Kasutajad loovad veebiliideses projekti või rakenduse, valivad visuaalse või koodipõhise töövoo, ühendavad andmestikud ja mudelid ning loovad ennustavaid, generatiivseid või agentseid varasid. Nad saavad tulemust hinnata ja registreerida, seadistada juurdepääsu- ja juhtimiskontrolle ning juurutada selle DataRoboti või toetatud väliskeskkonna kaudu, et tagada seire ja pidev töö.
Mis on DataRobot?
DataRobot on ettevõtetele mõeldud tehisintellekti platvorm ennustavate mudelite, generatiivse tehisintellekti rakenduste ja tehisintellekti agentide loomiseks ning käitamiseks. Praegu rõhutab DataRobot oma positsioneerimises Agent Workforce Platformi, kuid toode hõlmab ka automatiseeritud masinõpet, MLOps-i, mudelite ja agentide elutsükli haldust, otsinguga täiendatud genereerimist, rakenduste arendust ning tehisintellekti juhtimist.
Platvorm on mõeldud meeskondadele, kes vajavad enamat kui katset või eraldiseisvat vestlusrobotit. Andmeteadlased, masinõppeinsenerid, tehisintellekti arendajad, IT-meeskonnad ja juhtimisega tegelevad rühmad saavad DataRoboti abil ühendada ettevõtte andmeid, hinnata mudeleid ja rakendusi, juurutada neid eri keskkondades ning jälgida nende toimimist aja jooksul.
Mida DataRobot tegelikult teeb
Ennustav masinõpe
DataRobot toetab levinud ennustusülesannete (nt klassifitseerimine, regressioon, prognoosimine ja anomaaliate tuvastamine) automatiseeritud töövooge. Kasutajad saavad mudeleid võrrelda, valitud varad registrisse kanda, need juurutada ning nende jõudlust jälgida. Seetõttu sobib platvorm nii tavapärase ärilise masinõppe kui ka uuemate generatiivse tehisintellekti projektide jaoks.
Generatiivne tehisintellekt ja agentide arendus
DataRobot pakub tööriistu generatiivse tehisintellekti rakenduste ja agentide loomiseks. Töövoogudes saab kasutada suuri keelemudeleid, vektorandmebaase, otsinguga täiendatud genereerimist, ettevõtte dokumente, väliseid tööriistu ja ühendatud äriandmeid. Agente saab seadistada toetatud tööriistu, mudeleid ja ettevõtte teenuseid kasutama ning nende juurde kuuluvad hindamis- ja juhtimisfunktsioonid, mis on mõeldud tootmiskasutuseks.
See erineb lihtsalt tehisintellekti abilisega vestlemisest. Peamine töövoog seisneb korratava rakenduse või agendi loomises, selle ühendamises heakskiidetud andmete ja tööriistadega, toimimise testimises ning juurdepääsu kontrolli ja seirega juurutamises. DataRobot toetab asjakohastes agentide töövoogudes ka MCP-ga ühilduvaid tööriistu ja kliente.
Juurutamine, seire ja juhtimine
DataRoboti kasutamise üks peamisi põhjuseid on elutsükli kontroll. Meeskonnad saavad mudeleid, agente ja rakendusi registrisse kanda ning versioonida, kehtestada heakskiiduprotsesse, hallata õigusi, jälgida kvaliteeti ja jõudlust ning uurida juurutatud töökoormusi. Jälgitavuse ja juhtimise funktsioonid on mõeldud organisatsioonidele, kes vajavad auditeeritavust, sekkumisvõimalusi, kaitsepiire ja operatiivset järelevalvet.
Kuidas meeskonnad platvormi kasutavad
Tüüpiline projekt algab veebirakenduses, kus meeskond loob projekti või rakenduse ning valib visuaalse või koodipõhise töövoo. Platvormi saab ühendada tabelandmete, dokumentide, PDF-failide, teksti, koodi, pilveandmeallikate, API-de, vektorhoidlate või väliste mudelitega. Seejärel loob meeskond ennustava mudeli, GenAI-rakenduse või agendi, hindab tulemust ning kannab selle registrisse või juurutab.
Juurutamist saab hallata DataRoboti või toetatud väliste keskkondade kaudu. Arendajad saavad kasutada REST API-sid, Pythonit, R-i, käsureatööriistu ja toetatud raamistikke, samal ajal kui vähem koodikesksed kasutajad saavad kasutada visuaalseid töövooge, malle ja koodivabu rakendusefunktsioone. See kombinatsioon muudab DataRoboti pigem ettevõtetele mõeldud tehisintellekti arendus- ja käitamisplatvormiks kui ühe otstarbega abiliseks.
Integratsioonid ja juurutusvõimalused
DataRobot on loodud keskkondade jaoks, kus andmed ja teenused paiknevad juba mitmes eri süsteemis. Dokumenteeritud ühenduste hulka kuuluvad AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Athena, SAP HANA, SAP Datasphere, PostgreSQL, Redshift ja MySQL. Samuti saab platvormi ühendada selliste teenustega nagu Slack ja Microsoft Teams, väliste LLM-i pakkujatega, vektorandmebaasidega, NVIDIA NIM-i ja NeMo teenustega ning MCP-ga ühilduvate tööriistadega.
Organisatsioonid saavad kasutada hallatud SaaS-i, ühe rentnikuga SaaS-i, virtuaalset privaatpilve, isehallatavat või kohapealset juurutust. Platvorm toetab ka hübriid-, suveräänseid ja internetist eraldatud keskkondi. See paindlikkus on eriti oluline reguleeritud organisatsioonidele või meeskondadele, kes ei saa paigutada kõiki andmeid ja mudelite töökoormusi tavapärasesse jagatud pilveteenusesse. Samas laiemas ettevõtetele mõeldud tehisintellekti valdkonnas alternatiive hindavad organisatsioonid võivad võrrelda DataRoboti ulatust ka selliste platvormidega nagu Dataiku.
Kellele DataRobot sobib?
- Ettevõtete andmeteaduse ja masinõppe meeskonnad: automatiseeritud modelleerimiseks, juurutamiseks, seireks ja mudelite elutsükli haldamiseks.
- Tehisintellekti arendus- ja tarkvarameeskonnad: API-de, koodipõhiste tööriistade, väliste mudelite ja ühendatud teenustega rakenduste ning agentide loomiseks.
- Reguleeritud organisatsioonid: juhtimiseks, õiguste haldamiseks, auditi kontrolliks, paindlikuks juurutamiseks ja tootmiskeskkonnas kasutatava tehisintellekti järelevalveks.
- IT-, turbe- ja platvormimeeskonnad: juurdepääsu, taristuvalikute, integratsioonide ja operatiivsete kontrollimehhanismide haldamiseks.
See sobib halvemini inimesele, kes otsib odavat isiklikku vestlusrobotit, lihtsat kirjutamisabilist või elementaarset pildi- või tekstigeneratsiooni teenust. Toode eeldab, et kasutajatel on äriandmed, määratletud töövood ning tehniline või organisatsiooniline suutlikkus hallata mudeleid, rakendusi, agente ja õigusi.
Hinnakujundus ja prooviperiood
DataRobot ei avalda oma kommertsplatvormi jaoks tavapärast püsiva tellimuse hinda. Hinnakujundus on peamiselt kohandatud ja müügipõhine. Saadaval on ühekordne 30-päevane iseteeninduslik prooviperiood, mis annab laialdase juurdepääsu platvormile, kuid see ei ole püsiv tasuta pakett.
Prooviperioodil on olulised piirangud. See pakub kindlat arvu ühiskasutatavaid modelleerimistöötlejaid, toetab ainult pakktöötluse ennustusi, lubab kasutada kuni 15 vektorandmebaasi ja teha kuni 1000 LLM-i kutset ning ei paku juurdepääsu NVIDIA NIM-ile ega GPU-dele. Kui prooviperioodi müügiosakonna kaudu ei jätkata ega pikendata, kustutatakse selle andmed ja varad 30 päeva pärast aegumist jäädavalt. Kommertskasutuse piirangud ja saadaolevad võimalused võivad juurutusest ja lepingust olenevalt erineda.
Privaatsus ja andmetega seotud kaalutlused
DataRobot pakub juurutusvõimalusi, mis aitavad organisatsioonidel hoida töökoormusi privaatses, isehallatavas, kohapealses, suveräänses või internetist eraldatud keskkonnas. Ettevõtte turvamaterjalides kirjeldatakse andmete krüpteerimist edastamisel ja salvestamisel, juhtimiskontrolle, juurdepääsu haldust, seiret ning turbe hindamise protsesse.
Juurutuse paindlikkust ei tohiks siiski käsitada üldise privaatsusgarantiina. Andmete käitlemine sõltub kohaldatavast lepingust, juurutuse tüübist, seadistusest ja kliendi rollist. DataRoboti avalikus AI Platform Agreementis on sätestatud, et kliendid säilitavad õigused oma andmetele, kuid annavad DataRobotile teatavad õigused kasutada kliendiandmeid teenuste täiustamiseks ja arenduseks ning pakkumisega seotud diagnostika- ja parandustegevuseks. Organisatsioonid peaksid enne tundliku teabe kasutamist tutvuma asjakohase lepinguga ning seadistama säilitamise, juurdepääsu ja mudelipakkujate seaded.
Tugevused ja piirangud
Tugevused
- See ühendab ennustava masinõppe, generatiivse tehisintellekti ja agentide töövood ühes töökeskkonnas.
- See pakub ebatavaliselt laia juurutuspaindlikkust, sealhulgas SaaS-i, privaatpilve, kohapealseid, hübriidseid, suveräänseid ja internetist eraldatud võimalusi.
- Mudelite, agentide ja rakenduste registrid, seire, hindamine, õiguste haldus ja juhtimise tugi on mõeldud tootmiskäituseks, mitte ainult prototüüpimiseks.
- Lisaks Pythonile, R-ile, REST-ile, CLI-le ja teistele arendajaliidestele on saadaval visuaalsed töövood ja mallid.
- See töötab väliste mudelite, ettevõtte andmeallikate, vektorandmebaaside, ärisüsteemide ja MCP-ga ühilduvate tööriistadega.
Piirangud
- Ettevõttele sobiv seadistamine ja haldamine võivad olla keerukad, eriti kui projektid hõlmavad mitut andmeallikat, juurutust, mudelit ja heakskiidukontrolli.
- Kommertshinnad ei ole läbipaistvad ega iseteeninduslikud, mistõttu on platvormi odava tööriistana keeruline hinnata.
- Prooviperioodil on piirangud töötlejatele, LLM-i kutsetele, vektorandmebaasidele, GPU-dele ja ennustusrežiimidele.
- Mõned täiustatud agentide funktsioonid võivad vajada eraldi seadistamist või tasulist aktiveerimist.
- Platvorm võib olla liialt mahukas kasutajatele, kes vajavad ainult vestlusrobotit või kitsast tehisintellekti tööriista.
Kas DataRobot sobib?
DataRobot sobib hästi organisatsioonile, kes peab rakendama mitut liiki tehisintellekti ning samal ajal säilitama juhtimise, seire, juurdepääsukontrolli ja juurutusvõimalused. See on eriti asjakohane meeskondadele, kes liiguvad mudelite katsetamiselt tootmissüsteemidele, või ettevõtetele, kes peavad käitama tehisintellekti privaatses, hübriidses, suveräänses või ühenduseta keskkonnas.
See ei ole ilmne valik juhuslikuks tehisintellekti kasutuseks, odavaks isiklikuks automatiseerimiseks või meeskondadele, kellel puudub selge operatiivne vajadus. Väärtus tuleneb mudelite, rakenduste ja agentide kogu elutsükli haldamisest; see tähendab ka, et platvorm nõuab rohkem planeerimist ja tehnilist haldust kui tüüpiline tarbijatele mõeldud tehisintellekti toode.
DataRobot on ettevõtetele mõeldud platvorm ennustusmudelite, generatiivse tehisintellekti rakenduste ja tehisintellekti agentide arendamiseks ning haldamiseks. Selle eripäraks on AutoML-i, agentide loomise, elutsüklihalduse, jälgitavuse, integratsioonide ning paindlike pilve-, kohapealse, hübriid-, suveräänse pilve ja õhkvahega juurutusvõimaluste ühendamine. Hinnastus on vajaduspõhine ning saadaval on piiratud 30-päevane iseteeninduslik prooviperiood.
KKK - vastused sinu küsimustele
Kellele DataRobot kõige paremini sobib?
DataRobot sobib kõige paremini ettevõtete andmeteaduse, tehisintellekti arenduse, IT-, turbe- ja juhtimismeeskondadele, kes vajavad tootmistsükli haldust, seiret, juurdepääsuõiguste haldust, auditeeritavust ja paindlikke juurutusvõimalusi. See võib olla liialt võimekas ja keerukas üksikkasutajatele, kes otsivad odavat isiklikku vestlusrobotit, kirjutamisabilist või lihtsat tehisintellektil põhinevat tööriista.
Kui palju DataRobot maksab ja kas sellel on tasuta prooviperiood?
DataRobot kasutab peamiselt kohandatud müügipõhist hinnastamist ega avalda tavapärase tellimuse kindlat hinda. Saadaval on ühekordne 30-päevane iseteeninduslik prooviperiood, kuid sellel on piirangud modelleerimistöötajate, pakiprognooside, vektorandmebaaside, LLM-kutsete ja GPU-juurdepääsu osas. Prooviperioodi andmed ja varad kustutatakse 30 päeva pärast selle lõppemist jäädavalt, välja arvatud juhul, kui prooviperiood muudetakse tasuliseks paketiks või seda pikendatakse.
Milliseid juurutusvõimalusi ja integratsioone DataRobot pakub?
DataRobot toetab hallatud SaaS-i, ühe rentnikuga SaaS-i, virtuaalset privaatpilve, ise hallatavat, kohapealset, hübriidset, suveräänset ja võrgust eraldatud juurutust. Integratsioonide hulka kuuluvad AWS, Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, BigQuery, SAP HANA, PostgreSQL, Redshift, MySQL, Slack, Microsoft Teams, välised LLM-i pakkujad, vektorandmebaasid ja MCP-ga ühilduvad tööriistad.
Kuidas toetab DataRobot generatiivset tehisintellekti ja tehisintellekti agente?
DataRobot võimaldab meeskondadel luua suurte keelemudelite, ettevõtte dokumentide, vektoriandmebaaside, otsinguga täiendatud genereerimise, väliste tööriistade, äriandmete ja MCP-ühilduvate teenuste abil korratavaid generatiivse tehisintellekti rakendusi ja agente. Meeskonnad saavad neid rakendusi hinnata, hallata, juurutada ja jälgida, selle asemel et kasutada platvormi ainult vestlusrobotina.
Milleks DataRoboti kasutatakse?
DataRobot on ettevõtetele mõeldud tehisintellekti platvorm ennustavate masinõppemudelite, generatiivse tehisintellekti rakenduste ja tehisintellekti agentide loomiseks, juurutamiseks, jälgimiseks ja haldamiseks. See toetab näiteks klassifitseerimise, regressiooni, prognoosimise, anomaaliate tuvastamise, otsinguga täiendatud genereerimise ning agentide arendamise töövooge.