Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
أصبحت إدارة خطوط أنابيب ML المعقدة أسهل من أي وقت مضى. في عام 2026، تعمل فرق التعلم الآلي على معالجة التعقيد المتزايد لخطوط الأنابيب واحتياجات الامتثال وتكاليف السحابة. فيما يلي تفصيل سريع لستة منصات تنسيق رائدة تعمل على تبسيط سير العمل وتقليل التكاليف وتحسين الحوكمة لمشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمؤسسات:
تتمتع كل منصة بنقاط قوة فريدة، من التعامل مع عمليات LLM واسعة النطاق إلى تقديم ميزات توفير التكاليف مثل دعم المثيل الفوري. فيما يلي مقارنة سريعة لمساعدتك في اختيار الحل المناسب لفريقك.
سواء كنت تقوم بتوسيع تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي أو تحسين التكاليف أو ضمان الامتثال، فإن اختيار النظام الأساسي المناسب يعتمد على البنية التحتية وخبرة الفريق وأهداف المشروع. دعونا نتعمق أكثر في ما يجعل كل حل مميزًا.
منصات تنسيق ML 2026: مقارنة الميزات والتكلفة
يعمل Prompts.ai كمنصة موحدة، حيث يدمج بسلاسة أكثر من 35 نموذجًا لغويًا كبيرًا (بما في ذلك جي بي تي -5، كلود، و لاما) في واجهة واحدة. يقسم تصميمها متعدد الطبقات العملية إلى مراحل متميزة: الإنشاء الفوري وفحوصات السلامة والنشر. تعمل هذه البنية على تقليل المخاطر التشغيلية مع ضمان الامتثال في جميع عمليات سير عمل التعلم الآلي (ML). كما تدعم المنصة عمليات سير عمل الوكلاء، التي تعمل على أتمتة حركة البيانات وتوحيد المخرجات عبر خطوط الأنابيب. من خلال تكامل سلسلة الأفكار، يمكن للفرق تتبع كل قرار تتخذه النماذج، وإضافة طبقة من الشفافية إلى أنظمة التعلم الآلي للإنتاج. تم تصميم هذه البنية لتعزيز قياس ML وتحسين الكفاءة التشغيلية.
يوفر Prompts.ai أدوات لقياس الأداء المباشر، مما يمكّن مهندسي التعلم الآلي من تقييم الدقة ووقت الاستجابة وجودة الإخراج دون الحاجة إلى منصات متعددة. تراقب ميزات FinOps في الوقت الفعلي استخدام الرموز، وتربط نفقات الذكاء الاصطناعي بنتائج الأعمال. يساعد هذا الفرق على تحديد عمليات سير العمل المكلفة قبل التوسع. تعمل ميزة «Time Savers» الخاصة بالمنصة على تبسيط مهام ML الشائعة مثل التحقق من صحة البيانات وهندسة الميزات وتقييم النماذج من خلال دمج أفضل الممارسات في عمليات سير العمل القابلة لإعادة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، يعمل برنامج Prompt Engineer Certification المدمج على تجهيز الفرق لتحسين عمليات سير العمل وتوحيدها، وتحويل التجارب لمرة واحدة إلى عمليات قابلة للتكرار وقابلة للتدقيق. لاستكمال هذه القدرات، تفرض Prompts.ai إجراءات أمنية صارمة.
من خلال فهم الحاجة الماسة للحوكمة في MLOPs للمؤسسات، يوفر Prompts.ai نظام تحكم مركزي يسجل كل قرار وكيل ويفرض سياسات صارمة. تضمن مسارات التدقيق الآلي وتصفية معلومات تحديد الهوية الشخصية الامتثال للمعايير الأمريكية الصارمة. تسمح بروتوكولات الأمان هذه لشركات Fortune 500 والصناعات شديدة التنظيم بنشر خطوط أنابيب ML بثقة، دون المساس بالبيانات الحساسة.
تعمل Prompts.ai على نظام ائتمان TOKN للدفع أولاً بأول، وتربط التكاليف مباشرة بالاستخدام. تبدأ الخطط الفردية من 0 دولار شهريًا، مما يسمح بالاستكشاف الخالي من المخاطر، بينما تتراوح مستويات الأعمال من 99 دولارًا إلى 129 دولارًا لكل مستخدم شهريًا. من خلال دمج الأدوات في طبقة تنسيق واحدة، يمكن للمنصة تقليل تكاليف برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. يوفر تتبع النفقات في الوقت الفعلي ولوحة معلومات FinOps المفصلة رؤى دقيقة حول النماذج والمطالبات وسير العمل التي تولد أعلى التكاليف. هذه الشفافية ذات قيمة خاصة للفرق الأمريكية التي تدير ميزانيات السحابة عبر AWS أو Azure أو Google Cloud. يتوافق نموذج التكلفة مع الحاجة إلى تحكم واضح في الإنفاق قائم على الاستخدام.
تم تصميم أباتشي إيرفلوير 3.x على بنية تركيبية يقسم الوظائف الأساسية إلى أربعة مكونات رئيسية: المجدول وخادم الويب وقاعدة بيانات البيانات الوصفية ومعالج DAG المستقل. يضمن هذا الفصل أمانًا أفضل من خلال عزل التعليمات البرمجية المقدمة من المستخدم عن المجدول. اعتبارًا من أوائل عام 2026، كان أحدث إصدار مستقر هو 3.1.5، والذي يقدم مجموعة أدوات المهام. تعمل حزمة SDK هذه على تبسيط عملية إنشاء المهام عن طريق فصل منطق التنفيذ عن محرك التنسيق، مما يجعل عمليات سير العمل أكثر كفاءة.
على غرار prompts.ai، يلبي Airflow الطلب على تنسيق ML القابل للتطوير والفعال. ومع ذلك، فإن إطار العمل مفتوح المصدر الخاص به يتناقض مع نموذج النظام الأساسي المتكامل لـ prompts.ai. إحدى الميزات البارزة لـ Airflow هي نموذج حوسبة قابل للتوصيل، مما يسمح بتشغيل المهام عبر البنى التحتية المتنوعة. على سبيل المثال، يمكن لمهام هندسة البيانات الاستفادة من مجموعات Spark، بينما يمكن للتدريب النموذجي استخدام وحدات معالجة الرسومات عبر مشغل كوبيرنت سبود. ال واجهة برمجة تطبيقات تاسكفلو يبسط مشاركة البيانات بين المهام من خلال أدوات تزيين Python وأجهزة XCOM الضمنية، مما يمكّن المستخدمين من تحويل نصوص ML القياسية إلى عمليات سير عمل منسقة بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، رسم خرائط المهام الديناميكية يمكّن خطوط الأنابيب من التوسع ديناميكيًا أثناء وقت التشغيل. هذا مفيد بشكل خاص لتشغيل التدريب النموذجي الموازي باستخدام المعلمات الفائقة المختلفة دون الحاجة إلى تحديد عدد المهام مسبقًا. هذه الميزات تجعل Airflow أداة متعددة الاستخدامات لمشاريع ML، تكمل القدرات القوية للمنصات مثل prompts.ai.
لقد تطورت Airflow إلى ما وراء هندسة البيانات التقليدية، حيث تقدم الآن أكثر من 1,000 عملية تكامل، بما في ذلك MLFlow و Weights & Beides وقواعد بيانات المتجهات مثل Pinecone و Weaviate. يضع هذا التوسع Airflow كلاعب رئيسي في عمليات سير عمل LLMOPS، مثل تنظيم الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) والضبط الدقيق لخطوط الأنابيب التي تدمج بيانات الملكية في قواعد بيانات المتجهات. يعمل تخطيط المهام الديناميكي على تعزيز قدرته على توسيع نطاق مهام تدريب التعلم الآلي بالتوازي.
مع جدولة تعتمد على البيانات مدعومًا بمجموعات بيانات Airflow، يمكن تشغيل عمليات سير العمل تلقائيًا عند تحديث تبعيات بيانات محددة، مما يؤدي إلى إنشاء خطوط أنابيب MLOPs أكثر استجابة. ال الإعداد والتفكيك تساعد أنواع المهام في إدارة موارد ML المؤقتة، مما يضمن أن مجموعات GPU باهظة الثمن نشطة فقط أثناء مهام التدريب، مما يساعد على التحكم في تكاليف البنية التحتية. لضمان جودة البيانات قبل التدريب، يتكامل Airflow مع أدوات مثل توقعات رائعة و سودا كور، مما يقلل من مخاطر البيانات الضعيفة التي تؤثر على نتائج النموذج. تسلط هذه الميزات الضوء على قدرة Airflow على ربط هندسة البيانات التقليدية بعمليات ML المتطورة.
تدفق الهواء «عمليات سير العمل ككود» يسمح النهج للفرق باستخدام Git للتحكم في الإصدار والحفاظ على مسارات التدقيق. إنه مدمج تكامل أوبن لينياج يدعم تتبع نسب البيانات وإدارة النموذج، وهو أمر بالغ الأهمية لتلبية معايير الامتثال مثل GDPR و HIPAA. الذي تم تقديمه مؤخرًا تدفق الهواء ctl توفر أداة سطر الأوامر (الإصدار 0.1.0، الذي تم إصداره في أكتوبر 2025) طريقة آمنة تعتمد على API لإدارة عمليات النشر.
الأمان هو محور التركيز الرئيسي في Airflow 3.x، الذي ينفذ نموذج أمان متعدد الأدوار. تضمن الأدوار مثل مدير النشر ومؤلف DAG ومستخدم العمليات أن علماء البيانات يمكنهم إنشاء خطوط أنابيب دون الحاجة إلى وصول إداري كامل. يمكن أيضًا تشغيل عمليات سير العمل بموجب أذونات مستخدم Unix المحددة من خلال انتحال شخصية المهام وفرض حدود أمان صارمة. علاوة على ذلك، عمليات التكامل مع مدير أسرار أمازون و خزينة هاشي كورب تأكد من تخزين بيانات الاعتماد الحساسة ومفاتيح API بشكل آمن.
تدفق هواء أباتشي هو مجاني للاستخدام بموجب ترخيص أباتشي 2.0. ومع ذلك، يمكن أن تكون التكلفة الإجمالية لتشغيل Airflow كبيرة بسبب موارد DevOps المطلوبة للإعداد والصيانة المستمرة. على الرغم من عدم وجود رسوم ترخيص، تحتاج المؤسسات إلى حساب النفقات المتعلقة بالبنية التحتية السحابية والموظفين المهرة وطبيعة المنصة كثيفة الموارد.
بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى تقليل النفقات التشغيلية، فإن الخدمات المُدارة مثل عالم الفلك، أوس ماوا، و غوغل كلاود كومبوسر تقدم أسعارًا متدرجة أو قائمة على الاستهلاك. غالبًا ما تتضمن هذه الخدمات تحسينات مثل قوائم انتظار العمال، والتي تخصص المهام للأجهزة الأكثر فعالية من حيث التكلفة. على سبيل المثال، يمكن لعُقد GPU التعامل مع مهام التدريب كثيفة الموارد، بينما يتم تعيين المهام الخفيفة لمثيلات وحدة المعالجة المركزية الأكثر اقتصادا. لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة من حيث التكلفة، يجب على المؤسسات مواءمة استخدامها مع نماذج التسعير المرنة هذه، خاصة في البيئات المختلطة أو القائمة على السحابة.
تسمح خطوط أنابيب Kubeflow (KFP) للمستخدمين بتحديد عمليات سير عمل التعلم الآلي كرسومات بيانية غير دورية موجهة من خلال Python SDK. يتم تجميع عمليات سير العمل هذه في ملفات YAML للتنفيذ في حاويات. يدمج التصميم المعياري للمنصة العديد من المكونات الرئيسية، بما في ذلك المدرب للتدريب الموزع، الخطيب لضبط المعلمات الفائقة، و خدمة للاستدلال القابل للتطوير. توفر لوحة القيادة المركزية واجهة موحدة لإدارة هذه المكونات، مما يجعلها خيارًا مثاليًا لتنسيق ML الأصلي لـ Kubernetes. يضمن Kubeflow تشغيل عمليات سير العمل باستمرار، سواء على الأجهزة المحلية أو المجموعات المحلية أو المنصات السحابية مثل Google Cloud فيرتيكس إيه آي. تدعم هذه البنية دورة حياة ML السلسة والفعالة.
يزودها نهج Kubeflow المعياري بمجموعة من الأدوات المصممة للتعلم الآلي. ينظم دورة حياة ML بأكملها - من إعداد البيانات إلى النشر - باستخدام خطوط الأنابيب، وTrainer، وKatib، وKServe. يضمن سجل النموذج المدمج إمكانية التكرار عبر التجارب وعمليات النشر. يبسط Katib ضبط المعلمات الفائقة بطرق مثل تحسين Bayesian والبحث الشبكي. بالنسبة للمهام واسعة النطاق، يدعم مكون المدرب التدريب الموزع باستخدام أطر مثل PyTorch، وجه معانق، ديب سبيد، و جاكسس. تقدم KServe نظامًا أساسيًا بدون خادم ومستقل عن الإطار لنشر النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام تينسورفلو، PyTorch، أو سايكيت-ليرن. تعمل الميزات الإضافية مثل التنفيذ المتوازي والتخزين المؤقت على تحسين الكفاءة الحسابية، بينما تجعل Kubeflow Python SDK إنشاء خطوط الأنابيب أمرًا سهلاً.
يستخدم Kubeflow Kubernetes RBAC ومساحات الأسماء لعزل أعباء العمل وإدارة أذونات المستخدم بشكل فعال. تتعقب خدمة ML Metadata Service حالة ونسب الحاويات المنفذة، وتلتقط تفاصيل حول مدخلاتها ومخرجاتها وعناصر البيانات المرتبطة بها. يحتفظ السجل النموذجي بسجل تدقيق واضح، يربط التجريب بسير عمل الإنتاج. يتم تأمين الوصول إلى جميع المكونات عبر لوحة التحكم المركزية، والتي تستخدم واجهات مصادقة. يقوم عامل Pipeline Persistance بتسجيل بيانات التنفيذ في مخزن البيانات الوصفية المدعوم من MySQL، مما يدعم احتياجات الحوكمة والتدقيق. تُستخدم أسرار Kubernetes لإدارة بيانات الاعتماد الحساسة بأمان، مما يجعل Kubeflow خيارًا قابلاً للتطبيق للبيئات ذات الفجوات الهوائية وعمليات النشر السحابية الخاصة.
كمشروع مفتوح المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0، يلغي Kubeflow رسوم الترخيص، على الرغم من أنه يجب على المستخدمين حساب تكاليف البنية التحتية الأساسية لـ Kubernetes. يتضمن ذلك النفقات المتعلقة بالمنصات السحابية مثل محرك غوغل كوبيرنيتيس أو عمليات النشر المحلية، بالإضافة إلى احتياجات التخزين لإدارة القطع الأثرية من خلال أدوات مثل الأعشاب البحرية FS أو التخزين السحابي من Google. بالنسبة للمؤسسات التي تتطلع إلى تبسيط العمليات، تقدم الخدمات المُدارة مثل Google Cloud Vertex AI Pipelines نموذج الدفع أولاً بأول الذي يعتني بإدارة البنية التحتية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد ميزات مثل التخزين المؤقت في Kubeflow Pipelines في تقليل أوقات التكرار وتقليل تكاليف السحابة المرتبطة.
تم بناء Flyte على الهندسة المعمارية المكونة من ثلاث طائرات التي تنظم عملياتها بكفاءة: طائرة المستخدم، وطائرة التحكم، وطائرة البيانات.
يسمح تصميم Kubernetes الأصلي لـ Flyte بالتعامل مع التزامن العالي والتوسع دون عناء، مما يدعم المشاريع التي تتراوح من التجارب الصغيرة إلى أعباء العمل التي تتطلب الآلاف من وحدات المعالجة المركزية. اليوم، يعتمد أكثر من 3,000 فريق على Flyte لنشر خطوط الأنابيب على نطاق واسع. تشكل هذه البنية العمود الفقري لقدرات التعلم الآلي في Flyte.
يدعم Flyte دورة حياة التعلم الآلي بأكملها بأدوات مصممة خصيصًا تدريب موزع. يتكامل مع هوروفود ومشغلي Kubeflow لمشغلي MPI و TensorFlow و PyTorch. يمكن للمطورين تحديد متطلبات الموارد مباشرة في Python باستخدام أدوات تزيين مثل @task (الطلبات = الموارد (gpu= «2")). يبسط Flyte أيضًا ضبط المعلمات الفائقة باستخدام مهمة الخريطة للمعالجة المتوازية و @dynamic عمليات سير العمل للبحث في الشبكة أو البحث العشوائي أو تحسين Bayesian.
إحدى الميزات البارزة هي التأشير داخل المهام، مما يسمح باستئناف الوظائف طويلة الأمد من نقطة التفتيش الأخيرة بعد الفشل، مع تجنب الحاجة إلى البدء من جديد. أحد الأمثلة الواقعية على قابلية التوسع في Flyte هو ميثان سات، والتي تستخدم Flyte لمعالجة أكثر من 200 غيغابايت من البيانات الأولية يوميًا، والاستفادة من أكثر من 10000 وحدة معالجة مركزية وتوليد ما يقرب من 2 تيرابايت من المخرجات.
«عندما تكتب نصوص Python، يتم تشغيل كل شيء ويستغرق قدرًا معينًا من الوقت، بينما نحصل الآن مجانًا على التوازي عبر المهام. يعتقد علماء البيانات لدينا أن هذا رائع حقًا.» - ديلان وايلدر، مدير الهندسة في Spotify
شركة فلايت بنية متعددة المستأجرين يمكّن فرقًا متعددة من مشاركة البنية التحتية مع الحفاظ على عزل البيانات والتكوينات والموارد. يضمن التنفيذ غير القابل للتغيير عدم تغيير سير العمل بعد التنفيذ، مما يؤدي إلى إنشاء مسار تدقيق قوي وتعزيز عزل البيانات. يسمح إصدار سير العمل للفرق بتتبع التغييرات والعودة إلى الإصدارات السابقة عند الحاجة. جيف بالاكريشنان، مهندس برمجيات في فرينوم، سلطت الضوء على هذه الميزة:
«لدى Flyte مفهوم التحول غير القابل للتغيير - اتضح أنه لا يمكن حذف عمليات التنفيذ، وبالتالي فإن التحول غير القابل للتغيير يعد تجريدًا رائعًا حقًا لمجموعة هندسة البيانات الخاصة بنا».
تستخدم Flyte أيضًا واجهات مكتوبة بقوة للتحقق من صحة البيانات في كل خطوة. تتم إدارة بيانات الاعتماد الحساسة بشكل آمن، إما يتم تحميلها كملفات أو تمريرها كمتغيرات بيئة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر تتبع نسب البيانات من البداية إلى النهاية رؤية كاملة لأصول البيانات والتحولات طوال دورة حياتها.
فلايت هو منصة مجانية مفتوحة المصدر متاح بموجب ترخيص Apache 2.0، حيث يغطي المستخدمون تكاليف البنية التحتية الخاصة بـ Kubernetes. لخفض النفقات، تقدم Flyte قابل للانقطاع حجة في أدوات تزيين المهام، مما يتيح استخدام المثيلات الموضعية أو الاستباقية. يمكن أن يقلل هذا النهج تكاليف الحوسبة بنسبة تصل إلى 90٪ مقارنة بالتسعير عند الطلب. أوضح جيف بالاكريشنان من فرينوم:
«بالنظر إلى الحجم الذي تعمل به بعض هذه المهام، يمكن أن تصبح الحوسبة مكلفة حقًا. لذا فإن القدرة على إضافة حجة قابلة للانقطاع إلى مصمم المهام لمهام معينة كانت مفيدة حقًا لخفض التكاليف».
يتميز Metaflow بتصميم معياري يفصل منطق سير العمل عن التنفيذ، مما يسهل على المطورين التركيز على بناء عمليات سير العمل دون القلق بشأن البنية التحتية الأساسية. تتم كتابة عمليات سير العمل بلغة Python العادية باستخدام واجهة برمجة تطبيقات موحدة، بينما تدير Metaflow التنفيذ عبر بيئات مختلفة. يقوم نهجها متعدد الطبقات بتلخيص المكونات الرئيسية مثل النمذجة والحساب والوصول إلى البيانات والتنسيق. على عكس برامج الجدولة المستقلة، تعمل Metaflow بسلاسة مع أجهزة التنسيق من فئة الإنتاج مثل وظائف خطوة AWS، عمليات سير عمل Argo، وأباتشي آرفلو، وكوبيفلو. يتيح ذلك للفرق تطوير عمليات سير العمل محليًا ونشرها في الإنتاج دون تغيير الكود. يتكامل الإطار أيضًا مع الخدمات السحابية الرائدة للتعامل مع المهام الثقيلة بالبيانات بفعالية. عادةً ما يستغرق نشر البنية التحتية لـ Metaflow إلى حساب سحابي أو مجموعة Kubernetes من 15 إلى 30 دقيقة فقط. تعمل هذه البنية على تبسيط عمليات التعلم الآلي (ML)، مما يمهد الطريق لإمكانيات التعلم الآلي المتخصصة للمنصة.
يتتبع Metaflow تلقائيًا إصدارات التعليمات البرمجية والبيانات والقطع الأثرية، مما يلغي الحاجة إلى الإشراف اليدوي. يمكن للمطورين استخدام أدوات الديكور مثل @batch، @kubernetes، و @checkpoint لتخصيص الموارد لخطوات محددة ومراقبة التقدم أثناء عمليات التدريب الطويلة، مما يساعد على تحسين تكاليف السحابة.
تشمل التحسينات الأخيرة دعم الخطوات الشرطية والتكرارية، مما يتيح المزيد من عمليات سير العمل المتقدمة للذكاء الاصطناعي. يعمل الأمر «spin» على تبسيط عملية إنشاء التدفق المتزايد. بالإضافة إلى ذلك، تدعم Metaflow الأجهزة المتخصصة، مثل AWS Trainium، لمهام مثل التدريب وضبط نماذج اللغات الكبيرة.
أثبتت المنصة قدرتها على تسريع سير عمل ML بشكل كبير. على سبيل المثال، قال بيتون ماكولوغ، مهندس البرمجيات في Ramp، أن تنفيذ Metaflow مع AWS Batch and Step Functions زاد بشكل كبير من سرعة تطوير التعلم الآلي. بعد الانتهاء من نموذج «المخاطرة» الذي استغرق بناؤه شهورًا، قدم الفريق ثمانية نماذج إضافية في غضون عشرة أشهر. اليوم، يتعامل نظامهم مع أكثر من 6000 عملية تدفق. وبالمثل، أبلغ فريق علوم البيانات في CNN عن اختبار ضعف عدد النماذج في الربع الأول من عام 2021 مقارنة بعام 2020 بأكمله.
«يُقصد بـ Airflow استخدامه كمنسق لأحمال العمل الحسابية، بدلاً من أعباء العمل نفسها... لا يزال Metaflow يتضمن واجهة مستخدم سهلة الاستخدام حيث يمكن لعلماء البيانات فحص تقدم المهام.»
- بيتون ماكولوغ، مهندسة برمجيات، Ramp
تُستكمل نقاط القوة التقنية لشركة Metaflow بتركيزها على الحوكمة والأمان، وهما أمران ضروريان لاستخدام المؤسسات.
تقدم Metaflow ميزات أمان قوية مصممة لبيئات المؤسسات. ال @project يضمن decorator عزل مساحة الاسم لبيئات مختلفة (على سبيل المثال، المستخدم والاختبار والإنتاج)، وحماية عمليات نشر الإنتاج. لمزيد من تأمين العمليات، تتطلب عمليات نشر الإنتاج رموز التفويض. من خلال نشر Metaflow مباشرة في الحساب السحابي للمؤسسة أو مجموعة Kubernetes، تظل جميع البيانات وموارد الحوسبة ضمن محيط أمان المؤسسة.
ال @project يدعم decorator أيضًا إمكانات التدقيق الشاملة من خلال تتبع جميع التدفقات والتجارب والتحف تلقائيًا. تتكامل Metaflow بسلاسة مع بروتوكولات أمان الشركات الحالية وأطر إدارة البيانات وأنظمة الإدارة السرية، مما يضمن الامتثال لمعايير المؤسسة.
Metaflow مفتوح المصدر ومتاح بموجب ترخيص Apache 2.0، مما يعني أن الفرق تدفع فقط مقابل الموارد السحابية التي تستخدمها. يوفر نهج «Bring Your Own Cloud» التحكم الكامل في التكاليف. بالنسبة لأولئك الذين يبحثون عن دعم إضافي، تتوفر الإصدارات المُدارة والخدمات الاحترافية من خلال Outerbounds.
يستخدم Prefect بنية مختلطة تفصل التنسيق عن التنفيذ. تمت إدارة طائرة التحكم من خلال سحابة مثالية، يعالج البيانات الوصفية والجدولة، بينما يتم تنفيذ وقت التشغيل على البنية التحتية الخاصة. يضمن هذا الإعداد بقاء البيانات الحساسة داخل شبكتك، مما يوفر الأمان والمرونة. يتم تنفيذ المهام ديناميكيًا استنادًا إلى ظروف الوقت الفعلي، مع إمكانية الاستئناف من نقاط الفشل.
يتم تعريف عمليات سير العمل باستخدام ديكورات Python مثل @flow و @task، مما يجعل من السهل دمج أنماط البرمجة الحديثة مثل async/await وتلميحات الكتابة. يسمح هذا الأسلوب لمهندسي التعلم الآلي بإنشاء المهام والفروع ديناميكيًا، وتكييف سير العمل استنادًا إلى ظروف البيانات دون الحاجة إلى تحديد كل سيناريو مسبقًا.
يستخدم Prefect آلية «السحب» حيث يقوم العمال باستطلاع واجهة برمجة تطبيقات Prefect للمهام المجدولة، مما يلغي الحاجة إلى الاتصالات الواردة ويحافظ على أمان جدران الحماية. يدعم هذا التصميم عمليات سير العمل الفعالة والقابلة للتطوير لمشاريع التعلم الآلي.
نجح نظام Prefect 3.0 في تقليل عبء وقت التشغيل بنسبة تصل إلى 90%، واكتسب قوة جذب مع أكثر من 6.5 مليون عملية تنزيل شهرية وما يقرب من 30,000 مهندس مساهم. لقد جعلتها مرونتها وقابليتها للتطوير أداة مفضلة للعديد من المؤسسات.
عند تطبيق كاش، قادت مهندسة التعلم الآلي ويندي تانغ تكامل Prefect لتعزيز سير العمل لمنع الاحتيال. صمم الفريق ميزات Prefect لتتوافق مع احتياجات البنية التحتية الخاصة بهم مع الحفاظ على معايير الأمان الصارمة.
«لقد أخذنا جميع ميزات Prefect وصممنا بنية تعمل حقًا من أجل توفير البنية التحتية لدينا ومؤسستنا.» - ويندي تانغ، مهندسة التعلم الآلي في Cash App
سنوركل بالذكاء الاصطناعي استخدم إصدار Prefect مفتوح المصدر لتحقيق قابلية تطوير ملحوظة. قام سميت شاه، مدير الهندسة، بتطبيق Prefect لإدارة أكثر من 1,000 تدفق في الساعة وعشرات الآلاف من عمليات التنفيذ اليومية على Kubernetes، مما أدى إلى زيادة الإنتاجية بمقدار 20 ضعفًا.
«لقد قمنا بتحسين الإنتاجية بمقدار 20 ضعفًا باستخدام Prefect. إنه العمود الفقري لدينا للمعالجة غير المتزامنة - سكين الجيش السويسري.» - سميت شاه، مدير الهندسة في Snorkel AI
يشمل Prefect أيضًا خادم MCP (بروتوكول السياق النموذجي)، مما يبسط المراقبة وتصحيح الأخطاء والاستعلام عن البنية التحتية. تعمل هذه الأداة على تبسيط عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها لخطوط أنابيب التعلم الآلي المعقدة.
يوفر Prefect ميزات أمان قوية، بما في ذلك التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) على مستويات متعددة - الحساب ومساحة العمل والكائن. وهذا يسمح للفرق بالفصل بين بيئات التطوير والتدريج والإنتاج. تعمل ميزات المؤسسة مثل تسجيل الدخول الأحادي (SSO) وإدارة الفريق القائمة على SCIM وتصميم الاتصال غير الوارد على تعزيز الأمان والتوافق.
تقوم سجلات التدقيق بتتبع جميع الإجراءات لتلبية متطلبات الامتثال، بينما تضمن الإدارة السرية الآمنة تخزين بيانات الاعتماد بأمان وعدم ترميزها في خطوط الأنابيب.
عند نقطة النهاية، قادت شركة Sunny Pachunuri، هندسة البيانات ومديرة المنصة، عملية الانتقال إلى Prefect من منصة منافسة. ألغى هذا الانتقال الحاجة إلى التعديل التحديثي وأدى إلى وفورات كبيرة في التكاليف ومكاسب في الإنتاجية.
«أدى التحول من عالم فلك إلى محافظ إلى انخفاض بنسبة 73.78٪ في تكاليف الفواتير وحدها.» - صني باتشونوري، هندسة البيانات ومدير النظام الأساسي في Endpoint
هذه الميزات تجعل Prefect آمنًا وفعالًا من حيث التكلفة للاستخدام المؤسسي.
تقدم Prefect ثلاثة مستويات تسعير لتلبية الاحتياجات المختلفة:
يسمح نموذج التنفيذ المتين الخاص بـ Prefect باستئناف سير العمل من نقاط الفشل، مما يتجنب الحاجة إلى إعادة تشغيل مهام التدريب على التعلم الآلي بالكامل. هذا يقلل من تكاليف الحوسبة بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، تدعم عمليات التنسيق المدركة للبنية التحتية مثيلات Kubernetes الموضعية، والتي يمكن أن تخفض نفقات الحوسبة بنسبة 60-75٪ مقارنة بالتسعير عند الطلب.
على سبيل المثال، رينت ذا رنواي أبلغت عن انخفاض بنسبة 70٪ في تكاليف الحوسبة من خلال الاستفادة من التنسيق الواعي للبنية التحتية لشركة Prefect.
يعتمد هذا القسم على المراجعات السابقة للمنصة، ويقدم مقارنة جنبًا إلى جنب بين مزاياها وتحدياتها الأساسية. توفر كل منصة مجموعتها الخاصة من نقاط القوة والمقايضات، مما يجعل من الضروري اختيار منصة تتوافق مع البنية التحتية والخبرة والميزانية الخاصة بك. يوضح الجدول أدناه نقاط القوة والقيود وحالات الاستخدام المثالية لكل منصة.
تدفق هواء أباتشي يحظى بتقدير كبير لإدارة تبعيات المهام المعقدة باستخدام هيكل الرسم البياني غير الدوري الموجه (DAG)، والذي يضمن التنفيذ الشفاف والذي يمكن التنبؤ به. ومع ذلك، فإنها تتطلب ملحقات ML مخصصة، ويمكن أن تستهلك الكثير من الموارد، وتفتقر إلى دعم المؤسسة الرسمي.
كيوبيفلو يتكامل بسلاسة مع Kubernetes وحصل على دعم مجتمعي كبير، كما يتضح من أكثر من 258 مليون عملية تنزيل لـ PyPI و 33100 من نجوم GitHub. على الرغم من ذلك، فهي معروفة بتعقيدها ومتطلبات الصيانة العالية، وغالبًا ما تتطلب فريقًا متخصصًا من 3 إلى 5 مهندسين، والذي يمكن أن يكلف حوالي 400000 دولار سنويًا.
فلايت تتفوق في التعامل مع عمليات سير العمل واسعة النطاق ذات الإصدار مع التركيز على قابلية التكرار، ولكنها تتطلب خبرة Kubernetes وتقدم نفقات إضافية للبنية التحتية.
ميتافلو يبسط إدارة البنية التحتية لعلماء البيانات، لكن اعتماده الكبير على بايثون يجعله أقل ملاءمة للبيئات التي تتطلب دعمًا للغات برمجة متعددة.
حاكم يتبع نهجًا خفيفًا مع تصميم Python النقي، مما يلغي الحاجة إلى DSLs أو YAML، ويفتخر بتخفيض 90٪ في عبء وقت التشغيل في الإصدار 3.0. ومع ذلك، يمكن أن تظل ثقيلة الموارد للمهام الصغيرة.
تسلط هذه الأفكار الضوء على أهمية مواءمة اختيار النظام الأساسي الخاص بك مع احتياجات مشروعك المحددة. ما يقرب من 80٪ من مشاريع التعلم الآلي تفشل في التقدم إلى ما بعد التجريب بسبب تحديات النشر والمراقبة وموثوقية النموذج. يمكن أن يؤدي اختيار منصة تكمل خبرة فريقك والبنية التحتية الحالية - بدلاً من مجرد اختيار الخيار الأكثر اكتظاظًا بالميزات - إلى تعزيز فرصك في الوصول بنجاح إلى الإنتاج بشكل كبير.
تعرض المقارنة أعلاه نقاط القوة الفريدة لمنصات التنسيق المختلفة، مما يوضح أن الاختيار الصحيح يعتمد على خبرة فريقك واحتياجات المشروع.
بالنسبة للفرق التي تعمل بكثافة في Python، تقدم Prefect حلاً بديهيًا. مع بساطتها @flow مصمم الديكور، يمكنك بسهولة تحويل الوظائف إلى سير عمل الإنتاج. يضمن نموذج التنفيذ المختلط الخاص به أمان البيانات من خلال الحفاظ على المعلومات الحساسة محلية مع مشاركة البيانات الوصفية خارجيًا فقط.
إذا كان فريقك يعتمد على Kubernetes، فإن منصات مثل Kubeflow أو Flyte تعد خيارات ممتازة. تتألق هذه الأدوات في البيئات التي تتطلب قابلية استنساخ صارمة وإمكانيات DevOps القوية، على الرغم من أنها تأتي مع منحنى تعليمي أكثر حدة ومتطلبات صيانة أعلى.
منصات التنسيق بدون خادم مثل خطوط أنابيب سيج ميكر أو تعد خطوط أنابيب Vertex AI مثالية للمشاريع السحابية الأصلية والمراعية للميزانية. من خلال فرض رسوم على وقت الحوسبة الفعلي فقط وتجنب تكاليف البنية التحتية الخاملة، فإنها توفر نموذجًا فعالاً وفعالًا من حيث التكلفة.
بالنسبة للفرق التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها وتعمل في الصناعات الخاضعة للتنظيم، فإن ميزات الأمان مثل تسجيل الدخول الأحادي والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وسجلات التدقيق التفصيلية غير قابلة للتفاوض. يضمن اختيار الأنظمة الأساسية بهذه الإمكانات الامتثال وعمليات النشر السلسة.
يجب على المؤسسات التي تدير تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي متعددة النماذج مع احتياجات الحوكمة الصارمة أن تأخذ في الاعتبار prompts.ai. من خلال الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا من أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي وأدوات FinOps في الوقت الفعلي، فإنه يوفر نظامًا بيئيًا موحدًا يمكنه خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. تعمل أرصدة TOKN الخاصة بنظام الدفع أولاً بأول على مواءمة الإنفاق مباشرةً مع الاستخدام، مما يضمن كفاءة التكلفة والحوكمة على مستوى المؤسسة.
نظرًا لأن منصات التنسيق تتطور إلى ما وراء هياكل DAG الصلبة نحو تدفقات تحكم أكثر مرونة قائمة على Python، فإنها تتيح سير العمل الديناميكي القائم على الأحداث وتنسيق الذكاء الاصطناعي الفعال. لن يؤدي اختيار النظام الأساسي المناسب الآن إلى تلبية احتياجاتك الحالية فحسب، بل سيضع مؤسستك أيضًا في وضع يؤهلها لمستقبل التنسيق الذاتي.
عند اختيار منصة تنسيق التعلم الآلي، القابلية للتطوير يجب أن تكون أولوية قصوى. اختر حلاً قادرًا على التكيف مع أعباء العمل المتزايدة مع دعم عمليات النشر عبر الإعدادات المحلية أو السحابية أو المختلطة. أفضل المنصات تحقق ذلك دون الحاجة إلى تعديلات كود شاملة. يمكن لميزات مثل تنسيق الحاويات، خاصة مع Kubernetes، تبسيط عمليات التوسع والنشر.
عامل حاسم آخر هو سهولة بناء وإدارة عمليات سير العمل. المنصات التي تدعم لغات البرمجة المستخدمة على نطاق واسع مثل Python تجعل من السهل على علماء البيانات تصميم خطوط الأنابيب بشكل حدسي. بالإضافة إلى ذلك، ابحث عن التكامل السلس مع أدوات إصدار البيانات ومراقبة النماذج وخطوط أنابيب CI/CD لضمان سير العمل السلس والشامل.
أخيرًا، انتبه إلى قابلية الملاحظة والموثوقية والتكلفة. يجب أن توفر المنصة الموثوقة مراقبة شاملة ومقاييس في الوقت الفعلي ومعالجة فعالة للأخطاء للحفاظ على وقت تشغيل النظام. قارن هياكل التسعير - سواء كانت خدمات مُدارة بنظام الدفع أولاً بأول أو حلول الاستضافة الذاتية - وتأكد من تضمين ميزات الأمان الأساسية مثل التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار لتلبية معايير الامتثال. من خلال إعطاء الأولوية لهذه الاعتبارات، ستكون مجهزًا بشكل أفضل لتحديد منصة تتوافق مع متطلبات مشروعك وأهدافه.
تنقسم نماذج التسعير لمنصات تنسيق التعلم الآلي عمومًا إلى ثلاثة أنواع رئيسية: اشتراكات بسعر ثابت، الرسوم القائمة على الاستخدام، و عقود المؤسسة المخصصة. تقدم الخطط ذات السعر الثابت نفقات شهرية يمكن التنبؤ بها، والتي يمكن أن تكون مفيدة لوضع الميزانية، ولكنها قد تصبح مكلفة إذا تجاوز استخدامك الحصة المخصصة. من ناحية أخرى، يتم تحصيل الرسوم من النماذج القائمة على الاستخدام استنادًا إلى عوامل مثل وقت الحساب أو مكالمات API أو عدد عمليات تشغيل سير العمل. يعمل ذلك على مواءمة التكاليف مع الاستخدام الفعلي، مما يجعلها مناسبة تمامًا للشركات ذات أعباء العمل المتقلبة، على الرغم من صعوبة التنبؤ بها. تتبع بعض المنصات نهجًا مختلطًا، يجمع بين رسوم الاشتراك الأساسية والرسوم الإضافية للاستخدام، مما يوفر مزيجًا من المرونة وإدارة التكاليف.
يمكن أن تتأثر الأسعار أيضًا بميزات المنصة. قد تؤدي خيارات مثل تسريع GPU أو Kubernetes المُدارة أو الوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي إلى زيادة التكاليف. بالنسبة للشركات التي تركز على التحكم في النفقات، تعد المنصات ذات لوحات معلومات التكلفة الواضحة وأنظمة الفواتير الشفافة خيارًا أفضل. وفي الوقت نفسه، قد تميل الفرق التي تعطي الأولوية للتوسع السريع نحو الحلول ذات الأسعار المرنة عند الطلب، حتى لو كان ذلك يعني ارتفاع التكاليف المتغيرة. لتقييم التأثير المالي لمنصة التنسيق بدقة، من الضروري فهم هيكل التسعير الخاص بها بالتفصيل.
عند اختيار منصة تنسيق ML، من الضروري التركيز على تدابير الأمان التي تحمي كلاً من بياناتك وسير العمل، مع تلبية معايير الامتثال للصناعة. ابحث عن منصات تعطي الأولوية إقامة البيانات، مما يضمن بقاء التعليمات البرمجية والبيانات الخاصة بك داخل بيئتك. تعد الميزات مثل اتصالات العمال الصادرة فقط والبنى المختلطة التي تمنع الوصول إلى الشبكة الواردة أمرًا حيويًا للحفاظ على التحكم والأمان. ابحث عن شهادات مثل SOC 2 من النوع الثاني، GDPR، و هيبا، جنبًا إلى جنب مع ممارسات مثل العادية اختبار الاختراق و برامج مكافأة الأخطاء لتحديد نقاط الضعف ومعالجتها.
فعّال إدارة الوصول هو عامل حاسم آخر. يجب أن تتضمن المنصات التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC)، المصادقة متعددة العوامل (MFA)، و تسجيل الدخول الأحادي (SSO) لضمان وصول المستخدمين المصرح لهم فقط. اتصال آمن من خدمة إلى خدمة مع حسابات الخدمة، وتأكد من تشفير جميع البيانات أثناء الراحة وأثناء النقل. شامل سجل التدقيق مع فترات الاحتفاظ القابلة للتخصيص ضرورية أيضًا للامتثال والتحقيقات الجنائية.
لمزيد من تأمين البنية التحتية، ابحث عن ميزات مثل أمن الحاويات، Kubernetes RBAC، تجزئة الشبكة، و إدراج عناوين IP المسموح بها. تساعد هذه الأدوات على تقليل نقاط الضعف المحتملة وضمان أن بيئة التعلم الآلي الخاصة بك آمنة وجاهزة للإنتاج.
