Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يمكن أن تكون عمليات سير عمل التعلم الآلي معقدة، ولكن النظام الأساسي المناسب يمكنه تبسيط العمليات وتوفير التكاليف وتحسين النتائج. فيما يلي تفصيل لأربع منصات رائدة مصممة لتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي:
كل منصة تلبي الاحتياجات المختلفة، من تبسيط سير عمل LLM إلى إدارة خطوط الأنابيب واسعة النطاق. اختر بناءً على أهداف فريقك والخبرة الفنية ومتطلبات قابلية التوسع.
مقارنة منصات سير عمل التعلم الآلي: الميزات ونقاط القوة وحالات الاستخدام المثالية
ملف Prompts.ai عبارة عن منصة تنسيق الذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط وتوحيد الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا من نماذج اللغات الكبيرة من الدرجة الأولى (LLMs). وتشمل هذه الأسماء المعروفة مثل جي بي تي -5، كلود، لاما، الجوزاء، جروك-4، فلوكس-برو، وكلينج. بدلاً من التوفيق بين الاشتراكات والأدوات المتعددة، يمكن للفرق توجيه عمليات سير العمل إلى النموذج الأنسب للمهمة، كل ذلك من واجهة واحدة آمنة. هذا يزيل أوجه القصور في إدارة العديد من الأدوات وتبسيط عمليات التعلم الآلي.
يقع في قلب ملف Prompts.ai طبقة الوصول إلى النموذج الموحد، مما يجعل العمل مع العديد من LLMs أمرًا بسيطًا وفعالًا. يمكن للمستخدمين مقارنة أداء النموذج والتبديل بين الموفرين بسهولة وتعيين المطالبات للنموذج الأفضل أداءً لتلبية احتياجاتهم. ليست هناك حاجة للتعامل مع مفاتيح API المتعددة أو أنظمة المصادقة أو إعدادات الفواتير. يسمح هذا النهج المبسط للمؤسسات باستكشاف ودمج نماذج جديدة في سير العمل في غضون دقائق وليس أسابيع، مما يضمن بقاء العمليات فعالة وقابلة للتكيف.
يتضمن ملف Prompts.ai ملف طبقة FinOps في الوقت الفعلي لمراقبة استخدام الرمز المميز عبر جميع النماذج والفرق. بدلاً من الرسوم الشهرية الثابتة، تستخدم المنصة نظام الدفع أولاً بأول مع أرصدة TOKN، مما يضمن توافق التكاليف مع الاستخدام الفعلي. من خلال إلغاء الاشتراكات غير الضرورية وتحسين اختيار النموذج بناءً على التكلفة والأداء، يمكن للمؤسسات وفقًا للتقارير خفض نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. يربط هذا النهج الإنفاق مباشرة بالنتائج القابلة للقياس، مما يضمن أن كل دولار يتم إنفاقه يحقق قيمة.
بالنسبة للمؤسسات، وخاصة تلك التي تعمل في الصناعات المنظمة، فإن الحوكمة القوية ضرورية. يتضمن ملف Prompts.ai مضمنًا مسارات التدقيق وضوابط الوصول وأدوات الامتثال. تتعقب هذه الميزات استخدام النموذج والمطالبات المنفذة وتدفق البيانات الحساسة من خلال عمليات سير العمل، مما يوفر الرؤية الكاملة والمساءلة. من خلال الاحتفاظ بجميع البيانات داخل محيط أمان المؤسسة، تقلل المنصة من الاعتماد على خدمات الطرف الثالث الخارجية، مما يعزز الأمان والامتثال.
سواء كنت وكالة صغيرة أو شركة Fortune 500، تم تصميم Prompts.ai للتوسع دون عناء. لا تتطلب إضافة نماذج أو مستخدمين أو فرق جديدة تغييرات معقدة في البنية التحتية. تبدأ مستويات التسعير من 99 دولارًا لكل عضو شهريًا للخطة الأساسية، مع خطط Pro و Elite التي تقدم ميزات موسعة بسعر 119 دولارًا و 129 دولارًا على التوالي. تضمن قابلية التوسع هذه للمؤسسات من جميع الأحجام الحفاظ على سير عمل الذكاء الاصطناعي الفعال والمبسط مع نمو احتياجاتها.
TensorFlow Extended (TFX) هي منصة Google القوية المصممة لإدارة دورة الحياة الكاملة لمشاريع التعلم الآلي. تم تصميمه على TensorFlow، وهو يدعم كل شيء بدءًا من التحقق من صحة البيانات وحتى نشر النموذج ومراقبته، مما يجعله حلاً مثاليًا لخطوط أنابيب ML على مستوى الإنتاج.
تؤكد TFX على قابلية التكرار والشفافية من خلال استخدامها لبيانات ML الوصفية (MLMD)، التي تتعقب بدقة عمليات تشغيل المكونات والقطع الأثرية والتكوينات. تقوم أدوات مثل TensorFlow Data Validation (TFDV) تلقائيًا بإنشاء مخططات البيانات وتحديد الحالات الشاذة، مما يضمن جودة البيانات. يقوم تحليل نموذج TensorFlow (TFMA) بتقييم أداء النموذج قبل النشر، والتحقق من النتائج مقابل المقاييس المحددة مسبقًا. بمجرد نشر النماذج، تستمر TFDV في مراقبة طلبات الاستدلال للانحراف والشذوذ. بالإضافة إلى ذلك، يقوم مكون InfraValidator بإجراء عمليات نشر الكناري في بيئات معزولة، مما يحمي أنظمة الإنتاج من النماذج المعيبة المحتملة. إجراءات الحوكمة هذه تجعل TFX خيارًا موثوقًا لإدارة عمليات سير عمل ML المعقدة.
تم تصميم TFX للتعامل مع متطلبات عمليات التعلم الآلي واسعة النطاق. يتكامل بسلاسة مع أدوات التنسيق مثل تدفق هواء أباتشي و خطوط أنابيب كوبيفلو، مما يتيح سير العمل الموزع. يدعم Kubeflow، على وجه الخصوص، التدريب المحمول والموزع على Kubernetes، مما يعزز المرونة. تسمح البنية المعيارية لـ TFX للفرق بتوسيع مكونات محددة من سير العمل بشكل مستقل، مما يضمن القدرة على التكيف مع الاحتياجات الحسابية المتغيرة. هذه الوحدة النمطية والقدرة على التكامل تجعل TFX أداة أساسية لإدارة تدفقات عمل ML القابلة للتطوير.
بالتوسع في أفكار التنسيق وقابلية التوسع التي تمت مناقشتها سابقًا، يوفر MLFlow إطارًا متماسكًا مصممًا لإدارة دورة الحياة الكاملة لمشاريع التعلم الآلي، مع التركيز بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي التوليدي.
MLFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مستخدمة على نطاق واسع في مختلف الصناعات. وهي تدعم كل مرحلة من مراحل عملية التعلم الآلي، بدءًا من التجارب الأولية وحتى نشر الإنتاج على نطاق واسع.
يتكامل MLFlow الآن بسلاسة مع الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال بوابة الذكاء الاصطناعي وقدرات GenAI. تعمل بوابة الذكاء الاصطناعي كواجهة موحدة لنشر وإدارة العديد من موفري نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، مثل أوبن إيه آي، أنثروبي، أزور أوبن إيه آي، الجوزاء، و AWS بيدروك، كل ذلك من خلال نقطة نهاية آمنة واحدة. يسمح هذا الإعداد للفرق بالتبديل بين مقدمي الخدمة دون عناء دون الحاجة إلى تغيير رمز التطبيق. بالإضافة إلى ذلك، يدعم نظام الإدارة السريعة الخاص به إصدار النماذج وسجلات تفاصيل التنفيذ، مما يحسن شفافية سير عمل GenAI وإمكانية الملاحظة. يعمل MLFlow أيضًا مع أطر مثل لانج تشين، التي تقدم واجهات برمجة التطبيقات لتسجيل النماذج وتتبعها.
تساعد بوابة الذكاء الاصطناعي المؤسسات على تقليل النفقات من خلال توجيه الطلبات إلى النماذج الأكثر كفاءة المتاحة. لا يعمل هذا النهج المركزي على تحسين التكاليف فحسب، بل يضمن أيضًا المرونة في إدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
يركز MLFlow بشدة على قابلية التكرار وإدارة النماذج التعاونية. يعمل سجل النماذج الخاص به كمستودع مركزي لدورة حياة النماذج بأكملها، بما في ذلك الإصدار وانتقالات المرحلة (مثل التطوير والتدريج والإنتاج والأرشفة) والتعليقات التوضيحية. يتم تحسين الأمان من خلال AI Gateway، التي تخزن مفاتيح API بشكل آمن وتسجل بيانات الطلب/الاستجابة لمسارات التدقيق الشاملة. تلتقط ميزات المراقبة الخاصة به بيانات التنفيذ التفصيلية لسير عمل GenAI، مما يساعد على كل من جهود الامتثال وتصحيح الأخطاء.
يدعم MLFlow، المصمم لعمليات المؤسسات الكبيرة، التدريب الموزع على مجموعات مثل أباتشي سبارك ويتكامل مع حلول التخزين الموزعة مثل AWS 3 وDBFS. وهي تجمع نماذج للنشر عبر مجموعة متنوعة من البيئات، بما في ذلك عامل ميناءخوادم REST القائمة على الويب والمنصات السحابية و أباتشي سبارك UDFs. بالنسبة لعمليات نشر Kubernetes القابلة للتطوير، يتكامل MLFlow مع MLServer، مستفيدًا من أدوات مثل خدمة و سيلدون كور. تعمل طريقة predict_stream (التي تم تقديمها في الإصدار 2.12.2+) على تعزيز قدرتها على التعامل مع تدفقات البيانات الكبيرة أو المستمرة بكفاءة. هذه الميزات تجعل MLFlow أداة قوية ضمن النظام البيئي الأوسع لسير عمل التعلم الآلي، مما يمهد الطريق لتقييم نقاط القوة والقيود الخاصة بالمنصات المختلفة.
تقدم Kubeflow نهج Kubernetes الأصلي لإدارة تدفقات عمل التعلم الآلي على نطاق واسع، مما يجعلها أداة قوية للمؤسسات. تم تصميمه للتعامل مع أحمال عمل AI/ML الموزعة، ويعمل بسلاسة عبر البيئات السحابية ومراكز البيانات المحلية.
يدعم Kubeflow دورة حياة الذكاء الاصطناعي بأكملها، مع تدفقات عمل متخصصة لـ نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). من خلال Kubeflow Trainer، فإنه يوفر إمكانات ضبط دقيقة متقدمة، مما يتيح التدريب الموزع عبر أطر مثل PyTorch و HuggingFace و DeepSpeed و MLX و JAX و XGBoost. للتعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي التوليدية، توفر KServe منصة استدلال قوية مصممة لحالات الاستخدام القابلة للتطوير. تساعد ميزات مثل التوجيه الذكي و «Scale to Zero» على وحدات معالجة الرسومات على تحسين استخدام الموارد. يسمح هذا الإعداد المعياري للفرق بدمج وظائف LLM دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في البنية التحتية.
يعزز Kubeflow إدارة سير العمل باستخدام عزل متعدد المستخدمين، مما يمنح المسؤولين التحكم الدقيق في الوصول والعمليات عبر الفرق المختلفة. يقوم سجل النماذج الخاص بالمنصة بتخزين البيانات الوصفية والتحف الفنية الهامة لتعلم الآلة، مما يضمن التتبع الواضح لنسب النموذج طوال دورة حياته. تدعم Kubeflow Pipelines أيضًا حفظ أدوات التعلم الآلي في السجلات المتوافقة، مما يساعد المنظمات في تلبية المعايير التنظيمية. تعمل أدوات الإصدار والتعاون المضمنة على جعل التجارب والنماذج قابلة للتدقيق والاستنساخ. تتوافق ميزات الحوكمة هذه مع البنية الموزعة لـ Kubeflow، مما يوفر حلاً منظمًا ومرنًا.
تصميم Kubeflow موجه نحو العمليات واسعة النطاق، مما يجعله خيارًا مثاليًا لإدارة تطبيقات AI/ML المعقدة. رافايتستخدم منصة MLops الخاصة بـ Kubeflow للإشراف على أساطيل تطبيقات AI/ML عبر AWS و Azure و GCP والأنظمة المحلية وحتى البيئات المتطورة. وهو يدعم قابلية التوسع التشغيلي من خلال تمكين الفرق من الإدارة مئات المجموعات والتطبيقات في مجموعات منظمة ومحددة بالبرمجيات. تقوم خطوط أنابيب Kubeflow بتنسيق عمليات سير العمل المحمولة والحاويات التي يمكن توسيعها بشكل مستقل. بالإضافة إلى ذلك، يعمل مشغل Kubeflow Spark على تبسيط تشغيل تطبيقات Spark على Kubernetes، وتبسيط إعداد البيانات وهندسة الميزات للمشاريع الكبيرة. يسمح هذا النظام البيئي المرن للمؤسسات بنشر المكونات التي تحتاجها فقط أو استخدام النظام الأساسي الكامل، اعتمادًا على أهدافها.
بعد الاستكشاف التفصيلي لملفات تعريف المنصة، دعونا نتعمق في المزايا والعيوب الرئيسية، ونلقي الضوء على المقايضات التي تقدمها كل منصة.
تعمل كل منصة على موازنة التكلفة والتعقيد والقدرات بشكل مختلف، مما يساعد الفرق على مطابقة متطلباتها الفنية مع الحقائق التشغيلية.
منصات مفتوحة المصدر مثل TFX و MLFlow و Kubeflow تلغي رسوم الترخيص ولكنها تتطلب موارد هندسية كبيرة. تتطلب هذه الحلول استثمارات في البنية التحتية - التي تغطي الحوسبة والتخزين والشبكات - إلى جانب الدعم الهندسي المستمر. على سبيل المثال، تم تصميم TFX لتلبية احتياجات حجم الإنتاج، ولكنها تعتمد على أدوات التنسيق مثل Apache Airflow وواجهة ML Metadata الخلفية. يوفر Kubeflow، المبني على أساس Kubernetes، قابلية تطوير لا مثيل لها ولكنه يأتي مع منحنى تعليمي حاد، مما يتطلب خبرة DevOps المتقدمة للإدارة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل فعال. وفي الوقت نفسه، تتميز MLFlow بمرونتها، حيث تتكامل بسلاسة مع أكثر من 40 إطارًا - بما في ذلك PyTorch و OpenAI و HuggingFace و TensorFlow. ومع ذلك، فإن نشر MLFlow في إعدادات الإنتاج غالبًا ما يتطلب موارد هندسية مخصصة.
قابلية التشغيل البيني والتعاون هي أيضًا عوامل تمييز رئيسية بين هذه المنصات. يبسط MLFlow عملية النشر من خلال توحيد حزم النماذج في «نكهات» متعددة، مما يتيح التكامل مع بيئات مثل خوادم REST القائمة على Docker و Azure ML و AWS SageMaker و Apache Spark. يعمل السجل الخاص به كمتجر نماذج مركزي، مكتمل بواجهات برمجة التطبيقات وواجهة سهلة الاستخدام لإدارة دورة حياة النموذج بأكملها، وتعزيز التعاون بين الفرق. من ناحية أخرى، يسمح تصميم Kubeflow المعياري والأصلي لـ Kubernetes للفرق بنشر المكونات بشكل مستقل أو كمنصة كاملة في أي بيئة Kubernetes. وبالمثل، تعمل خطوط أنابيب TFX بسلاسة مع أنظمة التنسيق الخارجية وتستخدم الواجهة الخلفية لـ ML Metadata، مما يضمن إمكانية التتبع لتتبع التجارب وإمكانية استنساخها.
تختلف متطلبات الموارد لهذه المنصات على نطاق واسع. تلبي الحلول مفتوحة المصدر احتياجات الفرق ذات القدرات الهندسية القوية، في حين أن الخدمات المُدارة مناسبة بشكل أفضل لأولئك الذين يعطون الأولوية للنشر السريع. على الرغم من أن المنصات مفتوحة المصدر تأتي بدون رسوم ترخيص، إلا أن التكلفة الإجمالية للملكية يمكن أن تكون كبيرة عند احتساب الساعات الهندسية اللازمة للصيانة والتخصيص. تعمل استضافة MLFlow المُدارة، التي وصفها منشئوها بأنها «مجانية ومُدارة بالكامل»، على تبسيط الإعداد ولكن قد تكون هناك قيود على التوافق أو تفضل البدائل الأصلية لميزات محددة.
فيما يلي مقارنة سريعة للمنصات:
تسلط هذه المقارنة الضوء على كيفية توافق التصميم الفريد لكل منصة مع الأولويات التشغيلية والتقنية المختلفة، مما يساعد الفرق على اتخاذ قرارات مستنيرة.
اختر النظام الأساسي الذي يناسب أهداف مؤسستك وأولوياتها.
في حين أن MLOPs الفعالة يمكن أن تقلل من وقت النشر بنسبة 60-70٪ وتحسن معدلات نجاح الإنتاج بشكل كبير، فإن 20٪ فقط من مشاريع الذكاء الاصطناعي تصل إلى الإنتاج. هذا يسلط الضوء على أهمية اختيار منصة تتوافق مع احتياجاتك الخاصة. يعد التقييم المدروس لقدرات كل منصة أمرًا ضروريًا لضمان النجاح.
يعمل Prompts.ai على تبسيط عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال توفير وصول موحد إلى أكثر من 35 نموذجًا، مع استكمال الحوكمة المضمنة وإدارة التكاليف في الوقت الفعلي، مما يقلل نفقات الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. توفر TFX موثوقية قوية على مستوى الإنتاج للفرق التي تركز على TensorFlow، على الرغم من أنها تتطلب تنسيقًا مكثفًا. تتميز MLFlow بنقاط قوتها في تتبع التجارب والتحكم في الإصدار وقابلية التكرار، إلى جانب خيارات النشر المرنة. يلبي Kubeflow احتياجات الفرق ذات الخبرة المتقدمة في DevOps، مما يتيح تنسيق سير العمل القابل للتطوير والمناسب لـ Kubernetes. تتناول كل منصة بشكل فريد الأولويات الرئيسية للتشغيل البيني وكفاءة التكلفة وقابلية التوسع التي تمت مناقشتها في هذه المقالة.
عند اختيار منصة سير عمل التعلم الآلي، من الضروري النظر في مدى توافقها مع متطلبات مشروعك والأدوات الحالية. ابدأ بتحديد الأولويات التوافق - يجب أن تتكامل المنصة بسلاسة مع المكتبات والأطر والبنية التحتية للنشر الحالية. وهذا يضمن سير عمل أكثر سلاسة ويقلل من الحاجة إلى إعادة التكوين الشاملة.
ميزة مهمة أخرى للبحث عنها هي تتبع التجربة. تعمل الأنظمة الأساسية التي تسجل تلقائيًا إصدارات التعليمات البرمجية والمعلمات ومجموعات البيانات على تسهيل إعادة إنتاج النتائج والحفاظ على الاتساق عبر المشاريع. إذا كنت تعمل مع نماذج كبيرة أو تجري تجارب متعددة، القابلية للتطوير يصبح عاملاً رئيسيًا. اختر المنصات التي تقدم التدريب الموزع وإدارة الموارد الفعالة للتعامل مع الطلبات الحسابية المتزايدة.
انتبه جيدًا إلى خيارات النشر كذلك. سواء كانت البيئة المستهدفة هي السحابة أو الأجهزة المتطورة أو نقاط النهاية بدون خادم، يجب أن تدعم المنصة احتياجات النشر الخاصة بك دون تعقيد غير ضروري. من أجل تعاون الفريق، يمكن لميزات مثل واجهة المستخدم البديهية والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وتتبع البيانات الوصفية أن تعزز الإنتاجية بشكل كبير، لا سيما في الصناعات ذات اللوائح الصارمة.
أخيرًا، ضع في اعتبارك المقايضات بين الأدوات مفتوحة المصدر والمنصات المدفوعة. غالبًا ما تأتي خيارات المصدر المفتوح مع دعم مجتمعي نشط، بينما قد توفر المنصات المدفوعة خدمة عملاء مخصصة وميزات على مستوى المؤسسة. من خلال الموازنة الدقيقة بين هذه العوامل - الملاءمة التقنية وقيود الميزانية ومتطلبات الامتثال - يمكنك اختيار منصة تدعم مبادرات التعلم الآلي بشكل فعال.
تم تصميم Prompts.ai لتبسيط عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر كفاءة وأسهل في التوسع. من خلال التشغيل الآلي للمهام المتكررة والتكامل بسهولة مع نماذج اللغات الكبيرة، تعمل المنصة على تقليل الموارد المهدرة وتبسيط العمليات. ويؤدي تركيزها على التعاون إلى زيادة تعزيز الإنتاجية، مما يساعد الفرق على العمل بذكاء وليس بجهد أكبر.
تدعم المنصة أيضًا الحلول التي تنمو مع احتياجاتك، وتتعامل مع البيانات المتزايدة ومتطلبات المعالجة دون المساس بالكفاءة. يتيح لك هذا المزيج من الأتمتة وقابلية التوسع إدارة الميزانيات بفعالية مع تقديم أداء من الدرجة الأولى في مشاريعك.
منصات مفتوحة المصدر مثل تينسورفلو الموسع (TFX) و كيوبيفلو توفير أدوات قوية لإدارة عمليات سير عمل التعلم الآلي الكاملة. ومع ذلك، فإنها تأتي مع مجموعة التحديات الخاصة بها. يتطلب كلاهما إعدادًا كبيرًا للبنية التحتية - ترتبط TFX ارتباطًا وثيقًا بـ TensorFlow، بينما تعتمد Kubeflow على Kubernetes، الأمر الذي يتطلب فهمًا قويًا للحاويات وإدارة المجموعات وتخصيص الموارد. بالنسبة للفرق غير المألوفة بهذه التقنيات، يمكن أن يكون منحنى التعلم شاقًا.
علاوة على ذلك، تتطلب صيانة هذه المنصات موارد كبيرة. على سبيل المثال، تتكبد Kubeflow نفقات مستمرة لطاقة الحوسبة والتخزين ووحدات معالجة الرسومات، جنبًا إلى جنب مع الحاجة إلى التحديثات المتكررة والمراقبة وحل المشكلات. نظرًا لأن هذه الأدوات تعتمد بشكل أساسي على المجتمع، فإن الدعم على مستوى المؤسسة محدود. غالبًا ما يجبر هذا المؤسسات على الاعتماد على الخبرة الداخلية أو المنتديات المجتمعية، مما قد يؤدي إلى إبطاء التنفيذ وإعاقة قابلية التوسع.
