Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي هو العمود الفقري لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يضمن التكامل السلس عبر النماذج ومصادر البيانات والعمليات. على عكس تدفقات العمل التقليدية الصارمة، يتكيف تنسيق الذكاء الاصطناعي ديناميكيًا، ويقوم بأتمتة المهام، وربط الأنظمة، وتحسين عملية صنع القرار. فيما يلي 9 منصات رائدة لتنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي، يقدم كل منها ميزات فريدة لتلبية الاحتياجات التنظيمية المحددة:
هذه المنصات تلبي الاحتياجات المتنوعة، من توفير التكاليف والحوكمة إلى قابلية التوسع والتكامل. اختر استنادًا إلى أهداف مؤسستك والخبرة الفنية والبنية التحتية الحالية.
Prompts.ai يجمع أكثر من 35 نموذجًا للغات الكبيرة من الدرجة الأولى، بما في ذلك GPT-4 و Claude و Llama و Gemini، في واجهة واحدة آمنة وموحدة. من خلال مواجهة التحدي المتمثل في انتشار الأدوات، تضمن المنصة تدفقات عمل مبسطة للذكاء الاصطناعي مع إعطاء الأولوية للحوكمة وكفاءة التكلفة.
إحدى الميزات البارزة لـ Prompts.ai هي قدرتها على دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المتنوعة في منصة واحدة. بدلاً من التوفيق بين الاشتراكات والواجهات المتعددة، يمكن للمؤسسات الوصول إلى نماذج مثل GPT-4 و Claude و Gemini في مكان واحد. هذا يزيل متاعب التبديل بين الأدوات ويضمن سير عمل أكثر سلاسة.
تدعم المنصة أيضًا اختبار الأداء جنبًا إلى جنب، حيث يمكن للفرق تشغيل نفس المطالبة عبر نماذج متعددة في وقت واحد. هذه الميزة لا تقدر بثمن لتحديد النموذج الذي يعمل بشكل أفضل لمهام محددة دون عبء إدارة منصات منفصلة. يعمل هذا الإعداد الموحد على تبسيط التشغيل الآلي وتمهيد الطريق لتوسيع نطاق عمليات الذكاء الاصطناعي دون عناء.
يحول Prompts.ai جهود الذكاء الاصطناعي التجريبية إلى عمليات سير عمل متسقة وموحدة. يمكن للفرق إنشاء عمليات سير عمل قابلة للتكرار تحقق التوحيد عبر المشاريع والأقسام. يصبح هذا الاتساق ضروريًا مع قيام المؤسسات بتوسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من التجارب الصغيرة إلى عمليات النشر على مستوى المؤسسة.
يدعم تصميم المنصة التوسع السريع، مما يسمح للمؤسسات بإضافة نماذج أو مستخدمين أو فرق جديدة في دقائق معدودة. مع أرصدة TOKN للدفع أولاً بأول النظام، يلغي Prompts.ai الحاجة إلى رسوم اشتراك ثابتة، مما يسمح للشركات بمواءمة التكاليف مع الاستخدام الفعلي. هذه المرونة تجعل من السهل التوسع أو التخفيض بناءً على الاحتياجات المتغيرة، وتجنب النفقات غير الضرورية.
تقع الحوكمة في صميم إطار Prompts.ai. تقدم المنصة الرؤية الكاملة والتحكم عبر جميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي، مع مسارات تدقيق مفصلة تتعقب الاستخدام عبر النماذج والفرق والتطبيقات. هذه الشفافية ضرورية لتلبية متطلبات الامتثال على نطاق واسع.
لمعالجة المخاوف الأمنية، تضمن المنصة ذلك تظل البيانات الحساسة ضمن سيطرة المؤسسة. من خلال ميزات الأمان المضمنة وأدوات الامتثال، يمكن للشركات نشر تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بثقة مع الالتزام ببروتوكولات الأمان والمعايير التنظيمية.
يعالج Prompts.ai تكاليف الذكاء الاصطناعي المخفية من خلال طبقة FinOps المتكاملة، الذي يتتبع كل رمز، ويوفر مراقبة التكلفة في الوقت الفعلي، ويربط الإنفاق بنتائج الأعمال. تساعد هذه الشفافية المؤسسات على فهم نفقات الذكاء الاصطناعي وتعديل الإنفاق عند الحاجة.
من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة في منصة واحدة مع التسعير القائم على الاستخدام، يمكن لـ Prompts.ai خفض تكاليف برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98%. لا يوفر هذا النهج المال فحسب، بل يضمن أيضًا الوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة دون تعقيد إدارة الاشتراكات المنفصلة.
يدعم Prompts.ai ازدهارًا مجتمع المهندسين الفوريين ويقدم موارد تدريب واسعة النطاق. يمكن للفرق الاستفادة من التصميم المسبق «توفير الوقت»، وهي أدوات جاهزة للاستخدام مصممة لتعزيز الكفاءة.
المنصة برنامج شهادة المهندس الفوري يساعد المؤسسات على تنمية خبراء الذكاء الاصطناعي الداخليين الذين يمكنهم توجيه الفرق في تبني أفضل الممارسات. إلى جانب التدريب العملي والإعداد، يضمن هذا النهج القائم على المجتمع للشركات الاستفادة الكاملة من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي مع تحسين سير العمل باستمرار.
Kubeflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لتبسيط وتوسيع نطاق سير عمل التعلم الآلي (ML)، والاستفادة من قوة Kubernetes. إنه يبسط نشر وإدارة خطوط أنابيب ML في بيئات الإنتاج باستخدام إمكانات تنسيق حاويات Kubernetes.
يتكامل Kubeflow بسلاسة مع البنية التحتية الحالية لـ Kubernetes والأدوات السحابية الأصلية، مما يوفر الدعم لمجموعة متنوعة من أطر تعلم الآلة مثل تينسورفلو، PyTorchوXGBoost وscikit-Learn. ويؤدي ذلك إلى التخلص من المخاوف بشأن تقييد الموردين، مما يمنح الفرق حرية العمل باستخدام الأدوات التي يفضلونها.
باستخدام Kubeflow Pipelines، يمكن للمؤسسات إنشاء عمليات سير عمل ML يمكن نقلها عبر البيئات السحابية والمحلية. هذه المرونة مفيدة بشكل خاص للشركات التي تعمل في إعدادات السحابة المتعددة أو التخطيط لعمليات ترحيل البنية التحتية. يمكن للفرق تحديد عمليات سير العمل مرة واحدة ونشرها باستمرار عبر بيئات التطوير والتدريج والإنتاج، مما يضمن التوحيد والموثوقية.
خوادم الكمبيوتر المحمول الخاصة بالمنصة، والتي تعمل دون عناء مع أدوات مثل جوبيتر، توفر واجهة سهلة الاستخدام لعلماء البيانات. تعمل هذه الخوادم على تسخير إمكانات إدارة موارد Kubernetes، مما يسمح للمستخدمين بوضع نماذج أولية محليًا وتوسيع نطاق التجارب دون تغيير سير عمل التطوير. يضع هذا التكامل المحكم الأساس لعمليات ML الآلية والقابلة للتطوير.
يقوم Kubeflow بتحويل عمليات سير عمل ML إلى خطوط أنابيب آلية قابلة للتكرار. باستخدام لغة خاصة بالمجال، يمكن للفرق تحديد عمليات سير العمل التي تتضمن التبعيات والمنطق الشرطي والمعالجة المتوازية، مما يسهل إدارة المهام المعقدة.
يضمن التوسع الأفقي الأصلي لـ Kubernetes أن وظائف التدريب يمكنها الوصول ديناميكيًا إلى موارد حسابية إضافية عند الحاجة. يمكن لـ Kubeflow نشر كبسولات إضافية عبر العقد، وتوزيع أعباء العمل بكفاءة مع تحسين استخدام الموارد والتحكم في التكاليف.
يعمل مكون Katib على تعزيز الكفاءة من خلال التشغيل الآلي لضبط المعلمات الفائقة. من خلال إجراء تجارب متعددة في وقت واحد، يقلل Katib من الوقت المستغرق في التحسين اليدوي، مما يسمح للفرق بالتركيز على تحسين بنية النموذج وهندسة الميزات.
يعطي Kubeflow الأولوية لسير العمل الآمن والمحكم، وهو أمر ضروري لبيئات الإنتاج. من خلال الاستفادة من التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) الخاص بـ Kubernetes، توفر المنصة إعدادات أذونات مفصلة، مما يمكّن المؤسسات من تحديد من يمكنه الوصول إلى مساحات أسماء محددة أو إنشاء خطوط أنابيب أو تعديل التجارب. هذا يضمن الإدارة السليمة عبر عمليات سير عمل ML.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم Kubeflow مسارات تدقيق لعمليات تنفيذ خطوط الأنابيب وعمليات التدريب النموذجية وأنماط الوصول إلى البيانات. تساعد هذه الميزات المؤسسات على تلبية المتطلبات التنظيمية وتبسيط عملية استكشاف الأخطاء وإصلاحها. دعم متعدد الإيجارات يسمح للفرق أو المشاريع المختلفة بالعمل ضمن مساحات أسماء معزولة، ولكل منها مواردها الخاصة وضوابط الوصول، مما يضمن الأمان والكفاءة.
يتضمن Kubeflow أدوات لإدارة التكاليف والتحكم فيها بشكل فعال. تساعد حصص الموارد على مستوى مساحة الاسم على الحد من الإنفاق على الحوسبة، بينما يمكن أن يؤدي استخدام المثيلات الموضعية أو موارد الحوسبة الاستباقية من موفري السحابة الرئيسيين إلى خفض تكاليف التدريب للمهام غير الحرجة التي يمكنها تحمل الانقطاعات.
يعد التخزين المؤقت لخطوط الأنابيب ميزة أخرى لتوفير التكاليف، حيث يعيد استخدام المخرجات التي تم إنشاؤها مسبقًا عندما تظل المدخلات دون تغيير، مما يقلل من وقت التنفيذ واستهلاك الموارد.
تعمل Kubeflow على تعزيز العمل الجماعي من خلال بيئات أجهزة الكمبيوتر المحمولة المشتركة ومستودعات خطوط الأنابيب المركزية. تسمح هذه الميزات للفرق بمشاركة التجارب وإعادة إنتاج النتائج وتعزيز التعاون. يمكن لعلماء البيانات ذوي الخبرة إنشاء قوالب يمكن لأعضاء الفريق الأقل خبرة تكييفها لتلبية الاحتياجات المحددة، وتعزيز الإنتاجية في جميع المجالات.
تستفيد المنصة من مجتمع مفتوح المصدر مزدهر، مع مساهمات من المنظمات الكبرى مثل Google و IBM و Microsoft. تضمن اجتماعات المجتمع المنتظمة ومجموعات المصالح الخاصة والوثائق التفصيلية الدعم المستمر للمستخدمين من جميع مستويات الخبرة.
يتكامل Kubeflow أيضًا مع أدوات مثل إم إل فلو، مما يمكّن الفرق من الحفاظ على سير العمل الحالي مع الاستفادة من قدرات التنسيق في Kubeflow. هذا يجعل من السهل على المؤسسات الانتقال من منصات ML الأخرى دون تعطيل عملياتها.
تسلط ميزات Kubeflow الشاملة - من التكامل إلى الحوكمة - الضوء على كيفية تبسيط وتبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أداة قوية لعمليات التعلم الآلي الحديثة.
Apache Airflow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر مصممة لبناء وجدولة ومراقبة سير العمل باستخدام الرسوم البيانية غير الدورية الموجهة (DAGs). وبمرور الوقت، أصبح الحل الأمثل لإدارة خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المعقدة عبر مجموعة متنوعة من البيئات.
تتميز Airflow بقدرتها على توصيل الأنظمة المختلفة بسلاسة. من خلال مجموعة غنية من المشغلين والخطافين، فإنه يتكامل بسهولة مع الخدمات الشائعة مثل AWS و Google Cloud Platform و Azure ندفة الثلج، و قواعد البيانات. يعد هذا التوافق ذا قيمة خاصة لعمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على العديد من موفري السحابة ومصادر البيانات المتنوعة.
يسمح إطار النظام الأساسي المستند إلى Python للمستخدمين بتحديد عمليات سير العمل على أنها كود Python. تتيح هذه المرونة إنشاء خطوط أنابيب ديناميكية وإدراج المنطق الشرطي المعقد - وهو مثالي لخطوط أنابيب التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى التكيف بناءً على خصائص بيانات محددة.
يعمل نظام XCom (الاتصال المتبادل) الخاص بـ Airflow على تسهيل تمرير البيانات بين المهام، مما يؤدي إلى إنشاء انتقالات سلسة بين خطوات مثل المعالجة المسبقة للبيانات والتدريب على النماذج والتحقق من الصحة والنشر. يمكن للفرق أيضًا تطوير مشغلين مخصصين ليناسب أطر عمل الذكاء الاصطناعي المحددة، مثل TensorFlow أو PyTorch أو scikit-Learn، مما يجعلها أداة قابلة للتكيف بدرجة كبيرة لمجموعة واسعة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
يقوم برنامج جدولة Airflow بأتمتة عمليات سير العمل بدقة، وإدارة متطلبات التوقيت والتبعية القياسية والمعقدة. هذا يجعله اختيارًا ممتازًا لمهام مثل إعادة تدريب النموذج العادي أو الاستدلال الدفعي.
من أجل قابلية التوسع، تقدم Airflow خيارات مثل CeleryExecutor و KubernetExecutor، والتي توزع أعباء العمل عبر العقد العاملة المتعددة. يسمح هذا الإعداد لموارد الحوسبة بالتوسع ديناميكيًا بناءً على طلب المهمة، مما يتيح المعالجة المتزامنة لتجارب متعددة دون إشراف يدوي.
يعد تنفيذ المهام الموازية ميزة رئيسية أخرى، وهي مفيدة بشكل خاص لسير عمل الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن عمليات مستقلة. يمكن تشغيل مهام مثل هندسة الميزات وضبط المعلمات الفائقة والتحقق من صحة النموذج بشكل متزامن، مما يقلل بشكل كبير من أوقات تنفيذ خطوط الأنابيب الإجمالية.
ولتعزيز الموثوقية، يمكن للمستخدمين تكوين المهام باستخدام ميزات مثل التراجع الأسي ومنطق إعادة المحاولة المخصص وإشعارات الفشل، مما يضمن بقاء عمليات سير العمل قوية حتى عند ظهور مشكلات البنية التحتية.
يوفر Airflow تسجيلًا تفصيليًا للمهام والتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار (RBAC) للأذونات الدقيقة والتكامل مع أنظمة الإدارة السرية لتأمين البيانات الحساسة. لا تعمل هذه الميزات على تعزيز الأمان فحسب، بل تساعد أيضًا الفرق على تتبع أصول عمليات التدريب النموذجية، مما يضمن الامتثال للمعايير التنظيمية.
تدعم المنصة الاتصالات المشفرة وتتكامل مع أدوات مثل خزينة هاشي كورب أو المتاجر السرية السحابية الأصلية لحماية المعلومات الهامة، مثل بيانات اعتماد قاعدة البيانات ومفاتيح API. بالإضافة إلى ذلك، تسمح قدرات تتبع نسب البيانات للمؤسسات بتتبع كيفية انتقال البيانات عبر خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي، مما يساعد في كل من جهود تصحيح الأخطاء وعمليات تدقيق الامتثال.
تساعد جدولة Airflow المدركة للموارد على تحسين تكاليف الحوسبة من خلال توزيع المهام بكفاءة عبر البنية التحتية المتاحة. وهو يدعم استخدام خيارات فعالة من حيث التكلفة مثل المثيلات الموضعية والاستباقية، مما يجعله خيارًا اقتصاديًا لسير عمل الذكاء الاصطناعي المكثف.
يعمل تجميع المهام أيضًا على تحسين إدارة الموارد عن طريق الحد من عدد عمليات التنفيذ المتزامنة للعمليات كثيفة الموارد. هذا مفيد بشكل خاص عند تشغيل العديد من وظائف التدريب بالذكاء الاصطناعي التي تتطلب موارد كبيرة لوحدة معالجة الرسومات أو الذاكرة.
توفر ميزات المراقبة والتنبيه الخاصة بالمنصة رؤية لاستخدام الموارد، مما يساعد الفرق على تحديد مجالات التحسين. توفر المقاييس مثل مدة المهمة واستهلاك الموارد وأعماق قائمة الانتظار رؤى قيمة لضبط عمليات سير العمل بدقة.
يعزز Airflow التعاون من خلال تشجيع تعريفات سير العمل في التعليمات البرمجية، مما يمكّن الفرق من الاستفادة من ممارسات مثل التحكم في الإصدار ومراجعات التعليمات البرمجية. يضمن هذا الأسلوب الشفافية والاتساق في تطوير سير العمل.
المنصة مدعومة من قبل مجتمع مزدهر من المساهمين. تسهل اجتماعات المجتمع المنتظمة والوثائق التفصيلية ومستودعات الأمثلة الشاملة على المؤسسات اعتماد وتنفيذ تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي مع Airflow.
يمكن للمطورين مشاركة النماذج لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي الشائعة، مثل التدريب على النماذج والتحقق من الصحة والنشر، وتعزيز أفضل الممارسات القابلة لإعادة الاستخدام. بالإضافة إلى ذلك، تسمح بنية المكونات الإضافية للفرق بإنشاء إضافات مخصصة مع الحفاظ على التوافق مع الميزات الأساسية لـ Airflow، مما يضيف المزيد من المرونة لهذه الأداة القوية.
يتبع الحاكم أوريون نموذج المسؤولية المشتركة. في هذا الإعداد، يتولى Prefect مسؤولية مستوى التحكم في التنسيق، والذي يتضمن إدارة تخزين البيانات الوصفية والجدولة وخدمات API والمصادقة وإدارة المستخدم. يضمن هذا النهج التوافر العالي المتسق والتوسع التلقائي وتقديم خدمة موثوقة. من خلال التوافق مع ميزات الأتمتة المتقدمة المذكورة سابقًا، يعزز إطار الحوكمة هذا الكفاءة التشغيلية للمنصة.
Flyte عبارة عن منصة مفتوحة المصدر بالكامل تم تصميمها لتنظيم سير العمل، خاصة لمشاريع التعلم الآلي وعلوم البيانات. تضمن إدارتها من قبل مؤسسة مفتوحة المصدر أنها تظل أداة تركز على المجتمع.
يوفر هيكل حوكمة Flyte، الذي تحتفظ به مؤسستها مفتوحة المصدر، إشرافًا شفافًا وميزات مثل الإصدار الأصلي لمسارات التدقيق التي يمكن الاعتماد عليها. تعمل واجهاتها المكتوبة بقوة على حماية سلامة البيانات وتوثيق مصدر البيانات تلقائيًا، مما يجعلها خيارًا موثوقًا للمؤسسات التي تعطي الأولوية للأمان والمساءلة. تعمل هذه الميزات أيضًا على تعزيز قدرة النظام الأساسي على أتمتة العمليات بفعالية.
تم تصميم بنية النظام الأساسي الآمنة للكشف عن حالات عدم تطابق النوع وأخطاء تنسيق البيانات قبل تشغيل عمليات سير العمل. هذا وقائي اكتشاف الأخطاء يضمن التنفيذ السلس لخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يقلل من الحاجة إلى الإصلاحات اليدوية ويعزز الموثوقية الشاملة. هذه الموثوقية الفنية تجعل من السهل على الفرق القيام بذلك توسيع نطاق عملياتها بكفاءة.
تزدهر Flyte في ظل حوكمة مؤسستها مفتوحة المصدر، والتي تغذي مجتمعًا نشطًا ومتنوعًا من المساهمين من مختلف المنظمات. يضمن تركيزها على قابلية التكرار اتساق سير العمل وتبسيط تعاون الفريق وتسهيل عملية الإعداد للأعضاء الجدد.
CreWai هو إطار Python مستقل مصمم لتنسيق العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يوفر تنفيذًا أسرع ونتائج يمكن الاعتماد عليها لسير العمل المعقد.
تضمن بنية CreWai التكامل السلس عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة. إنه يعمل مع أي نموذج لغوي كبير أو منصة سحابية، كما أنه يدعم النماذج المحلية من خلال أدوات مثل أولاما و استوديو إل إم. تسمح هذه المرونة للمؤسسات بالالتزام بنماذجها المفضلة. تعمل واجهات RESTful وتكوينات webhook على تبسيط اتصالات النظام الخارجية من خلال إدارة المصادقة وحدود المعدل واستعادة الأخطاء تلقائيًا. تعمل CreWai Flows على تعزيز التكامل من خلال الاتصال بقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وواجهات المستخدم. فهي تجمع بين أنماط تفاعل الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل فرق الوكلاء المتعاونين، ومكالمات LLM المباشرة، والمنطق الإجرائي.
على سبيل المثال، لاتينود تم دمجها بنجاح مع CreWai، حيث ربطت الوكلاء بأنظمة المؤسسات مثل CRMs وقواعد البيانات وأدوات الاتصال من خلال أداة إنشاء سير العمل المرئي وأكثر من 300 عملية تكامل مبنية مسبقًا. مكّن هذا الإعداد مهامًا مثل مزامنة المخرجات مع جداول بيانات Google أو تشغيل إشعارات Slack استنادًا إلى أحداث سير العمل. يمهد هذا التكامل السلس الطريق لأتمتة فعالة وحلول قابلة للتطوير.
تأخذ CreWai الأتمتة وقابلية التوسع إلى المستوى التالي، مع الاستفادة من ميزات قابلية التشغيل البيني. توفر بنيتها المبسطة وقاعدة التعليمات البرمجية المحسّنة تنفيذًا أسرع بمقدار 1.76x في مهام ضمان الجودة. تتضمن المنصة أيضًا أدوات مدمجة لتجريف الويب ومعالجة الملفات وتفاعلات API، مما يقلل الحاجة إلى تبعيات إضافية وتبسيط إدارة سير العمل. يمكن للفرق تحديد العمليات التجارية المعقدة باستخدام ملفات تكوين YAML أو نصوص Python، مما يتيح إنشاء تفاعلات الوكلاء التفصيلية وتدفقات البيانات وأشجار القرار. يسمح هذا الأسلوب للمؤسسات بإدارة عمليات سير العمل القابلة للتطوير دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة.
يستمر مجتمع CreWai في التوسع والحصول على تقدير من قادة الصناعة. وأشاد بن توسيل، مؤسس شركة بينز بايتس، بالإطار قائلاً:
«إنه أفضل إطار عمل للوكلاء، ويتم شحن التحسينات بشكل لا مثيل له من قبل!»
يمكن للمطورين تحسين CreWAI من خلال إنشاء وكلاء Python مخصصين أو تصميم Crews and Flows المهيكلة، مما يسهل إدارة تفاعلات الوكلاء على نطاق أوسع.
IBM watsonx Orchestrate هي أداة مؤسسية قوية مصممة لتبسيط وأتمتة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة، وربط تطبيقات الأعمال المختلفة بسلاسة.
باستخدام واجهات برمجة تطبيقات REST والموصلات المخصصة، يقوم IBM watsonx Orchestrate بسد الفجوة بين الأنظمة القديمة والمنصات الحديثة. وهو يدعم عمليات النشر المحلية والقائمة على السحابة، مما يوفر المرونة لتناسب الاحتياجات التشغيلية المختلفة.
توفر المنصة واجهة سهلة الاستخدام تبسط إنشاء ونشر عمليات سير العمل الآلية، حتى للمستخدمين ذوي المهارات التقنية المحدودة. تم تصميمه للتعامل مع أعباء العمل المتقلبة، مما يضمن أداءً يمكن الاعتماد عليه في أوقات الذروة.
يعطي IBM watsonx Orchestrate الأولوية للأمان على مستوى المؤسسة من خلال ضوابط الوصول المتقدمة وإجراءات حماية البيانات القوية والمراقبة الشاملة. تضمن هذه الميزات الامتثال والحفاظ على الشفافية في جميع العمليات.
بفضل أدوات تتبع الموارد في الوقت الفعلي وتحسين التكلفة، تتيح المنصة للشركات إجراء تعديلات مستنيرة على سير العمل. تتكامل هذه القدرات بسهولة مع أنظمة المؤسسات، مما يساعد الشركات على الحفاظ على عمليات الذكاء الاصطناعي الفعالة والقابلة للتطوير.
يوفر Workato منصة قوية تربط الأنظمة المختلفة وتبسط التشغيل الآلي لسير العمل بالذكاء الاصطناعي. تعمل كحلقة وصل حيوية بين تطبيقات المؤسسة والعمليات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وتضمن التكامل السلس والأداء الموثوق مع دعم قابلية التوسع اللازمة للطلبات المتزايدة.
تتميز Workato بقدرتها على توصيل أنظمة متنوعة باستخدام مكتبة واسعة تضم أكثر من 1,000 موصل مُصمم مسبقًا، إلى جانب دعم واجهات برمجة تطبيقات REST وخطافات الويب وعمليات الدمج المخصصة. إنه يسهل التبادل السلس للبيانات عبر الأنظمة القديمة والتطبيقات السحابية وأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يؤدي بشكل فعال إلى تفكيك صوامع البيانات التي غالبًا ما تعطل سير عمل الذكاء الاصطناعي. من خلال إطار الموصل العالمي الخاص به، يمكن للشركات دمج أي نظام تقريبًا، من أدوات CRM مثل سالسفورس إلى مستودعات البيانات ونقاط نهاية نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يتيح خطوط بيانات متسقة تعمل على تشغيل عمليات الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
يعمل Workato على تبسيط عملية إنشاء عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة باستخدام أداة إنشاء الوصفات المرئية، مما يسمح للمستخدمين بتصميم منطق تنسيق معقد دون الحاجة إلى خبرة عميقة في الترميز. تتعامل المنصة مع التبعيات عبر مراحل مختلفة من سير عمل الذكاء الاصطناعي، مثل المعالجة المسبقة للبيانات، والتدريب النموذجي، والنشر، مع توسيع نطاق الموارد ديناميكيًا لتلبية متطلبات عبء العمل. تدعم البنية التحتية على مستوى المؤسسة معالجة البيانات بكميات كبيرة وتدير الآلاف من عمليات سير العمل التي تعمل في وقت واحد، مما يجعلها خيارًا ممتازًا للمؤسسات التي تدير مشاريع الذكاء الاصطناعي المتعددة عبر الأقسام وحالات الاستخدام.
توفر أدوات التنسيق السحابية الأصلية من المزودين الرئيسيين مثل AWS و Azure و Google عمليات سير عمل سلسة وقابلة للتطوير مصممة خصيصًا لأنظمتها البيئية. تعمل هذه المنصات على تبسيط دورة حياة التعلم الآلي بالكامل، بدءًا من إعداد البيانات وحتى نشر النماذج، مما يجعلها لا تقدر بثمن للمؤسسات التي تبحث عن حلول متكاملة.
تتفوق كل منصة في التواصل مع نظامها البيئي الأوسع ودعم أطر التعلم الآلي المتنوعة:
لا تعمل عمليات الدمج هذه على تبسيط العمليات فحسب، بل تتيح أيضًا التوسع الديناميكي، مما يضمن المرونة والكفاءة في التعامل مع أعباء العمل المتنوعة.
تقع الأتمتة وقابلية التوسع في صميم هذه المنصات، مما يسمح للمؤسسات بالتعامل مع تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة بسهولة:
يتعمق هذا القسم في المزايا والقيود الفريدة لكل منصة، مما يوفر فهمًا واضحًا لكيفية تكديسها ضد بعضها البعض. من خلال فحص هذه الاختلافات، يمكن للمؤسسات مواءمة خياراتها مع أهداف محددة واحتياجات فنية وميزانيات. توفر النظرة العامة التالية سياقًا لمقارنة مفصلة جنبًا إلى جنب للميزات الرئيسية.
Prompts.ai يقدم حلاً مبسطًا للتحدي المتمثل في إدارة أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة. من خلال الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا لغويًا من خلال واجهة موحدة، فإنه يلغي الحاجة إلى التوفيق بين العديد من الاشتراكات. تتيح إمكانات FinOps المدمجة تتبع التكاليف وتحسينها في الوقت الفعلي، مع إمكانية خفض نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 98٪. ومع ذلك، بالنسبة للمؤسسات التي تستثمر بكثافة في بيئات سحابية محددة، قد توفر الحلول السحابية الأصلية تكاملاً أكثر سلاسة مع الأنظمة الحالية.
كيوبيفلو يتألق في إعدادات Kubernetes الأصلية، مما يوفر إمكانات MLOPs قوية ويستفيد من دعم المجتمع القوي. يتيح تصميمها المعياري للفرق اختيار المكونات واختيارها حسب الحاجة. على الجانب السلبي، تتطلب Kubeflow خبرة Kubernetes المتقدمة، والتي يمكن أن تكون حاجزًا أمام الفرق الصغيرة التي تفتقر إلى موارد DevOps المخصصة.
تدفق هواء أباتشي هو اسم موثوق به في إدارة سير العمل، وهو معروف بنظامه البيئي الشامل للمكونات الإضافية وموثوقيته المثبتة عبر مختلف الصناعات. إن إطارها القائم على Python يروق لكل من علماء البيانات والمهندسين. ومع ذلك، قد تواجه صعوبة في المعالجة في الوقت الفعلي ويمكن أن تصبح كثيفة الموارد مع توسع تدفقات العمل، مما يتطلب تخطيطًا دقيقًا للموارد.
بريفكت أوريون يعالج بعض قيود Airflow، لا سيما في عمليات النشر السحابية المختلطة. تعمل هندسته المعمارية الحديثة والواجهة سهلة الاستخدام والمعالجة المحسّنة للأخطاء على تسهيل استخدامه. ومع ذلك، كمنصة أحدث، فإنها توفر عددًا أقل من عمليات تكامل الجهات الخارجية ومجتمعًا أصغر مقارنة بالخيارات الأكثر رسوخًا.
فلايت تتميز بميزات قوية لتتبع نسب البيانات وإمكانية استنساخها، مما يجعلها خيارًا قويًا للمنظمات التي تركز على البحث. يعمل نهج النوع الآمن الخاص به على تقليل أخطاء وقت التشغيل وتعزيز موثوقية سير العمل. ومع ذلك، فإنه يأتي مع منحنى تعليمي أكثر حدة، خاصة للفرق غير المألوفة بنماذجها الفريدة.
الطاقم A يعمل على تبسيط سير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء، مما يوفر إطارًا بديهيًا لتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. على الرغم من أنها تعمل بشكل جيد في حالات الاستخدام المحددة التي تنطوي على تعاون الوكيل، إلا أنها قد تفتقر إلى عمق التنسيق المطلوب لعمليات سير عمل المؤسسة الأكثر تعقيدًا.
أوركسترا آي بي إم واتسون يتكامل بسلاسة مع النظام البيئي للذكاء الاصطناعي لشركة IBM ويقدم ميزات حوكمة قوية مصممة خصيصًا لاحتياجات المؤسسة. ومع ذلك، قد تكون جاذبيتها محدودة بالنسبة للمؤسسات التي لم تستثمر بالفعل في مجموعة تقنيات IBM، خاصة عند مقارنتها بالبدائل المحايدة للبائع.
Workato تتفوق في أتمتة العمليات التجارية، حيث تقدم أكثر من 1,000 موصل مُصمم مسبقًا. على الرغم من أنها فعالة للغاية بالنسبة لعمليات سير العمل التقليدية، إلا أن قدراتها قد لا تمتد أيضًا إلى إدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.
فيما يلي جدول مقارنة يلخص عوامل التمييز الرئيسية:
عندما يتعلق الأمر بالتكاليف، تعمل المنصات السحابية الأصلية عمومًا على تسعير الدفع أولاً بأول، مع التوسع مع الاستخدام. في المقابل، غالبًا ما تنطوي منصات المؤسسات مثل IBM watsonx Orchestrate على رسوم ترخيص مسبقة كبيرة.
غالبًا ما يعني اختيار النظام الأساسي المناسب موازنة احتياجات الحوكمة مع تعقيد التنفيذ. قد تميل الفرق التي تعطي الأولوية لفعالية التكلفة والمرونة عبر نماذج متعددة نحو Prompts.ai، في حين أن أولئك الذين تم دمجهم بعمق في أنظمة بيئية سحابية محددة قد يجدون المنصات السحابية الأصلية أكثر عملية، على الرغم من احتمال ارتفاع النفقات على المدى الطويل.
يعد تنظيم تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بشكل فعال أمرًا أساسيًا لمزامنة العمليات المعقدة وتحقيق نتائج ذات مغزى. يعتمد اختيار النظام الأساسي المناسب على الاحتياجات المحددة لمؤسستك والخبرة الفنية والأهداف طويلة المدى. يقدم السوق الحالي مجموعة متنوعة من الخيارات، من منصات المؤسسات الشاملة إلى الخدمات السحابية الأصلية، كل منها يلبي المتطلبات الفريدة.
بالنسبة للشركات التي تتعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي المتعددة والتكاليف المتزايدة، Prompts.ai تبرز كحل للإدارة المركزية وكفاءة التكلفة. إذا كان فريقك على دراية جيدة بـ Kubernetes، كيوبيفلو يوفر إطارًا معياريًا مصممًا لسير العمل الثقيل في MLOPS. ومع ذلك، قد تجد الفرق الصغيرة التي لا تمتلك موارد DevOps المخصصة تعقيدها أمرًا صعبًا. من ناحية أخرى، تدفق هواء أباتشي يظل خيارًا مثاليًا لفرق البيانات الراسخة نظرًا لموثوقيته والنظام البيئي الشامل للمكونات الإضافية، على الرغم من أن توسيع نطاق سير العمل باستخدام Airflow يتطلب تخصيصًا دقيقًا للموارد. بالنسبة للمؤسسات التي تركز على الهندسة المعمارية الحديثة، بريفكت أوريون يقدم بديلاً سهل الاستخدام يعالج بعض قيود Airflow. وفي الوقت نفسه، قد تستفيد الفرق القائمة على الأبحاث من فلايت، التي تتفوق في القدرات المتخصصة ولكنها تتطلب وقتًا لإتقان نهجها الفريد.
عند التعامل مع تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي، من الضروري مراعاة الحوكمة وسهولة التنفيذ وهيكل التكلفة. تعد المنصات الموحدة مثل Prompts.ai مثالية للفرق التي تحتاج إلى المرونة عبر نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة مع الحفاظ على النفقات تحت السيطرة. وعلى العكس من ذلك، قد تميل المؤسسات المدمجة بالفعل في أنظمة بيئية سحابية محددة نحو خيارات السحابة الأصلية، حتى لو كانت تأتي بتكاليف أعلى على المدى الطويل.
في نهاية المطاف، يكمن النجاح في تنسيق الذكاء الاصطناعي في مواءمة ميزات النظام الأساسي مع أهداف مؤسستك والاستعداد الفني. ابدأ بتحديد نقاط الضعف وتقييم قدرة فريقك، ثم اختر منصة يمكن أن تتطور جنبًا إلى جنب مع مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
عند اختيار منصة تنسيق سير العمل بالذكاء الاصطناعي، من الضروري الموازنة بين عدة عوامل مهمة. ابدأ بتقييم المنصة القابلية للتطوير، مما يضمن إمكانية نموها جنبًا إلى جنب مع احتياجاتك. تحقق من ذلك التوافق باستخدام أدواتك وأنظمتك الحالية، حيث يقلل التكامل السلس من الاضطرابات. بالإضافة إلى ذلك، ابحث عن الميزات المصممة خصيصًا لك المتطلبات الخاصة بالصناعة، الأمر الذي يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في مواجهة التحديات الفريدة.
جانب مهم آخر هو مدى جودة تعامل المنصة. تكامل البيانات، إدارة النموذج، و الحكم. تضمن هذه القدرات عمليات سلسة ورقابة أفضل والامتثال للوائح اللازمة. لا تنس مواءمة اختيارك مع الموارد الفنية لمؤسستك وخطط التوسع المستقبلية. يجب أن تعمل المنصة الشاملة على تبسيط سير العمل وتحسين الكفاءة التشغيلية ودعم النمو طويل الأجل. من خلال التركيز على هذه العوامل، يمكنك تحديد حل يعزز سير عمل الذكاء الاصطناعي ويتوافق مع أهدافك الاستراتيجية.
يخفض Prompts.ai نفقات برامج الذكاء الاصطناعي بمقدار التشغيل الآلي لسير العمل و دمج الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الشركات على خفض التكاليف التشغيلية بشكل كبير. من خلال تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي وتبسيط العمليات، يمكن للمؤسسات تعزيز الكفاءة وتوفير ما يصل إلى 98٪.
لا يؤدي هذا النهج المبسط إلى خفض التكاليف فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين ميزانيات مشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يتيح تخصيص الموارد بشكل أكثر ذكاءً. من خلال هذه الوفورات، يمكن للفرق توسيع جهود الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل أكثر فعالية من حيث التكلفة مع ضمان الأداء والموثوقية من الدرجة الأولى.
تتفوق الحلول السحابية الأصلية في قابلية التوسع بفضل ميزات مثل التخصيص المرن للموارد والتحجيم التلقائي والخدمات عديمة الحالة. تعمل هذه الأدوات على تمكين الأنظمة من التعامل مع أعباء العمل المتزايدة بفعالية مع الحفاظ على المرونة. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تتكامل بسلاسة مع الخدمات السحابية والخدمات المصغرة، مما يتيح عمليات نشر أسرع وتوافق أفضل عبر الأنظمة الأساسية.
في المقابل، غالبًا ما تعتمد المنصات التقليدية على التحجيم العمودي، والذي يتضمن زيادة الموارد على الخوادم الحالية. هذه الطريقة لها حدودها - ماديًا ومن حيث المرونة - غالبًا ما تؤدي إلى الإفراط في التزويد والتحديات عند الدمج مع الأنظمة الحديثة الموزعة. بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى تبسيط عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي، توفر الحلول السحابية الأصلية أساسًا أكثر مرونة وتطلعًا للمستقبل.
