Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل أدوات تنسيق التعلم الآلي على تبسيط سير العمل من خلال أتمتة المهام وجدولتها ومراقبتها. تقارن هذه المقالة المنصات الرائدة لمساعدتك في اختيار الحل المناسب لاحتياجاتك. النقاط البارزة الرئيسية:
تتمتع كل منصة بنقاط قوة فريدة، من كفاءة التكلفة إلى حوكمة على مستوى المؤسسة. سواء كنت بحاجة إلى مرونة المصدر المفتوح أو تكامل السحابة الأصلية أو الأدوات التي تركز على الامتثال، فإن هذا الدليل يساعدك على اتخاذ قرار مستنير.
Prompts.ai عبارة عن منصة تنسيق موحدة للذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط تعقيدات إدارة أدوات التعلم الآلي المتعددة. مع وصول آمن إلى أكثر من 35 نموذجًا رائدًا للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك جي بي تي -4، كلود، لاما، و الجوزاء، كل ذلك من خلال واجهة واحدة، تساعد المنصة المؤسسات على تبسيط مشاريع الذكاء الاصطناعي ومواجهة التحدي المتمثل في التحميل الزائد للأدوات. دعنا نتعمق في الميزات التي تجعل Prompts.ai حلاً متميزًا.
تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية للمنصة في قدرتها على دمج مجموعة متنوعة من أطر الذكاء الاصطناعي في نظام واحد متماسك. يربط Prompts.ai المستخدمين بأدوات لمهام مثل إنشاء الصور والرسوم المتحركة، ويتميز بالتكامل مع منتصف الرحلة، جوجل ديب مايند إيماجيفإكس، فلوكس1 عبر واجهة المستخدم المريحةو «ريف إيه آي» و «كلينج إيه آي» و «لوما إيه آي» و «غوغل ديب مايند» Veo2. على سبيل المثال، أظهر يوهانس ف.، المدير المستقل للذكاء الاصطناعي، تعدد استخدامات المنصة من خلال الجمع بين أدوات متعددة لإنشاء فيديو ترويجي لبريتلينغ وفيديو سيارة BMW الاختبارية المحسّن من Lora.
تقوم Prompts.ai بتحويل مهام الذكاء الاصطناعي المتناثرة إلى عمليات مبسطة وقابلة للتكرار من خلال ميزات التشغيل الآلي القوية لسير العمل. تسمح «عمليات سير العمل القابلة للتشغيل المتبادل» للمستخدمين ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعاملون مع العمليات المعقدة متعددة الخطوات تلقائيًا. اعتمادًا على مستوى الاشتراك، يمكن للفرق إما استخدام عمليات سير العمل المعدة مسبقًا على أساس الدفع عند الاستخدام أو تصميم تدفقات عمل مخصصة بدرجات متفاوتة من المرونة.
يركز Prompts.ai بشدة على حوكمة المؤسسة. تم تصميم النظام الأساسي مع مراعاة الامتثال، ويتضمن أفضل الممارسات من أطر SOC 2 Type II و HIPAA و GDPR لضمان أمان البيانات. كما بدأت عملية تدقيق SOC 2 Type II وتعمل مع Vanta لمراقبة التحكم المستمرة. يمكن للمستخدمين تتبع حالة الأمان الخاصة بهم في الوقت الفعلي من خلال مركز الثقة (https://trust.prompts.ai/)، الذي يوفر تحديثات حول السياسات والضوابط وإجراءات الامتثال. بالنسبة للشركات، توفر الميزات الإضافية مثل «مراقبة الامتثال» و «إدارة الحوكمة» إشرافًا شاملاً على جميع أنشطة الذكاء الاصطناعي.
«الحكم على نطاق واسع: الرؤية الكاملة وقابلية التدقيق عبر جميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي.» - Prompts.ai
تعد إدارة التكاليف محورًا مهمًا لـ Prompts.ai. من خلال الوصول المركزي إلى أكثر من 35 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي واستبدال الاشتراكات غير المتصلة، تدعي المنصة أنها تقلل نفقات الذكاء الاصطناعي بنسبة 98٪ وتخفض التكاليف الإجمالية بنسبة 95٪. يعمل نموذج TOKN للدفع أولاً بأول على مواءمة الإنفاق مع الاستخدام الفعلي، مما يجعله مفيدًا بشكل خاص للفرق ذات أعباء العمل المتقلبة.
«بفضل LoRas وسير العمل الخاص بـ Prompts.ai، يكمل الآن العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من التوتر بشأن ترقيات الأجهزة.» - ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي والمؤسس
يلبي Prompts.ai مجموعة متنوعة من احتياجات البنية التحتية من خلال خيارات النشر المرنة. تتراوح الخطط الشخصية من مجانًا إلى 99 دولارًا شهريًا، بينما تتراوح أسعار خطط الأعمال بين 99 دولارًا و 129 دولارًا لكل عضو شهريًا. بالإضافة إلى ذلك، تتضمن المنصة ميزة لإجراء مقارنات جنبًا إلى جنب لنماذج اللغات الكبيرة، والتي يُقال إنها تعزز إنتاجية الفريق بمقدار 10 أضعاف.
«كان المهندس المعماري الذي يمزج الذكاء الاصطناعي مع الرؤية الإبداعية، مضطرًا في السابق إلى الاعتماد على عمليات الصياغة التي تستغرق وقتًا طويلاً. الآن، من خلال مقارنة LLM المختلفة جنبًا إلى جنب على Prompts.ai، يسمح لها بإحياء المشاريع المعقدة أثناء استكشاف المفاهيم المبتكرة التي تشبه الحلم.» - Ar. جون تشاو، مهندس معماري
Kubeflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مبنية على Kubernetes، وهي مصممة لتبسيط وتوسيع نطاق سير عمل التعلم الآلي (ML) من خلال استخدام تنسيق الحاويات. وقد اكتسبت زخمًا بين المنظمات التي تدير عمليات تعلم الآلة على نطاق واسع.
باستخدام Kubeflow، يمكن لفرق علوم البيانات أتمتة عمليات سير عمل ML المعقدة من خلال تحديد خطوط الأنابيب التي تدمج المراحل المختلفة بسلاسة، مثل المعالجة المسبقة للبيانات، والتدريب على النماذج، والتحقق من الصحة، والنشر. على سبيل المثال، يمكن لـ Kubeflow التعامل مع دورة حياة ML بأكملها - بدءًا من إعداد البيانات وإجراء تدريب GPU الموزع إلى التحقق من صحة النماذج ونشرها - مع إدارة المهام أيضًا مثل تخصيص الموارد وإصدار النماذج وإعادة التدريب عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة.
تتميز Kubeflow بقدرتها على نشر عمليات سير عمل ML عبر بيئات متنوعة، سواء محليًا أو داخليًا أو في السحابة، دون تعديلات معمارية كبيرة. يتكامل إطار Kubernetes الأصلي بسلاسة مع نظام Kubernetes البيئي وموفري السحابة الرئيسيين، مما يمكّن الفرق من توسيع نطاق عملياتها عبر بنى تحتية متعددة. تدعم هذه المرونة مجموعة من احتياجات النشر، على الرغم من أن الحفاظ على إدارة التكاليف يمثل اعتباراته الخاصة.
كأداة مفتوحة المصدر، تلغي Kubeflow رسوم الترخيص، مما يعني أن التكاليف مرتبطة بشكل أساسي بـ Kubernetes واستخدام الموارد السحابية. تساعد إدارة الموارد الفعالة في تقليل نفقات الحوسبة. ومع ذلك، يتطلب إعداد Kubeflow والحفاظ عليه خبرة في Kubernetes، مما قد يؤدي إلى توظيف إضافي أو استثمارات تدريبية.
Apache Airflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لتأليف وجدولة ومراقبة سير العمل برمجيًا، مما يجعلها أداة قوية لإدارة خطوط أنابيب البيانات. مع إضافة ملحقات ML، فإنها تخطو خطوة إلى الأمام من خلال تمكين التكامل السلس للمهام مثل التدريب النموذجي والتقييم والنشر مباشرة داخل بيئة Airflow.
تعمل هذه الإضافات على رفع Apache Airflow إلى حل شامل لتنظيم خطوط أنابيب التعلم الآلي الكاملة، وتبسيط العملية من البداية إلى النهاية.
يقدم Domino Data Lab منصة مصممة خصيصًا لعلوم بيانات المؤسسات، مصممة لدعم تدفقات عمل التعلم الآلي القابلة للتطوير. في حين أنها تبسط عمليات التعلم الآلي على مستوى المؤسسة، إلا أن وثائقها المتاحة للجمهور تقصر في معالجة عناصر التنسيق الهامة. لم يتم تفصيل المجالات الرئيسية مثل الإدارة الآلية لخطوط الأنابيب وتدابير الحوكمة وقدرات النشر متعددة السحابات وإدارة التكلفة بدقة. للحصول على فهم أعمق لهذه الميزات، يُنصح باستكشاف الموارد الخاصة بالمورد. وبالمقارنة مع المنصات الأخرى ذات الأوصاف الأكثر شفافية للميزات، قد يتطلب هذا النقص في التفاصيل العامة بحثًا إضافيًا لتقييم مدى ملاءمتها لتطبيقات المؤسسات بشكل كامل.
تم تصميم منصة DataRobot AI للمؤسسات التي تسعى إلى تبسيط عمليات التعلم الآلي مع الحفاظ على رقابة صارمة. إنه يركز على أتمتة مهام التعلم الآلي ويضمن الشفافية والتحكم في كل مرحلة من مراحل دورة حياة التطوير.
مع التركيز القوي على الحوكمة، تقوم المنصة تلقائيًا بتتبع وتسجيل كل خطوة من خطوات تطوير النموذج، وإنشاء مسارات تدقيق مفصلة. هذا لا يدعم المساءلة فحسب، بل يبسط أيضًا الامتثال للمتطلبات التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، تساعد الأدوات المضمنة في تحديد ومعالجة التحيزات المحتملة في تنبؤات النماذج، بينما تحمي عناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار البيانات الحساسة وتضمن وصول المستخدمين المصرح لهم فقط. تعمل هذه الميزات معًا لدعم المعايير التنظيمية والأمنية العالية.
تم تصميم IBM watsonx Orchestrate بحيث يكون أمن المؤسسات والامتثال في جوهرها. على عكس الأدوات التي تركز على المطورين، تم تصميم هذه المنصة لفرق تكنولوجيا المعلومات والأعمال التي تبحث عن حل موثوق به لأتمتة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الحوكمة الصارمة. إنه يتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية، مما يجعله خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي يكون فيها الأمان والامتثال من أهم الأولويات.
انطلاقًا من نظام watsonx للذكاء الاصطناعي ومنصة البيانات من IBM، تؤكد watsonx Orchestrate على الشفافية في عمليات الذكاء الاصطناعي. إن تركيزها على الثقة والحوكمة يجعلها مناسبة بشكل خاص لصناعات مثل الخدمات المالية والرعاية الصحية والحكومة، حيث تكون المتطلبات التنظيمية بالغة الأهمية.
تتألق المنصة في أتمتة تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة للمؤسسات من خلال ربط خطوات مختلفة مثل المعالجة المسبقة للبيانات ونشر النموذج ومراقبة الأداء. فهو يربط بين مصادر البيانات وأدوات المعالجة وتطبيقات الأعمال، مما يتيح لسير العمل التحرك بسلاسة عبر الأقسام دون تدخل يدوي.
الميزة البارزة هي قدرتها على إدارة التبعيات المعقدة وتشغيل الإجراءات بناءً على نتائج سير العمل. يسمح المنطق الشرطي للفرق بإنشاء عمليات سير عمل تتكيف ديناميكيًا مع الظروف المتغيرة أو مخاوف جودة البيانات، مما يضمن عمليات فعالة وسريعة الاستجابة.
الحوكمة هي حجر الزاوية في IBM watsonx Orchestrate. وهي تتضمن عناصر تحكم في الوصول تستند إلى الأدوار لإدارة الأذونات عبر عمليات سير العمل والبيانات ومخرجات النموذج. يتم تسجيل كل إجراء تلقائيًا من خلال مسارات التدقيق، مما يساعد المؤسسات على تلبية معايير الامتثال. تعمل ميزات مثل الموافقات في الوقت المناسب ومحرك السياسة المدمج على فرض الضمانات التشغيلية، مما يجعل عمليات الامتثال أسهل للصناعات الخاضعة للتنظيم.
أدوات الحوكمة القوية هذه تميزها عن الخيارات التقليدية مفتوحة المصدر، والتي غالبًا ما تفشل في تلبية احتياجات الامتثال الصارمة لصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية.
يوفر IBM watsonx Orchestrate المرونة مع السحابة المختلطة وخيارات النشر المحلية، مما يلبي متطلبات الأمان والأداء المختلفة. تدعم واجهة برمجة تطبيقات REST الخاصة بها التكامل مع مجموعة واسعة من أنظمة المؤسسات، مما يضمن قابلية التوسع مع تطور الاحتياجات التنظيمية.
تسمح هذه المرونة للشركات بتبني قدرات التنسيق المتقدمة دون المساس بتدابير الأمان والامتثال الحالية، وسد الفجوة بين الابتكار وإدارة المخاطر.
تعمل AWS SageMaker Pipelines على تبسيط عملية التشغيل الآلي لسير عمل التعلم الآلي، مما يوفر حلاً آمنًا وفعالًا لاحتياجات المؤسسة. من خلال الاستفادة من المصمم المرئي وحزمة SDK، فإنها تحول المهام كثيفة العمالة إلى عمليات آلية قابلة للتكرار. تضمن الخدمة التنفيذ السلس من خلال إدارة التبعيات تلقائيًا، وتشغيل كل خطوة فقط عند استيفاء الشروط المطلوبة. يعكس هذا النهج للتصميم المرئي وسير العمل الآلي الطلب المتزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي السلسة والمترابطة.
تقدم Azure Machine Learning MLops حلاً قويًا لإدارة عمليات سير عمل التعلم الآلي على Azure. من خلال مزج الأتمتة المتقدمة مع الحوكمة على مستوى المؤسسة، فإنها تلبي احتياجات المؤسسات التي تعطي الأولوية للامتثال والكفاءة التشغيلية.
يبسط Azure Machine Learning MLops إنشاء وإدارة خطوط أنابيب التعلم الآلي من خلال مصنع بيانات أزور (إضافة). من خلال كل من الأدوات المرئية والقائمة على التعليمات البرمجية، يمكّن ADF المستخدمين من تصميم وجدولة وتنسيق عمليات سير العمل من البداية إلى النهاية دون عناء.
بالنسبة لسير عمل الذكاء الاصطناعي الموزع على نطاق واسع، تتضمن المنصة سينابسيمل. يستخدم هذا التكامل أباتشي سبارك ومستودعات البيانات السحابية للتعامل مع بيئات البيانات الضخمة، مما يضمن نشر النماذج القابلة للتطوير والتحليلات. بالإضافة إلى ذلك، تدعم المنصة تكامل عميل MLFlow، مما يتيح للمستخدمين تسجيل التجارب والنماذج والمقاييس باستمرار عبر MLFlow API. وهذا يضمن التتبع السلس والتنسيق عبر جميع مراحل دورة حياة التعلم الآلي. تعمل أدوات التشغيل الآلي هذه بسلاسة جنبًا إلى جنب مع ميزات التوافق في Azure.
تعالج Azure Machine Learning MLops المتطلبات الصارمة للصناعات المنظمة من خلال تنفيذ ضوابط الوصول القائمة على الأدوار والتشفير وإصدار البيانات الشامل لتتبع التغييرات وتسهيل عمليات التراجع. كما يتضمن أدوات للذكاء الاصطناعي المسؤول، بما في ذلك قابلية شرح النموذج واكتشاف التحيز ومقاييس الإنصاف، مما يساعد المؤسسات على الحفاظ على ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والشفافة.
يأتي كل حل بمجموعة نقاط القوة والتنازلات الخاصة به، مما يجعل الاختيار يعتمد بشكل كبير على احتياجاتك الخاصة وميزانيتك وخبراتك الفنية. فيما يلي تفصيل للنتائج الرئيسية من مراجعات الحلول.
منصات على مستوى المؤسسات، مثل Prompts.ai، تعمل على تبسيط سير العمل من خلال توحيد نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة ويمكنها خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪.
حلول مفتوحة المصدر، بما في ذلك Kubeflow و Apache Airflow، توفر المرونة والتخصيص، مدعومة بدعم مجتمعي قوي. ومع ذلك، فإنها تتطلب مجهودًا كبيرًا في الإعداد ومهارات تقنية متقدمة.
عروض السحابة الأصلية مثل AWS SageMaker Pipelines و Azure Machine Learning MLOPs تتكامل بسلاسة في النظم البيئية الخاصة بها ولكن يمكن أن تؤدي إلى تقييد البائع وارتفاع التكاليف للبيئات متعددة السحابات.
يسلط هذا الجدول الضوء على نقاط القوة والقيود الخاصة بكل منصة، مع التركيز على عوامل مثل التكلفة والتعقيد والحوكمة.
إن الاختلافات في هياكل التكلفة والمتطلبات الفنية وقدرات الحوكمة مذهلة. على سبيل المثال، تعمل منصات الدفع أولاً بأول مثل Prompts.ai على مواءمة النفقات مع الاستخدام الفعلي، بينما تتطلب خيارات المصدر المفتوح مثل Kubeflow خبرة متقدمة للإعداد والإدارة. عادةً ما تتضمن منصات المؤسسات مسارات التدقيق المضمنة وعناصر التحكم في الوصول القائمة على الأدوار، بينما تحتاج الأدوات مفتوحة المصدر غالبًا إلى حلول امتثال مخصصة. يمكن أن ترشدك هذه الفروق نحو الخيار الأفضل لمشروع التعلم الآلي الخاص بك.
يتوقف اختيار حل التنسيق المناسب لمشاريع التعلم الآلي على الأولويات الفريدة لمؤسستك والخبرة الفنية والميزانية.
في النهاية، يكمن الخيار الأفضل في مواءمة ميزات النظام الأساسي مع أهداف مؤسستك ومواردها.
عند اختيار حل التنسيق لمشاريع التعلم الآلي الخاصة بك، من المهم تحديد أولويات العوامل التي تتوافق مع سير عمل فريقك وأهداف المشروع. ابدأ بالتأكد التوافق مع مجموعتك التقنية الحالية - سيؤدي ذلك إلى جعل التكامل سلسًا وتقليل مشاكل الإعداد. بنفس القدر من الأهمية سهولة الاستخدام، مما يسمح لفريقك بمواكبة المنصة بسرعة وكفاءة.
ابحث عن ميزات مثل التشغيل الآلي لسير العمل، المراقبة في الوقت الحقيقي، و أدوات التنبيه لتبسيط العمليات ومعالجة المشكلات المحتملة قبل تصعيدها. أخيرًا، قم بتقييم ما إذا كان الحل قادرًا على التعامل القابلية للتطوير وادعم نمو فريقك مع توسع مبادرات التعلم الآلي بمرور الوقت.
يدعم Prompts.ai معايير الامتثال من الدرجة الأولى مثل SOC 2 من النوع الثاني، هيبا، و GDPR، مما يضمن بقاء بياناتك آمنة في كل مرحلة. من خلال الدمج مع Vanta، تتيح المنصة المراقبة المستمرة للضوابط الأمنية، مما يوفر ضمانًا مستمرًا للامتثال.
كجزء من تفانيها في الحوكمة القوية والأمن على مستوى المؤسسة، بدأت Prompts.ai عملية تدقيق SOC 2 من النوع الثاني في 19 يونيو 2025.
يمكّنك Prompts.ai من خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 95% من خلال الجمع بين أكثر من 35 أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي في منصة واحدة فعالة. من خلال دمج هذه الأدوات، يمكنك التخلص من متاعب ونفقات إدارة الاشتراكات المتعددة مع تبسيط عملياتك.
مع نموذج تسعير الدفع أولاً بأول، أنت تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يمنحك المرونة لمواءمة النفقات مع احتياجاتك. لتحقيق وفورات أكبر، يمكنك اختيار الخطة السنوية، التي تأتي مع خصم 10%، مما يجعله خيارًا ذكيًا للالتزامات طويلة الأجل.
