原文：
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随着市场预计在 2029 年 价值达 2090 亿美元，对 ML 解决方案的需求不断增长，对构建和部署这些解决方案的最有效且可扩展的平台的需求也在增加。云端机器学习平台应运而生——将云的灵活性与 ML 应用的计算能力相结合。
在本文中，我们将审视目前市场上脱颖而出的 5 大云端机器学习平台。无论您是新手、经验丰富的数据科学家，还是经验丰富的企业领导者，我们的列表，包括 Azure ML、Lambda Labs、Google Cloud、Neptune 和 BigML，将帮助您深入了解哪个平台可能最适合您的特定机器学习需求。
Azure ML 是微软的旗舰云端机器学习平台，因其集成环境——Azure Machine Learning Studio 而闻名。这个可视化界面简化了构建、训练和部署 ML 模型的过程，无需深厚的编码知识。用户可以轻松地将数据集和模块拖放到互动画布上，使其即使对初学者也很友好。对于专业人士，Azure ML 支持多种算法和框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn。其内置的模型管理和部署功能使从开发到生产的过渡无缝。
🔑 AzureML 关键点
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综合 ML Studio 用于开发
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支持多种算法和框架
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内置模型管理和部署能力
✅ 优点
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直观的可视化界面
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大范围的框架支持
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强大的部署选项
❌ 缺点
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高级功能的学习曲线
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成本对于较小的项目可能是个问题
Lambda Labs 突破常规，直接针对深度学习爱好者提供其先进的 GPU 云。鉴于各种深度学习任务的计算需求，Lambda Labs 提供了为最佳性能量身定制的基础设施。这转化为更快的训练时间和实时推理，这在现代 AI 工具中至关重要。除了原始的硬件性能，Lambda Labs 还提供预配置的软件堆栈，使开发人员能够直接进行神经网络的训练和部署。他们的高性能工作站对于需要顶级本地机器进行机器学习工作的开发人员来说是一个额外的优势。
🔑 Lambda Labs 重点
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为深度学习打造的 GPU 云
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提供预配置的软件堆栈
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以高性能工作站著称
✅ 优点
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专注于深度学习的基础设施
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提供预设的软件堆栈
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强大的本地机器选项
❌ 缺点
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比传统的机器学习更适合深度学习操作
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在更广泛的机器学习任务中不如其他选项多才多艺
Google Cloud AI & ML 是一个全面的平台，旨在赋能新手和资深数据科学家。它提供从强大的数据存储解决方案（如 Google Cloud Storage）到开创性的机器学习库（如 TensorFlow）等各种工具和服务。一个明显的优势是与成本效益高的网站解决方案的无缝集成，使其对初创企业和小型企业尤其有利。通过实时数据分析和直接从网站部署模型，Google Cloud AI 简化了机器学习过程，并推动企业向数据驱动的决策迈进。
🔑 Google Cloud AI & ML 重点
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提供满足各种 AI 需求的工具套件
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用于协作和部署的 AI 中心
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与其他 Google Cloud 服务集成
✅ 优点
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提供各种工具
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为开发者提供的协作 AI 中心
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与 Google 服务紧密集成
❌ 缺点
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定价可能较复杂
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某些服务有较陡峭的学习曲线
Neptune 独特之处在于将先进的机器学习能力带入图形数据库。它通过预测图中的关系，支持从推荐系统到欺诈检测等各种应用。该平台的优势在于能够自动识别图结构，优化机器学习模型，并在无需手动特征工程的情况下进行预测。另一个优点是与 Amazon SageMaker 的无缝集成，允许从模型训练到部署的全面工作流程。Neptune 还通过 SPARQL 查询提供快速而高效的洞察。
🔑 Neptune 关键点
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图形数据库上的机器学习
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与 Amazon SageMaker 无缝集成
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使用 SPARQL 查询进行预测
✅ 优点
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图形数据库的机器学习
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与 SageMaker 的易集成
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通过 SPARQL 进行直观预测
❌ 缺点
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专注于图形数据库的细分领域
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需要熟悉 AWS 生态系统
BigML 提供了一个便捷且用户友好的基于云的机器学习平台，适合初学者和专家。它具有简化数据导入、转换和模型创建等任务的可视化界面。一个突出的特点是 WhizzML，这是一种领域特定语言，用于自动化复杂的机器学习工作流程。这种自动化对于优化重复任务和确保可重复性非常有用。该平台还提供了多种算法和可视化工具，使其成为满足多样数据分析需求的有吸引力的选择。
🔑 BigML 关键点
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适用于机器学习任务的用户友好平台
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提供各种各样的算法和可视化工具
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利用 WhizzML 实现自动化
✅ 优点
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直观且易于使用的平台
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与 WhizzML 集成以便于自动化
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提供广泛的算法支持
❌ 缺点
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对于非常专业的任务可能存在局限性
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某些高级功能具有学习曲线
云机器学习平台的出现无疑彻底改变了企业、研究人员和开发者对人工智能的应用方式。
从 Azure ML 和 BigML 的直观设计，到 Lambda Labs 的深度学习专长——每个平台都提供独特的优势，以满足该领域中的不同需求。
选择合适的方案取决于识别特定项目要求、预算限制和期望的可扩展性。因此，无论你是初入这一领域寻求简单平台的新人，还是希望获得更高级和专业能力的资深 AI 研究人员，当前可用解决方案的丰富性和多样性都能帮助你选择最佳选项。
娜赫拉·戴维斯 是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾在一家 Inc. 5,000 级的体验品牌机构担任首席程序员，该公司客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼等。