Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعد إدارة نماذج التعلم الآلي (ML) بفعالية أمرًا بالغ الأهمية لتوسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي. تقيّم هذه المقالة ستة منصات رائدة مصممة لتبسيط عمليات سير عمل تعلم الآلة، وتغطي التجريب والنشر والمراقبة وتحسين التكلفة. تقدم كل منصة ميزات مميزة مصممة خصيصًا لحالات استخدام محددة، بدءًا من الامتثال على مستوى المؤسسة وحتى مرونة المصدر المفتوح. فيما يلي لقطة للمنصات التي تمت مراجعتها:
تعالج هذه المنصات تحديات مثل «المقابر النموذجية» واختناقات النشر، مما يمكّن الفرق من تشغيل الذكاء الاصطناعي بكفاءة. من المتوقع أن ينمو سوق MLOPs العالمي من 1.58 مليار دولار (2024) إلى 19.55 مليار دولار (2032)، مما يجعل الاختيار الصحيح للمنصة أمرًا ضروريًا للنجاح.
مقارنة بين 6 منصات رائدة للذكاء الاصطناعي لإدارة نماذج التعلم الآلي
Amazon SageMaker عبارة عن منصة شاملة للتعلم الآلي مصممة خصيصًا لمستخدمي AWS. وهي تقدم مجموعة كاملة من الأدوات لإنشاء النماذج وتدريبها ونشرها، مما يجعلها مثالية لعمليات سير العمل على مستوى الإنتاج وتطبيقات المؤسسات التي تتطلب قابلية التوسع والتكامل السلس مع خدمات AWS.
تدعم SageMaker كل مرحلة من مراحل عملية التعلم الآلي، من التجريب الأولي إلى النشر في الإنتاج. تعمل المنصة على تبسيط تطوير النموذج بميزات مثل الخوارزميات المضمنة وأدوات AutoML والبنية التحتية القابلة للتطوير وخيارات النشر المتقدمة مثل القياس التلقائي واختبار A/B واكتشاف الانجراف. تخلق هذه الإمكانات أساسًا قويًا للتعامل مع عمليات سير عمل ML المعقدة.
منذ يونيو 2024، قامت SageMaker بدمج خادم تتبع MLFlow المُدار، ليحل محل وحدة التجارب السابقة. يسمح هذا التكامل للمستخدمين بتتبع التجارب وإدارة سجلات النماذج وإجراء الاستدلال. ومع ذلك، فإن بعض ميزات MLFlow المتقدمة، مثل استعلامات التشغيل المخصصة، غير متوفرة بسبب الطبيعة الخاصة للواجهة الخلفية لـ SageMaker.
يتيح تكامل MLFlow من SageMaker التوافق مع أطر التعلم الآلي الشائعة مثل PyTorch، تينسورفلو، كيراس، سايكيت-ليرن، و وجه معانق. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يعمل بسلاسة مع خدمات AWS الأخرى مثل لامدا، S3، و جسر الأحداث، مما يساعد المستخدمين على إنشاء خطوط أنابيب ML مبسطة. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي التكامل العميق للمنصة مع AWS إلى تقييد البائعين، وهو ما يجب على المؤسسات مراعاته إذا كانت تهدف إلى اعتماد استراتيجيات السحابة المتعددة أو السحابة المختلطة.
أحد التحديات البارزة مع SageMaker هو إدارة التكاليف. كما إنجر. دكتوراه في الطب. يشير حسن منصور إلى أن «التكاليف يمكن أن تتراكم بسرعة». يمكن أن تؤدي الميزات الشاملة للمنصة والبنية التحتية القابلة للتطوير إلى نفقات كبيرة، خاصة للفرق التي تجري العديد من التجارب أو تخدم نماذج عالية الحركة. وللتخفيف من ذلك، يجب على المؤسسات مراقبة استخدامها عن كثب والاستفادة من أدوات إدارة تكاليف AWS لتجنب الرسوم غير المتوقعة.
Google Cloud Vertex AI عبارة عن منصة مُدارة بالكامل مصممة لدمج أدوات التعلم الآلي المتقدمة من Google مع نظام Google Cloud البيئي الأوسع. يوفر دعمًا شاملاً لدورة حياة التعلم الآلي، مما يسهل على الفرق التعامل مع المهام بدءًا من إنشاء النموذج وحتى النشر.
يعمل Vertex AI على تبسيط عملية التعلم الآلي بأكملها، حيث يغطي كل شيء بدءًا من نماذج التدريب وحتى نشرها وضمان أدائها من خلال المراقبة المستمرة. إنه يوفر المرونة مع خيارات لكل من التدريب النموذجي المخصص المصمم خصيصًا للاحتياجات الفريدة و AutoML منخفض الكود لسير العمل بشكل أسرع. باستخدام Vertex Pipelines، يمكن للفرق إدارة التدريب والتحقق والتنبؤات من خلال واجهة واحدة وموحدة. تعمل نقاط النهاية المُدارة وأدوات المراقبة المدمجة على تحسين الإشراف على الإنتاج، مما يساعد الفرق في الحفاظ على عمليات التشغيل السلسة.
تدعم المنصة الأطر الشائعة مثل TensorFlow و PyTorch و Scikit-Learn، مما يتيح للمستخدمين العمل باستخدام أدوات مألوفة مع الاستفادة من البنية التحتية لـ Google. يتكامل Vertex AI أيضًا بسلاسة مع خدمات Google Cloud الأخرى مثل BigQuery، المتفرج، محرك غوغل كوبيرنيتيس، و تدفق البيانات. تضمن هذه البيئة المترابطة سير عمل مبسط لمعالجة البيانات والتدريب النموذجي والنشر.
تبدأ الأسعار من 0.19 دولارًا لكل مستخدم في الساعة، مع اعتماد التكاليف الإجمالية على استخدام الخدمة. إن مراقبة الاستخدام عن كثب أمر ضروري لتجنب النفقات غير المتوقعة.
تعد Azure Machine Learning، التي طورتها Microsoft، منصة قوية مصممة خصيصًا للمؤسسات التي تتطلب إدارة شاملة لنماذج التعلم الآلي (ML). من التطوير إلى النشر والمراقبة المستمرة، فهي مناسبة بشكل خاص للصناعات التي يكون فيها الأمان والامتثال غير قابلين للتفاوض.
تغطي هذه المنصة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، وتقدم أدوات مثل تتبع التجارب وإعادة التدريب الآلي وخيارات النشر المرنة. تعمل مساحة العمل المتوافقة مع MLFlow على تبسيط تتبع التجارب وإدارة سجل النماذج، مما يضمن التكامل السلس مع البنية التحتية الشاملة لـ Azure. هذه الميزات تجعله حلاً شاملاً لإدارة عمليات سير عمل ML بفعالية.
يدعم التعلم الآلي من Azure الأطر الشائعة مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-Learn. يمكن للمستخدمين الاستفادة من مساحة العمل المتوافقة مع MLFlow لتتبع التجارب مع الاستفادة من البنية التحتية القوية لـ Azure. تتكامل المنصة أيضًا بسلاسة مع حلول تخزين Azure مثل أزور إيه دي إل إس و تخزين أزور بلوب. خيارات النشر متنوعة بنفس القدر، بدءًا من السحابة كوبيرنيتيس من المجموعات إلى الأجهزة المتطورة، مما يوفر المرونة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.
تتجاوز المنصة إدارة دورة الحياة من خلال تقديم ميزات حوكمة متقدمة. تم تصميم Azure Machine Learning مع وضع الصناعات المنظمة في الاعتبار، ويتضمن تدابير الأمان المضمنة وأدوات الامتثال، مما يضمن تلبية معايير المؤسسة. ميزات مثل مسارات التدقيق ووثائق الامتثال التفصيلية تجعلها خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي تتطلب رقابة صارمة.
تم تصميم Azure Machine Learning للتعامل مع العمليات واسعة النطاق، ودعم مجموعة متنوعة من أطر التعلم الآلي والبنى التحتية. تضمن قدرتها على توسيع نطاق موارد الحوسبة أداءً ثابتًا، مما يجعلها خيارًا موثوقًا للمؤسسات التي تتطلع إلى تنمية قدرات التعلم الآلي الخاصة بها.
يوفر Databricks إصدارًا مُدارًا من MLFlow يمزج مرونة الأدوات مفتوحة المصدر مع استقرار البنية التحتية على مستوى المؤسسة. يتكامل هذا الحل بسهولة مع النظام البيئي ML/AI الأوسع لـ Databricks، بما في ذلك كتالوج الوحدة و خدمة النموذج، مما يؤدي إلى إنشاء مساحة موحدة لسير عمل التعلم الآلي. إنه مصمم لدعم عمليات التعلم الآلي السلسة والشاملة مع الحفاظ على الكفاءة.
تضمن Databricks إدارة دورة الحياة الكاملة من خلال الجمع بين الميزات الأساسية لـ MLFlow - التتبع، سجل النموذج، المشاريع، الموديلات، عمليات النشر لـ LLMs، قم بالتقييم، و واجهة مستخدم الهندسة السريعة - مع القدرات القوية لمنصتها. يعمل هذا التكامل على تبسيط العملية بأكملها، بدءًا من تتبع التجربة وحتى نشر النموذج.
بالإضافة إلى أدوات دورة الحياة هذه، تعزز Databricks عروضها من خلال العمل بسلاسة مع مجموعة واسعة من الأطر وحلول التخزين.
إحدى الميزات البارزة لـ Databricks هي واجهة MLFlow المفتوحة، والتي تتصل بأكثر من 40 تطبيقًا وإطارًا، مثل PyTorch، تينسورفلو، سايكيت-ليرن، أوبن إيه آي، وجه معانق، لانج تشين، و سبارك. كما أنه يدعم حلول تخزين متعددة، بما في ذلك أزور إيه دي إل إس، AWS 3، كلاود فلير R2، و DBFS، ومعالجة مجموعات البيانات من أي حجم - حتى الملفات التي يصل حجمها إلى 100 تيرابايت. علاوة على ذلك، توفر المنصة أدوات مدمجة لإدارة المستخدم والوصول، مما يبسط تعاون الفريق.
يضمن هذا المستوى العالي من قابلية التشغيل البيني قابلية التوسع السلس عبر البيئات الموزعة.
مع تكاملها مع أباتشي سبارك، تدعم Databricks مع MLFlow تنفيذ الكتلة الموزعة وضبط المعلمات الفائقة المتوازية. المركزية سجل النموذج يعزز اكتشاف النماذج وتتبع الإصدار، وهو أمر مفيد بشكل خاص للمؤسسات التي لديها فرق متعددة لعلوم البيانات تعمل على نماذج مختلفة في وقت واحد.
يبدأ تسعير Databricks من 0.07 دولار لكل DBU، ويتم تضمين حل MLFlow المُدار دون أي تكلفة إضافية. يتيح نموذج التسعير هذا توسيع نطاق عمليات التعلم الآلي دون استثمار مسبق حاد.
تقدم نسخة MLFlow مفتوحة المصدر حلاً شاملاً لإدارة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، وكل ذلك بموجب ترخيص Apache-2.0. يضمن هذا الأسلوب احتفاظ المستخدمين بالتحكم الكامل في البنية الأساسية للتعلم الآلي دون الارتباط بمورد معين. إنه بمثابة بديل مرن لمنصات المؤسسات، مع التركيز على التخصيص واستقلالية المستخدم.
يوفر MLFlow بيئة شاملة لتطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها. وهو يدعم تتبع التجربة، ويضمن إمكانية التكرار، ويسهل النشر المتسق. تسجل المنصة التفاصيل الأساسية مثل المعلمات وإصدارات التعليمات البرمجية والمقاييس وملفات الإخراج. أدخلت التحديثات الأخيرة متتبع تجارب LLM وأدوات أولية للهندسة السريعة، مما أدى إلى توسيع قدراته.
من خلال الواجهة المفتوحة، يتكامل MLFlow بسلاسة مع أكثر من 40 تطبيقًا وإطارًا، بما في ذلك PyTorch و TensorFlow و HuggingFace. كما أنه يتصل بحلول التخزين الموزعة مثل Azure ADLS و AWS S3، مما يدعم مجموعات البيانات الكبيرة التي تصل إلى 100 تيرابايت. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن تتبع MLFlow الآن افتح القياس عن بُعد الدعم وتحسين إمكانية الملاحظة والتوافق مع أدوات المراقبة.
يتدرج MLFlow بسهولة من المشاريع الصغيرة إلى تطبيقات البيانات الضخمة واسعة النطاق. وهو يدعم التنفيذ الموزع من خلال Apache Spark ويمكنه التعامل مع عمليات تشغيل متوازية متعددة، مما يجعله مثاليًا لمهام مثل ضبط المعلمات الفائقة. يعمل سجل النماذج المركزي الخاص به على تبسيط اكتشاف النموذج وإدارة الإصدار والتعاون بين فرق علوم البيانات.
في حين أن MLFlow مجاني للاستخدام، فإن الاستضافة الذاتية تقدم مسؤوليات إضافية. يجب أن تتعامل المؤسسات مع الإعداد والإدارة والصيانة المستمرة. تقع تكاليف البنية التحتية والموظفين على المستخدم، ويفتقر الإصدار مفتوح المصدر إلى أدوات إدارة المستخدم والمجموعة المضمنة. وهذا يعني أن الفرق بحاجة إلى تنفيذ إجراءات الأمان والامتثال الخاصة بها، مما يضيف طبقة أخرى من التعقيد.
تتخصص prompts.ai في إدارة المطالبات والتجارب للتطبيقات المبنية على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). بدلاً من استبدال منصات MLOPs واسعة النطاق، فإنها تعمل في طبقة التطبيق، وتتبع المطالبات وتكوينات النماذج والمدخلات والمخرجات ومقاييس التقييم عبر التجارب المختلفة. غالبًا ما تقوم الفرق التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها بدمجها مع البنية التحتية السحابية الحالية - مثل AWS، GCP، أزور، أو فيرسيل - مع الاستمرار في استخدام منصات أخرى لمهام مثل التدريب النموذجي والنشر. يستكشف هذا القسم كيفية قيام prompts.ai بتحسين إدارة دورة الحياة وقابلية التشغيل البيني والحوكمة وقابلية التوسع وكفاءة التكلفة للتطبيقات القائمة على LLM.
يعالج prompts.ai عناصر دورة الحياة الهامة من خلال تقديم ميزات مثل التحكم في الإصدار للمطالبات والتكوينات، واختبار A/B للتغيرات السريعة والنموذجية، والمراقبة في الوقت الفعلي للمقاييس مثل زمن الوصول ومعدلات النجاح وتعليقات المستخدمين. كما أنه يدعم التدريب والضبط الدقيق لنماذج LoRa (التكيف منخفض الرتبة)، مما يمكّن الفرق من تخصيص النماذج الكبيرة المدربة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك، تعمل المنصة على تسهيل تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة تدفقات العمل التي تتكامل بسلاسة مع أدوات المؤسسة مثل سلاك، Gmail، و تريلو. وتظل عمليات دورة الحياة الأخرى، مثل التدريب النموذجي، تُدار من خلال المنصات السحابية القياسية.
تعمل المنصة على تبسيط الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك GPT، كلود، لاما، و الجوزاء، من خلال واجهة موحدة. غالبًا ما تقوم الفرق التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها بدمج prompts.ai مع موفري السحابة مثل AWS أو GCP أو Azure عبر واجهات برمجة التطبيقات، مع الاستفادة من SDK أو REST API لتسجيل المطالبات والاستجابات والبيانات الوصفية مثل معرفات المستخدم وأنواع الخطط والطوابع الزمنية في المناطق الزمنية المحلية للولايات المتحدة. بالنسبة للإعدادات المستندة إلى Kubernetes، يمكن للفرق تضمين تسجيل prompts.ai في الخدمات المصغرة باستخدام البرامج الوسيطة المشتركة، مع الاستمرار في الاعتماد على أدوات المراقبة مثل بروميثيوس و جرافانا من أجل رصد أوسع.
يعزز prompts.ai الحوكمة من خلال تركيز المطالبات والتكوينات وإصدارها، مع الاحتفاظ بسجلات مفصلة لكل تفاعل، بما في ذلك المطالبات والنماذج والمعلمات المستخدمة. تقوم هذه السجلات بإنشاء مسارات تدقيق تعزز قابلية التفسير والاستنساخ - المتطلبات الرئيسية في الصناعات المنظمة مثل التمويل والرعاية الصحية. تلتزم المنصة بأفضل ممارسات SOC 2 Type II و HIPAA و GDPR وبدأت تدقيق SOC 2 من النوع 2 في 19 يونيو 2025. ومع ذلك، عادةً ما يتم التعامل مع الاحتياجات التنظيمية الأمريكية الأكثر صرامة، مثل إخفاء هوية البيانات والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار ومتطلبات إقامة البيانات، ضمن الواجهة الخلفية للمؤسسة وإعداد السحابة.
تم تصميم prompts.ai للتعامل مع كميات كبيرة من مكالمات LLM، ولا يلتقط سوى البيانات الوصفية الأكثر أهمية لتقليل وقت الاستجابة. تستخدم العديد من فرق SaaS التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها طبقة بروكسي داخلية لتجميع السجلات أو إرسالها بشكل غير متزامن إلى prompts.ai، وتجنب الاختناقات التي قد تؤدي إلى إبطاء الأداء. غالبًا ما تتضمن اعتبارات قابلية التوسع معدل نقل الشبكة لاستيعاب السجلات وتكاليف التخزين لمجموعات البيانات الكبيرة واستراتيجيات الاستبقاء. تتضمن الممارسات الشائعة تعيين فترات الاحتفاظ بالسجلات الكاملة بين 30 و90 يومًا مع الاحتفاظ بالمقاييس المجمعة للتحليل طويل الأجل.
يوفر prompts.ai تتبعًا تفصيليًا للتكلفة من خلال ربط كل تفاعل مسجل باستخدام النموذج واستهلاك الرمز المميز والتكاليف المرتبطة بالدولار الأمريكي. يمكن للفرق تحليل النفقات على مستويات مختلفة - مثل نقطة النهاية أو الميزة أو شريحة المستخدم - وإجراء التجارب لمقارنة النماذج (على سبيل المثال، GPT-4 مقابل نموذج أصغر أو مفتوح المصدر على Vertex AI) للعثور على التوازن الصحيح بين الجودة والتكلفة. تتضمن المقاييس المفيدة التكاليف المتوسطة و95 في المائة لكل طلب، والتكلفة لكل مستخدم نشط شهريًا، والتكلفة لكل سير عمل، والتكلفة لكل إنجاز ناجح للمهمة. على سبيل المثال، اكتشفت شركة B2B SaaS أمريكية تستخدم prompts.ai أن تعديل المطالبة بشكل طفيف واستخدام نموذج أكثر تكلفة يحافظ على رضا المستخدم العالي مع خفض التكاليف بنسبة 30-40٪.
بعد الغوص في المراجعات التفصيلية للمنصة، إليك لقطة من ملفات prompts.ai نقاط القوة الرئيسية والمجالات التي قد تقصر فيها.
prompts.ai يتبع نهج التفكير المستقبلي لإدارة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يوفر وصولاً سلسًا إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي مع الالتزام بمعايير الامتثال الصارمة مثل SOC 2 و HIPAA و GDPR. أبلغ المستخدمون عن وفورات مذهلة في التكاليف، مع احتمال خفض نفقات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. ومع ذلك، فإن النظام الأساسي يحتوي على بعض القيود، مثل نقص الدعم للتدريب على النماذج المخصصة وحقيقة أن ميزاته الأكثر تقدمًا لا يمكن الوصول إليها إلا من خلال خطط المستوى الأعلى.
إن اختيار منصة إدارة نموذج التعلم الآلي المناسبة يعني مواءمتها مع البنية التحتية وخبرة الفريق وأهداف العمل. أمازون سيج ميكر يعد خيارًا قويًا للفرق التي تستخدم AWS بالفعل، وذلك بفضل تكامله السلس مع خدمات مثل S3 و ساعة كلاود واتش. جوجل كلاود فيرتex AI يلبي احتياجات المؤسسات التي تركز على البيانات، مع الاستفادة من أدوات مثل BigQuery و AutoML. بالنسبة للمؤسسات في الصناعات المنظمة، التعلم الآلي من Azure تتميز بتركيزها على الحوكمة وقدرات السحابة المختلطة.
بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن المرونة والاستقلالية عن موردين محددين، MLFlow (المصدر المفتوح) يوفر حلاً مناسبًا للميزانية مع ميزات مثل تتبع التجارب وسجل النماذج. قواعد البيانات مع MLFlow يتوسع في هذا من خلال تقديم إمكانات البحيرة المتقدمة المصممة للتعامل مع إدارة البيانات على نطاق واسع. من ناحية أخرى، prompts.ai ينقل التركيز إلى تنسيق LLM، مما يمنح الفرق التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها إمكانية الوصول الفوري إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي، والامتثال على مستوى المؤسسة، ومزايا التكلفة الكبيرة.
تؤكد هذه الفروق على أهمية اختيار المنصة، خاصة وأن العديد من الشركات تواجه تحديات في توسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي. تكشف الدراسات أن ما يقرب من 74٪ من المنظمات في جميع أنحاء العالم تكافح لنقل مشاريع الذكاء الاصطناعي من المرحلة التجريبية إلى الإنتاج، وأن ما يقرب من 90٪ من نماذج الذكاء الاصطناعي تفشل في التقدم إلى ما بعد المرحلة التجريبية. مع مثل هذه العقبات، يجب على المنصات إعطاء الأولوية لشفافية التكلفة وتكامل CI/CD وميزات المراقبة القوية. هذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص حيث من المتوقع أن ينمو سوق MLOPs العالمي من 1.58 مليار دولار في عام 2024 إلى 19.55 مليار دولار بحلول عام 2032.
عند اختيار منصة الذكاء الاصطناعي لإدارة نماذج التعلم الآلي، انتبه جيدًا إلى قدرات أساسية مثل التدريب والنشر والمراقبة والتحكم في الإصدار. تأكد من تكامل النظام الأساسي بسلاسة مع الأدوات وعمليات سير العمل الحالية، وتحقق من قدرته على التوسع بفعالية لاستيعاب أحجام البيانات المتزايدة والنماذج الأكثر تعقيدًا.
بالإضافة إلى ذلك، قم بتقييم مدى ملاءمة النظام الأساسي لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بك. ابحث عن الميزات التي تضمن القوة الحكم، مما يساعد على الحفاظ على دقة النموذج والامتثال بمرور الوقت. اختر الأدوات التي تبسط دورة حياة النموذج بالكامل مع التوافق بسهولة مع أهداف مؤسستك ومتطلباتها.
تم تصميم منصات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على النفقات تحت السيطرة مع ميزات مثل التحجيم التلقائي، الذي يضبط موارد الحوسبة بناءً على الطلب، مما يضمن الاستخدام الفعال. كما أنها توفر أدوات مراقبة التكاليف للمساعدة في تتبع الإنفاق في الوقت الفعلي و تنبيهات الميزانية لإعلام المستخدمين قبل أن يتجاوزوا حدودهم. مع نموذج تسعير الدفع أولاً بأول، تتم محاسبتك فقط على خدمات الحوسبة والتخزين والنشر التي تستخدمها، مما يسهل إدارة التكاليف مع الحفاظ على العمليات المبسطة.
تم تصميم منصات الذكاء الاصطناعي هذه للعمل دون عناء مع الأدوات والخدمات الشائعة مثل جيت هاب، أزور ديفوبس، باور بي آي، تينسورفلو، PyTorch، سكيكيت ليرن، عامل ميناء، و كوبيرنيتيس. كما أنها تتكامل بسلاسة مع مزودي السحابة الرائدين، بما في ذلك الخدمات اللاسلكية المتقدمة، جوجل كلاود، و أزرق سماوي.
من خلال تقديم ميزات مثل واجهات برمجة التطبيقات وواجهات سطر الأوامر (CLI) والتوافق مع الأطر المستخدمة على نطاق واسع، تعمل هذه المنصات على تبسيط سير العمل وإدارة البيئات بكفاءة ودعم النشر المرن متعدد السحابات. يضمن هذا المستوى من التكامل دورة حياة أكثر سلاسة لنموذج التعلم الآلي مع الحفاظ على التوافق مع الأنظمة الحالية.
