jį standartu koordinuojant daugelį žingsnių, susijusių su mokymu, vertinimu ir modelių diegimu, ypač įmonės aplinkoje.
Kas naujo:
„LangServe Enterprise“ pakeitė LLM teikiamų paslaugų diegimą, naudodamas „LLM kaip mikropaslaugos“ metodą. Platforma tvarko modelio diegimo, mastelio keitimo, stebėjimo ir versijų kūrimo sudėtingumą, atskleisdama išmaniąsias galimybes per standartines REST API. Dėl „Canary“ diegimo ir A/B testavimo ji tapo ypač vertinga palaipsniui diegiant dirbtinio intelekto galimybes esamose programose.
„Vercel AI SDK Pro“ supaprastino AI funkcijų įtraukimą į žiniatinklio programas, naudodama išsamią „React“ ir „Next.js“ komponentų biblioteką. Sistema tvarko srautinio perdavimo atsakymus, greičio ribojimą, atsargines kopijas ir kaupimą talpykloje, todėl priekinės dalies kūrėjai gali įgyvendinti sudėtingas AI sąveikas neturėdami patirties.
„TensorFlow.js Enterprise“ į gamybines programas įtraukė didelio našumo kliento AI. Dabar sistema apima automatinį modelio optimizavimą skirtingiems įrenginiams, sudėtingas talpyklos strategijas ir privatumo išsaugojimo metodus jautrioms programoms. Dėl galimybės paleisti modelius vien tik įrenginyje jis tapo standartu programoms, kurioms taikomi griežti privatumo reikalavimai arba neprisijungus pasiekiamų funkcijų.
Kas veikia:
FastAPI išlieka patogiausias kūrėjams būdas atskleisti modelius per REST API. Dėl automatinio dokumentų generavimo, tipo tikrinimo ir našumo charakteristikų jis idealiai tinka modelio aptarnavimo galutiniams taškams kurti, o „Python“ pagrindas užtikrina suderinamumą su platesne ML ekosistema.
„Apache Airflow“ ir toliau puikiai sekasi organizuoti sudėtingas ML darbo eigas. Jo operatoriaus modelis ir plati integravimo biblioteka daro jį standartu koordinuojant daugelį žingsnių, susijusių su mokymu, vertinimu ir modelių diegimu, ypač įmonės aplinkoje.
Saugumas ir atsakingi AI įrankiai
Dirbtinio intelekto programoms atliekant vis jautresnes užduotis ir duomenis, į saugą, privatumą ir atsakingą plėtrą orientuoti įrankiai tapo esminiais kūrimo krūvos komponentais.
Kas naujo:
Robust Intelligence Platform siūlo išsamius AI sistemų saugumo testus. Platforma automatiškai nustato pažeidžiamumą, pradedant nuo greitų injekcijų atakų iki duomenų apsinuodijimo ir vengimo būdų. Jo nuolatinės stebėjimo galimybės aptinka kylančias grėsmes diegtiems modeliams ir padeda organizacijoms išlaikyti saugumo poziciją tobulėjant atakų metodikoms.
AI Fairness 360 Enterprise išsiplėtė nuo tyrimų įrankio iki gamybos platformos, skirtos AI sistemų šališkumui nustatyti ir sušvelninti. Sistema dabar palaiko automatinį šališkumo aptikimą įvairiuose modelių tipuose su specializuotomis multimodalinėms sistemoms, kuriose šališkumas gali pasireikšti sudėtingais būdais. Jo taisymo rekomendacijos padeda komandoms spręsti nustatytas problemas neprarandant modelio našumo.
„Privacy Dynamics AI“ pristato sudėtingus skirtingus privatumo metodus, skirtus mokymui apie jautrius duomenis. Platforma leidžia organizacijoms gauti naudos iš saugomos informacijos, tuo pačiu suteikiant matematines garantijas nuo privatumo nutekėjimo. Jo adaptyvus privatumo biudžetas automatiškai subalansuoja privatumo apsaugą ir modelio įrankį pagal naudojimo atvejų reikalavimus.
Kas veikia:
OWASP LLM saugos tikrinimo standartas tapo pramonės etalonu užtikrinant LLM pagrįstas programas. Jo išsami sistema apima visą programos gyvavimo ciklą nuo duomenų tvarkymo iki diegimo ir pateikia aiškias gaires kūrėjams ir saugos komandoms. Pridedamas testavimo įrankis automatizuoja patikrinimą pagal standarto reikalavimus.
AWS Security Hub for ML ir toliau pirmauja debesyje pagrįstos ML darbo eigos saugos srityje. Jo integruotas požiūris apima infrastruktūros saugumą, prieigos kontrolę, šifravimą ir atitikties stebėjimą, supaprastindamas saugos valdymą komandoms, diegiančioms modelius AWS.
Kas naujo:
Robust Intelligence Platform siūlo išsamius AI sistemų saugumo testus. Platforma automatiškai nustato pažeidžiamumą, pradedant nuo greitų injekcijų atakų iki duomenų apsinuodijimo ir vengimo būdų. Jo nuolatinės stebėjimo galimybės aptinka kylančias grėsmes diegtiems modeliams ir padeda organizacijoms išlaikyti saugumo poziciją tobulėjant atakų metodikoms.
AI Fairness 360 Enterprise išsiplėtė nuo tyrimų įrankio iki gamybos platformos, skirtos AI sistemų šališkumui nustatyti ir sušvelninti. Sistema dabar palaiko automatinį šališkumo aptikimą įvairiuose modelių tipuose su specializuotomis multimodalinėms sistemoms, kuriose šališkumas gali pasireikšti sudėtingais būdais. Jo taisymo rekomendacijos padeda komandoms spręsti nustatytas problemas neprarandant modelio našumo.
„Privacy Dynamics AI“ pristato sudėtingus skirtingus privatumo metodus, skirtus mokymui apie jautrius duomenis. Platforma leidžia organizacijoms gauti naudos iš saugomos informacijos, tuo pačiu suteikiant matematines garantijas nuo privatumo nutekėjimo. Jo adaptyvus privatumo biudžetas automatiškai subalansuoja privatumo apsaugą ir modelio įrankį pagal naudojimo atvejų reikalavimus.
Kas veikia:
OWASP LLM saugos tikrinimo standartas tapo pramonės etalonu užtikrinant LLM pagrįstas programas. Jo išsami sistema apima visą programos gyvavimo ciklą nuo duomenų tvarkymo iki diegimo ir pateikia aiškias gaires kūrėjams ir saugos komandoms. Pridedamas testavimo įrankis automatizuoja patikrinimą pagal standarto reikalavimus.
AWS Security Hub for ML ir toliau pirmauja debesyje pagrįstos ML darbo eigos saugos srityje. Jo integruotas požiūris apima infrastruktūros saugumą, prieigos kontrolę, šifravimą ir atitikties stebėjimą, supaprastindamas saugos valdymą komandoms, diegiančioms modelius AWS.
Išvada: sukurkite savo AI plėtros krūvą 2025 m
Žvelgiant į DI kūrimo įrankių gamtą 2025 m., išryškėja keli aiškūs modeliai:
Integracija, o ne izoliacija: sėkmingiausi įrankiai pripažįsta, kad dirbtinio intelekto plėtra nevyksta atskirai. Jie teikia pirmenybę integracijai su esamomis kūrimo darbo eigomis, duomenų sistemomis ir veiklos procesais.
Abstrakcijos su pabėgimo liukais: veiksmingi įrankiai suteikia aukšto lygio abstrakcijas, kurios supaprastina įprastas užduotis ir leidžia kūrėjams prireikus pasiekti žemesnio lygio valdiklius. Šis balansas leidžia greitai vystytis ir tiksliai valdyti.
Atsakomybė pagal dizainą: pirmaujantys įrankiai dabar apima saugumo, privatumo ir sąžiningumo aspektus kaip aukščiausios klasės funkcijas, o ne pasekmes. Šis pokytis atspindi augantį pramonės pripažinimą, kad atsakingas AI vystymas yra ir etinė būtinybė, ir verslo būtinybė.
Bendradarbiavimo intelektas: novatoriškiausi įrankiai pasitelkia patį DI, kad padidintų kūrėjo produktyvumą, sukurdami palankų ciklą, kai AI padeda kurti geresnį AI. Nuo kodo generavimo iki duomenų kokybės rekomendacijų šios pagalbinės funkcijos padidina žmogaus galimybes.
Kurdami dirbtinio intelekto kūrimo paketą 2025 m. ir vėlesniems metams, atsižvelkite ne tik į atskirų įrankių galimybes, bet ir į tai, kaip jie sudaro nuoseklią darbo eigą. Veiksmingiausios organizacijos paprastai derina:
Pamatų modelių platformos, suteikiančios galingas iš anksto parengtas galimybes
Be kodo / mažai kodų įrankiai, skirti greitam prototipų kūrimui ir domeno ekspertų įgalinimui
Išsamūs MLO, skirti valdyti visą kūrimo ciklą
Specializuoti įrankiai, atitinkantys unikalius jūsų domeno reikalavimus ir naudojimo atvejus
Integravimo sprendimai, jungiantys AI galimybes su esamomis sistemomis
Saugumo ir atsakomybės įrankiai, atitinkantys jūsų rizikos profilį
Nors konkrečių įrankių pasirinkimas priklausys nuo jūsų organizacijos techninės ekosistemos, naudojimo atvejų ir komandos patirties, šioje apžvalgoje paryškintos sistemos ir platformos atspindi dabartinę DI kūrimo pažangą. Kruopščiai derindamos šias galimybes, kūrėjų komandos gali mažiau dėmesio skirti infrastruktūros iššūkiams ir daugiau dėmesio skirti dirbtinio intelekto sprendimų, teikiančių tikrą verslo ir naudotojo vertę, kūrimui.
Dėl šiandien turimų įrankių dirbtinio intelekto kūrimas tampa prieinamesnis, patikimesnis ir produktyvesnis nei bet kada anksčiau – tai leidžia sukurti naujos kartos išmaniąsias programas, kurias sukurti vos prieš kelerius metus būtų buvę nepaprastai sudėtinga.
Integracija, o ne izoliacija: sėkmingiausi įrankiai pripažįsta, kad dirbtinio intelekto plėtra nevyksta atskirai. Jie teikia pirmenybę integracijai su esamomis kūrimo darbo eigomis, duomenų sistemomis ir veiklos procesais.
Abstrakcijos su pabėgimo liukais: veiksmingi įrankiai suteikia aukšto lygio abstrakcijas, kurios supaprastina įprastas užduotis ir leidžia kūrėjams prireikus pasiekti žemesnio lygio valdiklius. Šis balansas leidžia greitai vystytis ir tiksliai valdyti.
Atsakomybė pagal dizainą: pirmaujantys įrankiai dabar apima saugumo, privatumo ir sąžiningumo aspektus kaip aukščiausios klasės funkcijas, o ne pasekmes. Šis pokytis atspindi augantį pramonės pripažinimą, kad atsakingas AI vystymas yra ir etinė būtinybė, ir verslo būtinybė.
Bendradarbiavimo intelektas: novatoriškiausi įrankiai pasitelkia patį DI, kad padidintų kūrėjo produktyvumą, sukurdami palankų ciklą, kai AI padeda kurti geresnį AI. Nuo kodo generavimo iki duomenų kokybės rekomendacijų šios pagalbinės funkcijos padidina žmogaus galimybes.
Kurdami dirbtinio intelekto kūrimo paketą 2025 m. ir vėlesniems metams, atsižvelkite ne tik į atskirų įrankių galimybes, bet ir į tai, kaip jie sudaro nuoseklią darbo eigą. Veiksmingiausios organizacijos paprastai derina:
Pamatų modelių platformos, suteikiančios galingas iš anksto parengtas galimybes
Be kodo / mažai kodų įrankiai, skirti greitam prototipų kūrimui ir domeno ekspertų įgalinimui
Išsamūs MLO, skirti valdyti visą kūrimo ciklą
Specializuoti įrankiai, atitinkantys unikalius jūsų domeno reikalavimus ir naudojimo atvejus
Integravimo sprendimai, jungiantys AI galimybes su esamomis sistemomis
Saugumo ir atsakomybės įrankiai, atitinkantys jūsų rizikos profilį
Nors konkrečių įrankių pasirinkimas priklausys nuo jūsų organizacijos techninės ekosistemos, naudojimo atvejų ir komandos patirties, šioje apžvalgoje paryškintos sistemos ir platformos atspindi dabartinę DI kūrimo pažangą. Kruopščiai derindamos šias galimybes, kūrėjų komandos gali mažiau dėmesio skirti infrastruktūros iššūkiams ir daugiau dėmesio skirti dirbtinio intelekto sprendimų, teikiančių tikrą verslo ir naudotojo vertę, kūrimui.
Dėl šiandien turimų įrankių dirbtinio intelekto kūrimas tampa prieinamesnis, patikimesnis ir produktyvesnis nei bet kada anksčiau – tai leidžia sukurti naujos kartos išmaniąsias programas, kurias sukurti vos prieš kelerius metus būtų buvę nepaprastai sudėtinga.
