مقایسه سه غول ابری هوش مصنوعی: Google Vertex AI، Azure ML و AWS SageMaker

مبارز اول: Google Vertex AI، سادگی و قدرت

وارد رینگ می‌شویم. در گوشه آبی، Vertex AI با ظاهری ساده و کارآمد ایستاده است. برخلاف رقبایش که چندین سال در میدان بوده‌اند، ورتکس AI یک پلتفرم نسبتاً جدید است که در سال ۲۰۲۱ توسط گوگل معرفی شد. فلسفه اصلی پشت آن، ساده‌سازی و یکپارچه‌سازی است. گوگل تصمیم گرفت به جای ارائه ده‌ها سرویس مختلف و پراکنده برای هر مرحله از فرآیند هوش مصنوعی، همه‌چیز را زیر یک سقف واحد گرد آورد. نتیجه این تصمیم، پلتفرمی با رابط کاربری (UI) بی‌نهایت دوستانه و قدرتمند است که تیم‌های کوچک و بزرگ می‌توانند به راحتی از آن استفاده کنند.

نقاط قوت Google Vertex AI

• سادگی و تجربه کاربری (UX) بی‌نظیر: شاید بزرگ‌ترین مزیت Vertex AI در مقایسه با رقبایش، سهولت استفاده از آن باشد. تمام مراحل چرخه عمر مدل هوش مصنوعی (از آماده‌سازی داده‌ها تا آموزش، استقرار و نظارت) در یک کنسول واحد و بصری قابل انجام است. دیگر نیازی به جابه‌جایی بین سرویس‌های مختلف ندارید، که این امر سرعت توسعه را به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد.
• یکپارچگی کامل با اکوسیستم گوگل: اگر تیم شما از سایر سرویس‌های گوگل کلاد (GCP) مانند BigQuery برای داده‌ها، Cloud Storage برای ذخیره‌سازی، یا Cloud Functions برای عملیات سرورلس استفاده می‌کند، Vertex AI به صورت بومی و بدون هیچ مشکلی با آن‌ها کار می‌کند. این یکپارچگی، فرآیندهای MLOps را بسیار روان‌تر می‌کند و وابستگی به ابزارهای خارجی را کاهش می‌دهد.
• ابزارهای MLOps قدرتمند و خودکار: Vertex AI برای عملیات MLOps (Machine Learning Operations) طراحی شده است. ابزارهایی مانند Vertex Pipelines برای خودکارسازی گردش کار، Vertex Monitoring برای نظارت بر عملکرد مدل و Vertex AI Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها، به تیم‌ها کمک می‌کند تا مدل‌های خود را با ثبات و کارایی بالا در محیط تولید نگه دارند.
• تنوع بالا در مدل‌های پیش‌ساخته: برای آن دسته از کسب‌وکارها که می‌خواهند سریعاً به نتیجه برسند، Vertex AI مجموعه‌ای غنی از مدل‌های پیش‌ساخته برای وظایفی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تحلیل گفتار ارائه می‌دهد. این مدل‌ها به شما امکان می‌دهند بدون صرف زمان زیاد برای آموزش مدل از صفر، به نتایج قابل قبولی دست یابید.

نقاط ضعف Google Vertex AI

• انعطاف‌پذیری کمتر در شخصی‌سازی‌های عمیق: اگرچه Vertex AI برای بیشتر پروژه‌ها کافی است، اما برای متخصصانی که نیاز به کنترل ریزبینانه بر سخت‌افزار، کتابخانه‌های خاص یا محیط‌های کدنویسی سفارشی دارند، ممکن است کمی محدودکننده باشد. در مقایسه با SageMaker، این پلتفرم کمی بسته‌تر عمل می‌کند.
• هزینه نسبتاً بالا برای برخی سرویس‌ها: در حالی که مدل قیمت‌گذاری Vertex AI شفاف است، اما برای برخی سرویس‌های خاص و محاسبات سنگین، ممکن است در مقایسه با رقبایش گران‌تر تمام شود. این مورد به‌ویژه در پروژه‌های بزرگ و در مقیاس صنعتی، می‌تواند یک عامل تعیین‌کننده باشد.

مبارز دوم: Azure Machine Learning، همه‌چیز در مایکروسافت

حالا به سراغ مبارز دوم می‌رویم. Azure Machine Learning (Azure ML) از شرکت مایکروسافت، با تجربه‌ای دیرینه در دنیای نرم‌افزارهای سازمانی، وارد میدان می‌شود. رویکرد مایکروسافت بر خلاف گوگل، تمرکز بر یک پلتفرم جامع و یکپارچه برای محیط‌های سازمانی و تیم‌های بزرگ است. Azure ML به عنوان بخشی از اکوسیستم گسترده Azure، ابزارهای مدیریت، امنیت و همکاری تیمی را در اولویت قرار می‌دهد.

نقاط قوت Azure Machine Learning

• یکپارچگی عمیق با ابزارهای سازمانی مایکروسافت: این یک نقطه قوت حیاتی است. اگر کسب‌وکار شما از ابزارهایی مانند Microsoft Teams، Power BI یا حتی SQL Server استفاده می‌کند، Azure ML به صورت بومی با آن‌ها سازگار است. این یکپارچگی، فرآیند استقرار و استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی را در سراسر سازمان بسیار ساده می‌کند.
• امنیت و انطباق (Compliance) در سطح سازمانی: مایکروسافت سابقه طولانی در ارائه راه‌حل‌های امنیتی برای شرکت‌ها دارد. Azure ML نیز از این قاعده مستثنی نیست و ابزارهای قوی برای مدیریت هویت، کنترل دسترسی و رعایت مقررات (مانند GDPR یا HIPAA) ارائه می‌دهد. این ویژگی برای صنایعی مانند مالی یا سلامت که امنیت داده‌ها در آن‌ها حیاتی است، بسیار مهم است.
• مدیریت پروژه و تیم با ابزارهای داخلی: Azure ML امکانات خوبی برای مدیریت پروژه‌های گروهی ارائه می‌دهد. از قابلیت‌های نسخه‌بندی کد و مدل گرفته تا مدیریت دسترسی کاربران و ردیابی آزمایش‌ها، این پلتفرم برای تیم‌های بزرگ که نیاز به همکاری منظم دارند، بسیار مناسب است.
• پشتیبانی از محیط‌های ترکیبی (Hybrid): اگر داده‌های شما در سرورهای داخلی شرکت (On-Premise) ذخیره شده‌اند و نمی‌خواهید آن‌ها را به صورت کامل به فضای ابری منتقل کنید، Azure ML با قابلیت‌های محیط ترکیبی خود (Hybrid Environment) به شما اجازه می‌دهد تا بخش‌هایی از فرآیند آموزش را در سرورهای محلی خود انجام دهید.

نقاط ضعف Azure Machine Learning

• پیچیدگی بیشتر در شروع کار برای تازه‌کاران: برخلاف Vertex AI که به سرعت می‌توانید با آن کار کنید، Azure ML برای شروع به کار نیاز به کمی دانش فنی و آشنایی با مفاهیم گسترده‌تر Azure دارد. رابط کاربری آن در مقایسه با گوگل کمی پیچیده‌تر است و ممکن است برای تیم‌های کوچک‌تر یا افراد تازه‌کار گیج‌کننده باشد.
• هزینه‌های غیرشفاف در برخی موارد: ساختار قیمت‌گذاری در Azure گاهی اوقات می‌تواند کمی مبهم باشد، به‌ویژه زمانی که از چندین سرویس به‌صورت هم‌زمان استفاده می‌کنید. این مسئله می‌تواند پیش‌بینی دقیق هزینه‌های یک پروژه را دشوار کند.

مبارز سوم: AWS SageMaker، قدرت و انعطاف‌پذیری بی‌پایان

و در نهایت، به بزرگ‌ترین و قدرتمندترین مبارز می‌رسیم: AWS SageMaker. آمازون با سابقه طولانی‌تر در فضای ابری، یک پلتفرم هوش مصنوعی را ارائه داده که به دلیل تعداد ابزارها و سرویس‌های بی‌شمار که ارائه می‌دهد، شهرت دارد. SageMaker را می‌توان یک “جعبه‌ابزار” غول‌پیکر در نظر گرفت که هر ابزاری برای هر مرحله از فرآیند یادگیری ماشین را در خود جای داده است.

نقاط قوت AWS SageMaker

• انعطاف‌پذیری و کنترل کامل بر تمام فرآیندها: اگر به دنبال نهایت کنترل بر روی تمام جنبه‌های پروژه خود هستید، SageMaker انتخاب اول شماست. این پلتفرم به شما اجازه می‌دهد که نوع پردازنده، سیستم عامل، کتابخانه‌ها و حتی نحوه استقرار مدل را به صورت دقیق و دلخواه خودتان تنظیم کنید. این ویژگی برای تیم‌های تحقیق و توسعه یا پروژه‌های بسیار تخصصی ایده‌آل است.
• بزرگ‌ترین اکوسیستم ابری و بیشترین تعداد سرویس: AWS به عنوان بزرگ‌ترین ارائه‌دهنده خدمات ابری، ده‌ها هزار سرویس مختلف را ارائه می‌دهد. SageMaker به صورت یکپارچه با تمام این سرویس‌ها (مانند S3 برای ذخیره‌سازی، Lambda برای عملیات سرورلس و EC2 برای محاسبات) کار می‌کند. این اکوسیستم عظیم به شما امکان می‌دهد تقریباً هر راه‌حلی را که تصورش را بکنید، پیاده‌سازی کنید.
• پشتیبانی از تمامی فریم‌ورک‌ها و کتابخانه‌های موجود: فرقی نمی‌کند با TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn یا هر فریم‌ورک دیگری کار کنید، SageMaker از آن‌ها پشتیبانی کامل می‌کند. شما می‌توانید محیط کدنویسی خود را کاملاً سفارشی‌سازی کنید و از ابزارهایی که به آن‌ها عادت دارید، استفاده نمایید.
• هزینه‌های رقابتی در برخی سرویس‌ها: به دلیل رقابت شدید در بازار، AWS در بسیاری از سرویس‌های خود قیمت‌های بسیار رقابتی ارائه می‌دهد. همچنین با استفاده از مدل‌های قیمت‌گذاری مختلف مانند Spot Instances، می‌توانید هزینه‌های آموزش مدل را به شکل قابل توجهی کاهش دهید.

نقاط ضعف AWS SageMaker

• منحنی یادگیری بسیار شیب‌دار و پیچیدگی بالا: برای استفاده مؤثر از SageMaker، نیاز به دانش فنی عمیق دارید. تعداد زیاد سرویس‌ها و گزینه‌های پیکربندی می‌تواند برای یک فرد تازه‌کار یا تیمی که به سرعت نیاز به استقرار دارد، بسیار گیج‌کننده باشد. شما باید دقیقاً بدانید که به دنبال چه چیزی هستید.
• نیاز به دانش تخصصی برای پیکربندی: برای بهینه‌سازی هزینه‌ها و عملکرد در SageMaker، اغلب باید پیکربندی‌های دستی زیادی انجام دهید. این برخلاف Vertex AI است که بسیاری از این کارها را به صورت خودکار انجام می‌دهد. این فرآیند ممکن است زمان و نیروی انسانی زیادی را به خود اختصاص دهد.
• درهم‌ریختگی سرویس‌ها و ابزارها: به دلیل تعداد زیاد سرویس‌ها و نسخه‌های مختلف، پیدا کردن ابزار مناسب برای یک کار خاص گاهی اوقات دشوار است. این مسئله می‌تواند منجر به اتلاف وقت در پروژه‌ها شود.

نتیجه‌گیری: کدام پلتفرم برنده میدان نبرد شماست؟

پس از بررسی دقیق هر سه مبارز، اکنون زمان آن رسیده که برنده میدان نبرد را برای شما مشخص کنیم. اما حقیقت این است که هیچ برنده مطلقی وجود ندارد. بهترین پلتفرم، پلتفرمی است که با نیازهای منحصربه‌فرد کسب‌وکار شما همخوانی داشته باشد.

اگر بخواهیم در یک جمله تصمیم‌گیری نهایی را خلاصه کنیم:

• Google Vertex AI: انتخاب مناسب برای سرعت، سادگی و کارایی. اگر یک استارتاپ، تیم کوچک یا پروژه‌ای با زمان محدود دارید، ورتکس AI بهترین راهکار است.
• Azure Machine Learning: انتخاب ایده‌آل برای محیط‌های سازمانی، امنیت و همکاری تیمی. اگر در شرکتی بزرگ کار می‌کنید که از ابزارهای مایکروسافت استفاده می‌کند، Azure ML انتخابی منطقی و بی‌دردسر است.
• AWS SageMaker: انتخاب نهایی برای انعطاف‌پذیری، کنترل کامل و پروژه‌های پیچیده. اگر یک تیم متخصص و بزرگ دارید و می‌خواهید تمام جزئیات پروژه را کنترل کنید، SageMaker ابزاری است که به شما آزادی عمل می‌دهد.

در نهایت، مهم‌ترین گام این است که قبل از تصمیم‌گیری، نیازهای پروژه خود را به دقت بررسی کنید. منابع موجود، تخصص تیم، بودجه و هدف نهایی پروژه، همگی در انتخاب پلتفرم مناسب تاثیرگذار هستند. با بررسی دقیق این عوامل، می‌توانید پلتفرمی را انتخاب کنید که به شما در فتح میدان نبرد هوش مصنوعی کمک کند.