Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
Gestionar los modelos de IA en una organización puede resultar complicado. Los equipos suelen tener dificultades para controlar los costes, la seguridad y el rendimiento mientras hacen malabares con múltiples herramientas. Para solucionar este problema, destacan tres plataformas:
Cada herramienta aborda necesidades específicas, ya sea que esté optimizando los costos, realizando un seguimiento de los experimentos o administrando la implementación. Elija en función de sus prioridades: control centralizado, seguimiento detallado o flexibilidad.
Comparación rápida:
Elige la plataforma que se adapte al tamaño, los objetivos y la experiencia técnica de tu equipo.
Prompts.ai funciona como una plataforma centralizada que integra más de 35 modelos lingüísticos, entre los que se incluyen GPT-4, Claudio, Llama, y Géminis, en una interfaz segura y optimizada. Al consolidar estas herramientas, elimina las ineficiencias que implica hacer malabares con múltiples plataformas, lo que reduce los costos del software de IA hasta 98% a la vez que proporciona a las empresas el control que necesitan.
La plataforma rastrea automáticamente todos los cambios realizados para impulsar los flujos de trabajo, creando un registro de auditoría detallado. Esta función permite a los equipos revisar las configuraciones anteriores y volver rápidamente a las versiones anteriores si es necesario. ¿El resultado? Rendimiento uniforme y solución de problemas simplificada cuando surgen resultados inesperados.
Prompts.ai ofrece controles de implementación precisos, lo que permite a los administradores decidir qué modelos y funciones son accesibles para equipos específicos. Con los permisos basados en roles, solo los usuarios autorizados pueden realizar cambios, lo que reduce los riesgos y mantiene un funcionamiento fluido.
Equipado con una capa FinOps, Prompts.ai proporciona un seguimiento en tiempo real del uso de los tokens en todos los modelos y equipos. Esta transparencia ayuda a las organizaciones a determinar exactamente dónde se gasta su presupuesto de IA. El pago por uso Crédito TOKN El sistema simplifica aún más la administración de costos al alinear los gastos con el uso real, lo que hace que la presupuestación sea predecible y controlada.
Los permisos de usuario son la piedra angular de Prompts.ai. Los administradores pueden asignar funciones personalizadas a los miembros del equipo, especificando el acceso a los modelos, los conjuntos de datos y las funciones. Los registros de auditoría detallados rastrean cada interacción, lo que garantiza el cumplimiento de las normas reglamentarias y protege los datos confidenciales.
Prompts.ai mejora el trabajo en equipo al facilitar el intercambio de flujos de trabajo rápidos entre los miembros del equipo. Además, el Certificación inmediata de ingeniero El programa permite a las organizaciones desarrollar experiencia interna en IA, garantizando que las mejores prácticas se sigan de manera consistente. Esta orquestación integral abre la puerta a aprovechar aún más herramientas de gestión de la IA de manera eficaz.
Weights & Biases (W&B) está diseñado para simplificar el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático y la gestión de modelos. Proporciona herramientas especializadas adaptadas a los equipos de ciencia de datos que gestionan intrincados flujos de trabajo de IA. Si bien Prompts.ai se centra en el control centralizado, W&B destaca cuando se trata de realizar un seguimiento detallado de los experimentos y analizar el uso de los recursos. Su énfasis en la reproducibilidad de los experimentos y el monitoreo de los modelos lo convierten en una excelente opción para los equipos centrados en la investigación que buscan obtener una comprensión más profunda del comportamiento de los modelos.
W&B registra automáticamente elementos clave como artefactos, hiperparámetros, versiones de código, instantáneas de conjuntos de datos y pesos de modelos para cada experimento. Esto permite realizar comparaciones precisas entre ejecuciones y facilita la recuperación a versiones anteriores. Los desarrolladores pueden rastrear cualquier modelo hasta sus datos de entrenamiento y código originales, lo que garantiza un linaje claro para cada etapa del desarrollo del modelo.
La plataforma realiza un seguimiento de las horas de GPU, el uso de la memoria y los tiempos de entrenamiento en los experimentos, lo que ofrece a los equipos una vista detallada del consumo de recursos. Al analizar las tendencias de los costos, los equipos pueden identificar oportunidades para optimizar su infraestructura de aprendizaje automático.
Con paneles de utilización de recursos históricos y en tiempo real, W&B facilita la detección de experimentos ineficientes o recursos infrautilizados. Esta transparencia permite a los equipos tomar decisiones más inteligentes sobre la ampliación de sus operaciones y, al mismo tiempo, mantener los costos bajo control.
W&B incluye controles de acceso robustos basados en equipos, que permiten a los administradores configurar proyectos con niveles de visibilidad y permisos específicos. Los espacios de trabajo están organizados para permitir un control detallado de los derechos de visualización, edición e implementación.
La plataforma se integra a la perfección con los sistemas de autenticación empresarial, lo que garantiza que las organizaciones puedan mantener políticas de seguridad coherentes en todas sus herramientas de IA. Además, los registros de auditoría realizan un seguimiento de toda la actividad de los usuarios, lo que proporciona transparencia para la supervisión del cumplimiento y la seguridad.
La colaboración es uno de los puntos fuertes de W&B, por lo que es ideal para equipos distribuidos que trabajan en proyectos de aprendizaje automático. Los miembros del equipo pueden supervisar las ejecuciones en tiempo real, compartir información a través de comentarios y evaluar los modelos en conjunto mediante paneles compartidos.
Las herramientas de comparación de experimentos de la plataforma permiten a los equipos analizar varias ejecuciones de modelos una al lado de la otra, lo que ayuda a descubrir patrones y compartir los hallazgos de manera más eficaz. Las funciones de generación de informes automatizadas mantienen a las partes interesadas informadas a medida que avanzan los experimentos, lo que mejora la comunicación y la toma Estas características posicionan a W&B como una herramienta poderosa para promover la gestión de modelos de IA y la colaboración en equipo.
MLFlow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Ofrece herramientas para realizar el seguimiento de los experimentos, gestionar las versiones de los modelos y hacer la transición de los modelos de prueba a producción. Al centralizar funciones críticas como el control de versiones, la implementación y el seguimiento, MLFlow proporciona una solución práctica para administrar los modelos de IA de manera eficiente.
El registro de modelos en MLFlow actúa como un centro centralizado para administrar las versiones del modelo. Los modelos se pueden etiquetar como «en fase de preparación», «de producción» o «archivados», lo que facilita el seguimiento de su estado. Al registrar los metadatos esenciales, como los parámetros y las métricas, MLFlow crea un registro de auditoría claro, lo que simplifica el proceso de volver a una versión anterior si es necesario.
Además, MLFlow admite el registro de firmas de modelos, lo que garantiza la coherencia de entrada y salida en las diferentes versiones. Esta función ayuda a mantener la compatibilidad y reduce los problemas de integración.
Con los modelos MLFlow, los equipos tienen flexibilidad en la implementación. Los modelos pueden implementarse para realizar pruebas locales, escalarse a entornos de nube o integrarse en las aplicaciones como API REST. La plataforma también admite la inferencia por lotes. Al rastrear el historial de implementación y las transiciones de las etapas, MLFlow simplifica la administración del ciclo de vida del modelo y garantiza operaciones más fluidas.
MLFlow permite a los equipos monitorear las métricas estándar y personalizadas durante los experimentos. Este seguimiento permite comparar fácilmente las ejecuciones de los modelos, lo que ayuda a los equipos a identificar patrones y refinar sus procesos de desarrollo e implementación de manera eficaz.
Desglosar las fortalezas y limitaciones de cada plataforma puede aclarar cuál se alinea mejor con las necesidades de su organización. Cada herramienta aporta sus propias ventajas y desventajas a la hora de gestionar los modelos de IA.
prompts.ai destaca por su control unificado sobre más de 35 modelos lingüísticos. Funciones como el acceso basado en roles y el seguimiento de los tokens en tiempo real mejoran la seguridad y proporcionan una visibilidad clara de los costos. Es sistema de crédito TOKN de pago por uso elimina las tarifas de suscripción recurrentes, lo que podría reducir los gastos de software de IA hasta en un 98%.
Sin embargo, es posible que el enfoque de prompts.ai en los modelos lingüísticos no sea adecuado para los equipos que dependen en gran medida de aplicaciones de modelos no lingüísticos. Si bien sobresale en esta área específica, contrasta con el seguimiento de experimentos más amplio que ofrecen otras herramientas.
Pesos y sesgos es una de las favoritas entre los científicos de datos por sus sólidas capacidades de seguimiento y visualización de experimentos. Soporta flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático que van más allá de los modelos lingüísticos y ofrece herramientas colaborativas para compartir conocimientos sin problemas. Dicho esto, su complejidad puede ser un desafío para los equipos más pequeños, y es posible que sus precios basados en suscripciones no sean atractivos para aquellos con necesidades más sencillas. En comparación con esto, MLFlow prioriza la flexibilidad sobre la visualización detallada de los experimentos.
MLFlow se beneficia de ser de código abierto, ya que ofrece una personalización rentable y funciones de registro de modelos claras. Su flexibilidad de implementación es compatible con una variedad de entornos, desde configuraciones de pruebas locales hasta producción en la nube. Sin embargo, la configuración y el mantenimiento de la plataforma requieren conocimientos técnicos, que pueden no ser adecuados para todos los equipos.
Las funciones de colaboración también varían de una plataforma a otra. prompts.ai permite compartir al instante configuraciones rápidas y salidas de modelos, lo que permite ciclos de iteración rápidos. Weights & Biases se centra en el análisis colaborativo de experimentos y las comparaciones de modelos, mientras que MLFlow ofrece una colaboración básica a través de su servidor de seguimiento.
La administración de la implementación es otra área en la que estas herramientas divergen. prompts.ai proporciona capacidades de implementación inmediata con monitoreo incorporado. MLFlow admite configuraciones de implementación flexibles, pero puede requerir una configuración adicional para lograr una supervisión a nivel de producción. Weights & Biases, por otro lado, se centra en la fase de desarrollo y carece de herramientas integrales de implementación de la producción.
La elección de la plataforma adecuada depende de su presupuesto, experiencia técnica y necesidades específicas de flujo de trabajo.
La selección de la herramienta adecuada depende del tamaño, la experiencia y las prioridades del flujo de trabajo de tu equipo. Cada plataforma responde a distintas necesidades organizativas y consideraciones presupuestarias.
Para equipos centrados en modelos lingüísticos, prompts.ai proporciona acceso unificado a más de 35 modelos con su sistema TOKN de pago por uso. Es una opción excelente tanto para las pequeñas agencias creativas como para las grandes empresas, ya que ofrece una implementación rápida sin la molestia de una configuración compleja.
Equipos que gestionan flujos de trabajo de aprendizaje automático más amplios puede encontrar a Weights & Biases más adecuado, gracias a sus sólidas herramientas de seguimiento y visualización de experimentos. Sin embargo, sus precios basados en suscripciones y sus funciones avanzadas son más adecuados para equipos más grandes con recursos importantes.
Diseño de código abierto de MLFlow atrae a equipos con habilidades técnicas que buscan personalización. Si bien ofrece una gran flexibilidad, su configuración y mantenimiento exigen un mayor nivel de experiencia.
En última instancia, la mejor opción depende de las prioridades de su equipo, ya sea la rentabilidad, el seguimiento detallado del flujo de trabajo o la simplicidad de la implementación. Si el objetivo es la productividad inmediata con un mínimo de obstáculos técnicos, prompts.ai destaca. Para quienes necesitan un seguimiento exhaustivo de varios modelos, Weights & Biases justifica su complejidad y costo. Mientras tanto, MLFlow ofrece una solución personalizable para los equipos con los conocimientos técnicos necesarios para gestionarla.
Defina sus necesidades principales (ahorro de costos, seguimiento avanzado o implementación flexible) y alinéelas con la plataforma que mejor satisfaga esas demandas.
El sistema de crédito TOKN de pago por uso in Prompts.ai está diseñado para reducir los gastos de software de IA al cobrarte solo por los tokens que utilizas. Este enfoque puede reducir los costos hasta en un 98% en comparación con las estructuras de precios estándar.
Prompts.ai también incluye herramientas para refinar sus instrucciones, lo que le ayuda a usar menos fichas y, con el tiempo, puede ahorrarle miles de dólares. Es una forma inteligente y económica de optimizar los flujos de trabajo de la IA.
Weights & Biases (W&B) ofrece una plataforma visualmente atractiva y fácil de navegar, lo que la convierte en una opción fantástica para los equipos que buscan simplificar la gestión del modelo de IA. Su diseño intuitivo y sus funciones colaborativas agilizan el seguimiento de los experimentos, lo que hace que los flujos de trabajo sean más fluidos y eficientes.
Por el contrario, MLFlow es una solución de código abierto que proporciona flexibilidad para autohospedarse y administrar todo el ciclo de vida del modelo. Abarca el seguimiento de experimentos, el control de versiones de modelos y la implementación, pero su interfaz menos visual exige un mayor nivel de experiencia técnica para utilizarla de manera eficaz.
Cada herramienta ofrece sus propias ventajas, por lo que el mejor ajuste dependerá de los requisitos específicos de su equipo y del nivel de comodidad técnica.
Al elegir una plataforma para supervisar y gestionar los modelos de IA, es importante hacer hincapié en flexibilidad en la implementación, funciones de seguimiento, y herramientas de colaboración. Busque opciones que ofrezcan un soporte sólido para el control de versiones, los ajustes de implementación en tiempo real y el seguimiento detallado del uso, ya que estas funciones son clave para administrar los modelos de IA de manera eficiente.
También debe evaluar si la plataforma incluye permisos basados en funciones, herramientas para rastrear los cambios en la lógica del modelo y control en tiempo real del comportamiento de los agentes. Estas funciones ayudan a garantizar que los equipos mantengan la supervisión y la transparencia en varios proyectos y entornos. Selecciona una plataforma que complemente el flujo de trabajo de tu equipo y que pueda crecer junto con tus iniciativas de inteligencia artificial.
