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October 16, 2025

La mejor plataforma de orquestación de aprendizaje automático

Director ejecutivo

October 18, 2025

Plataformas de orquestación de aprendizaje automático simplifique los flujos de trabajo de la IA, reduzca los costos y mejore la escalabilidad. Esta guía evalúa 10 plataformas líderes en función de sus características, usabilidad y transparencia de costos para ayudarlo a elegir la solución adecuada para las necesidades de su empresa.

Conclusiones clave:

  • Prompts.ai: Lo mejor para la orquestación de LLM, ya que ofrece acceso a más de 35 modelos con hasta Ahorro de costes del 98% utilizando su sistema de crédito TOKN de pago por uso.
  • Flujo de aire Apache: Opción flexible y de código abierto para crear flujos de trabajo de aprendizaje automático personalizados, ideal para configuraciones de múltiples nubes, pero compleja de escalar.
  • Kubeflow: Diseñado para Kubernetes usuarios, sobresale en formación distribuida pero requiere Kubernetes pericia.
  • Robot de datos: Ofertas ML automatizado con herramientas de gobierno integradas, pero tiene un precio superior.
  • Flyte: basado en Python, escalable y con tecnología Kubernetes; adecuado para equipos familiarizados con los flujos de trabajo en contenedores.
  • Azure ML y Inteligencia artificial de Google Vertex: Lo mejor para las empresas que están profundamente integradas en sus respectivos ecosistemas de nube, con una gran automatización y escalabilidad, pero con la posibilidad de depender de un proveedor.
  • Tectón: Especializado en la ingeniería y el servicio de funciones en tiempo real, ideal para los equipos de aprendizaje automático que se centran en los flujos de trabajo de funciones.

Comparación rápida:

Plataforma Lo mejor para Características clave Limitaciones Prompts.ai Orquestación de LLM Acceso unificado a más de 35 LLM, ahorro de costos Limitado para flujos de trabajo que no son de LLM Flujo de aire Apache Flujos de trabajo de ML personalizados DAG flexibles, soporte para múltiples nubes Escalado complejo Kubeflow Usuarios de Kubernetes Entrenamiento distribuido, escalabilidad Requiere experiencia en Kubernetes Robot de datos ML automatizado AutoML, herramientas de gobierno Alto costo Flyte Flujos de trabajo basados en Python Flujos de trabajo de aprendizaje automático escalables y en contenedores Ecosistema en proceso de maduración Azure ML Entornos de nube empresarial Integración perfecta con Azure Fijación de proveedores, precios Inteligencia artificial de Google Vertex Usuarios de Google Cloud Soporte de TPU, canalizaciones automatizadas Dependencia del proveedor Tectón Ingeniería de funciones en tiempo real Tienda de funciones, servicio en tiempo real Enfoque limitado, mayor costo

Elige una plataforma en función de tus prioridades: ahorro de costes, escalabilidad, o integración con las herramientas existentes. Para flujos de trabajo con muchos sistemas de LLM, Prompts.ai lidera la manada. Para necesidades más amplias de aprendizaje automático, Flujo de aire o Kubeflow son opciones sólidas de código abierto. Las empresas basadas en la nube pueden preferir Azure ML o Vertex AI para una integración perfecta.

Kubeflow contra Mal flow vs Airflow | ¿Qué herramienta de aprendizaje automático es MEJOR en 2025?

Kubeflow

1. Prompts.ai

Prompts.ai

Prompts.ai es un plataforma de orquestación de IA de nivel empresarial diseñado para simplificar la administración de las herramientas de IA. Aborda los desafíos que plantean la proliferación de herramientas y los gastos ocultos, que a menudo dificultan las iniciativas de IA antes de que puedan ofrecer resultados mensurables.

Al centrarse en la interoperabilidad, la escalabilidad y la gestión eficiente del flujo de trabajo, Prompts.ai aborda los puntos críticos de las operaciones de IA empresariales.

La característica más destacada de la plataforma es su capacidad para unifique el acceso a más de 35 modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) líderes - incluidos GPT-4, Claude, LLama y Gemini - a través de una interfaz única y segura. Este enfoque elimina la fragmentación que normalmente complica las implementaciones de IA empresarial.

Interoperabilidad

Prompts.ai garantiza perfecta compatibilidad entre modelos al ofrecer una interfaz unificada que funciona en varios proveedores de LLM. También se integra con herramientas empresariales ampliamente utilizadas, como Slack, Gmail y Trello, lo que lo convierte en una opción natural para los flujos de trabajo existentes.

La arquitectura de la plataforma admite comparaciones paralelas de diferentes modelos, lo que permite a los usuarios evaluar el rendimiento sin necesidad de varias interfaces o claves de API. Este enfoque simplificado simplifica la toma de decisiones y garantiza que se elija el mejor modelo para cada caso de uso específico.

Escalabilidad

Diseñado para manejar exigencias de nivel empresarial, Prompts.ai presenta una arquitectura nativa de la nube que puede ampliarse sin esfuerzo a medida que los equipos crecen y el uso de la IA aumenta. Añadir nuevos modelos, usuarios o equipos es un proceso rápido y sencillo, que no requiere cambios significativos en la infraestructura.

La plataforma sistema de crédito TOKN de pago por uso reemplaza las suscripciones mensuales fijas, lo que facilita a las empresas escalar el uso de la IA en función de las necesidades reales. Esta flexibilidad es especialmente valiosa para las empresas con cargas de trabajo fluctuantes o para aquellas que están experimentando con nuevas oportunidades de automatización.

automatización del flujo de trabajo

Prompts.ai transforma las tareas puntuales de IA en flujos de trabajo estructurados y repetibles. Los equipos pueden crear flujos de trabajo rápidos estandarizados para garantizar resultados consistentes y, al mismo tiempo, reducir el tiempo dedicado a la ingeniería rápida manual.

Además, la plataforma admite la personalización avanzada, incluida la formación y el ajuste de los LoRAs (adaptadores de rango bajo) y la creación de agentes de IA. Estas funciones permiten a las organizaciones crear flujos de trabajo de automatización personalizados que se alineen con sus objetivos empresariales específicos.

Integración con LLMs

Creado específicamente para los flujos de trabajo de LLM, Prompts.ai ofrece herramientas para administrar las solicitudes, rastrear las versiones y monitorear el rendimiento.

También incluye «Ahorradores de tiempo» diseñados por expertos, que son flujos de trabajo prediseñados creados por ingenieros de pronta certificados. Estas soluciones listas para usar ayudan a las empresas a implementar rápidamente casos de uso comunes y, al mismo tiempo, a mantener estándares de alta calidad.

Transparencia de costos

Los costos impredecibles son un obstáculo importante en la adopción de la IA empresarial, y Prompts.ai aborda este problema con información sobre gastos en tiempo real. La plataforma rastrea cada token utilizado en todos los modelos y equipos, lo que brinda a las organizaciones una visión clara de sus gastos de IA. Según los datos de la empresa, la consolidación de las herramientas de inteligencia artificial a través de Prompts.ai puede generar hasta Ahorro de costes del 98%. Estos ahorros provienen de la reducción de las suscripciones de software y la optimización de la selección de modelos en función del rendimiento y el costo.

La plataforma Capa FinOps conecta el gasto en IA con los resultados empresariales, lo que ayuda a los equipos financieros a justificar las inversiones y evitar sobrecostos presupuestarios. Esta función garantiza que las iniciativas de IA sigan siendo viables desde el punto de vista financiero y, al mismo tiempo, ofrezcan un valor medible.

2. Kubeflow

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para organizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes. Desarrollada originalmente por Google y ahora administrada por la comunidad CNCF, proporciona un conjunto sólido de herramientas para implementar, administrar y escalar los flujos de trabajo de aprendizaje automático en contenedores de manera eficiente.

Diseñado para organizaciones centradas en Kubernetes, Kubeflow simplifica las complejidades de las operaciones de aprendizaje automático y las transforma en flujos de trabajo optimizados y repetibles. Exploremos su escalabilidad, automatización del flujo de trabajo, la integración con modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) y cómo ayuda a gestionar los costos.

Escalabilidad

Kubeflow aprovecha el escalado horizontal de Kubernetes para gestionar las exigentes cargas de trabajo de aprendizaje automático a nivel empresarial. Al distribuir las tareas computacionales en varios nodos, permite el manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos complejos.

Su arquitectura está diseñada para soportar el entrenamiento distribuido para marcos populares como TensorFlow y PyTorch. Esto permite a los equipos escalar sus cargas de trabajo sin problemas, desde máquinas individuales hasta varias GPU, sin necesidad de cambiar el código.

Las funciones de administración de recursos de Kubernetes, como las cuotas y los límites, mejoran aún más la escalabilidad. Las organizaciones pueden asignar recursos específicos de CPU, memoria y GPU a varios equipos o proyectos, garantizando que los recursos se distribuyan de manera justa y que ningún flujo de trabajo individual sobrecargue el sistema.

automatización del flujo de trabajo

Con Kubeflow Pipelines, los equipos pueden crear flujos de trabajo reproducibles mediante una interfaz visual o un SDK de Python. Cada paso del proceso está contenerizado y controlado por versiones, lo que lo hace reutilizable en diferentes proyectos.

Las plantillas de canalización prediseñadas ayudan a estandarizar las tareas repetitivas, como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la validación. Esto no solo reduce el tiempo de preparación de los nuevos proyectos, sino que también garantiza la coherencia entre los equipos. Además, Kubeflow simplifica el seguimiento de los experimentos al registrar automáticamente los parámetros, las métricas y los artefactos de cada ejecución en proceso, lo que facilita a los equipos la comparación de las versiones de los modelos y la replicación de los resultados satisfactorios.

Integración con modelos lingüísticos de gran tamaño

Kubeflow está bien equipado para soportar los flujos de trabajo de LLM a través de sus capacidades de servicio de modelos escalables, impulsadas por KServe. Esto permite el despliegue de puntos finales de inferencia que pueden gestionar altas exigencias. Además, la integración con bibliotecas como Cara abrazada Transformers permite a los equipos incorporar sin problemas LLM previamente entrenados en sus procesos.

Transparencia de costos

Kubeflow proporciona información detallada sobre el uso de la infraestructura al aprovechar las herramientas de monitoreo de Kubernetes, como Prometheus. Al hacer un seguimiento del consumo de CPU, memoria y GPU, los equipos obtienen la visibilidad necesaria para optimizar su infraestructura y gestionar los costes de forma eficaz.

3. Flujo de aire Apache (con extensiones ML)

Apache Airflow

Apache Airflow se ha convertido en una potente plataforma para gestionar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, gracias a sus extensiones especializadas. Creada inicialmente por Airbnb en 2014, esta herramienta de código abierto desempeña ahora un papel vital en las operaciones de aprendizaje automático de organizaciones que van desde empresas emergentes hasta grandes corporaciones.

Una de las características más destacadas de Airflow es su Gráfico acíclico dirigido (DAG) marco, que permite a los usuarios diseñar flujos de trabajo de aprendizaje automático complejos como código, lo que permite una creación de canalizaciones flexible y altamente personalizable.

Interoperabilidad

La fortaleza de Airflow radica en su capacidad de integrarse sin problemas con una amplia gama de herramientas y servicios de aprendizaje automático. Su ecosistema de operadores y ganchos permite conexiones fluidas a casi cualquier marco de aprendizaje automático o plataforma en la nube. Las integraciones nativas incluyen TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, así como los servicios de aprendizaje automático basados en la nube de AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.

El Proveedores de Airflow ML El paquete mejora aún más esta interoperabilidad al ofrecer operadores especializados para herramientas como MLFlow y Weights & Biases. Esto permite a los equipos crear flujos de trabajo integrales que conecten varias herramientas sin necesidad de un código de integración personalizado. Por ejemplo, un solo DAG puede obtener datos de Snowflake, preprocesarlos con Spark, entrenar un modelo con TensorFlow e implementarlo en Kubernetes, todo ello manteniendo un control y una visibilidad totales en cada paso.

Airflow también destaca en cuanto a conectividad de bases de datos, ya que ofrece soporte integrado para PostgreSQL, MySQL, MongoDB y muchas otras fuentes de datos. Esto lo convierte en una excelente opción para las organizaciones que administran flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático en diversos sistemas de datos.

Escalabilidad

La escalabilidad de Airflow se basa en Ejecutor de apio y Ejecutor de Kubernetes, que permiten que las cargas de trabajo escalen horizontalmente en varios nodos de trabajo. El KubernetesExecutor es especialmente adecuado para las tareas de aprendizaje automático, ya que puede asignar contenedores de forma dinámica con requisitos de recursos específicos para las diferentes etapas del flujo de trabajo.

Con su paralelización de tareas capacidades, Airflow permite a los equipos ejecutar varios experimentos de aprendizaje automático simultáneamente, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para ajustar los hiperparámetros y comparar modelos. Los grupos de recursos se pueden configurar para garantizar que las tareas que consumen muchos recursos, como la formación, no sobrecarguen el sistema, y que los procesos más ligeros continúen sin interrupciones.

Para las organizaciones que trabajan con grandes conjuntos de datos, Airflow gestiona relleno y ponerse al día las operaciones garantizan que los datos históricos se puedan procesar de manera eficiente cuando se introduzcan nuevos modelos o funciones.

automatización del flujo de trabajo

Airflow simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático al convertirlos en canalizaciones documentadas y controladas por versiones utilizando definiciones de DAG basadas en Python. Cada paso está claramente definido e incluye las dependencias, la lógica de reintento y la gestión de errores, lo que garantiza una canalización sólida que puede recuperarse automáticamente de los errores.

La plataforma operadores de sensores posibilitan los flujos de trabajo basados en eventos, lo que desencadena procesos de reentrenamiento cuando llegan nuevos datos o cuando el rendimiento del modelo cae por debajo de los umbrales aceptables. Esta automatización es esencial para mantener la precisión del modelo en entornos de producción dinámicos en los que los datos cambian con frecuencia.

Gestionando dependencias de tareas, Airflow garantiza que los flujos de trabajo se ejecuten en la secuencia correcta. Las tareas posteriores esperan automáticamente a que los procesos anteriores finalicen correctamente, lo que reduce el riesgo de errores, por ejemplo, al entrenar modelos con datos incompletos o corruptos. Esto elimina gran parte de la coordinación manual que normalmente se requiere en canalizaciones complejas.

Integración con LLMs

Si bien Airflow no se diseñó inicialmente para modelos de lenguaje grandes (LLM), los desarrollos recientes han ampliado sus capacidades para gestionar optimización de canalizaciones para modelos como las variantes BERT y GPT. Airflow ahora puede gestionar las dependencias entre tareas como la preparación de datos, la tokenización, el entrenamiento y la evaluación.

Su capacidad para manejar tareas de larga duración lo hace ideal para trabajos de formación de LLM que pueden llevar horas o incluso días. Airflow monitorea estos procesos, envía alertas cuando surgen problemas y reinicia automáticamente las ejecuciones fallidas desde los puntos de control.

Para organizaciones que implementan generación aumentada de recuperación (RAG) sistemas, Airflow puede organizar todo el proceso, desde la ingesta de documentos y la generación de incrustaciones hasta la actualización de las bases de datos vectoriales y la preparación de los modelos para su implementación. Además, Airflow proporciona la información operativa necesaria para mantener los costos bajo control.

Transparencia de costos

Airflow ofrece información detallada registro y supervisión a nivel de tareas, lo que brinda a los equipos una visión clara del uso de los recursos en sus flujos de trabajo. Este seguimiento granular ayuda a las organizaciones a gestionar los costes informáticos de forma más eficaz, especialmente en entornos de nube, donde los costes pueden variar según el tipo de instancia y el uso.

La plataforma seguimiento de la duración de las tareas La función identifica los cuellos de botella en las canalizaciones, lo que permite a los equipos optimizar la asignación de recursos y mejorar la eficiencia. En el caso de las implementaciones basadas en la nube, esta visibilidad es crucial para controlar los gastos relacionados con las tareas que requieren un uso intensivo de la computación.

Con Supervisión de SLA, Airflow alerta a los equipos cuando los flujos de trabajo superan los tiempos de ejecución esperados, destacando las ineficiencias que podrían generar gastos innecesarios. Este equilibrio entre coste y rendimiento convierte a Airflow en una herramienta valiosa para las organizaciones que desean optimizar sus operaciones de aprendizaje automático.

4. Laboratorio de datos de Domino

Domino Data Lab

Domino Data Lab destaca por ser una potente plataforma para organizar el aprendizaje automático a nivel empresarial. Creado para gestionar las crecientes cargas de trabajo y las implementaciones a gran escala, proporciona una base sólida para una gestión eficiente de los recursos y un rendimiento escalable.

Escalabilidad

La arquitectura de Domino Data Lab está diseñada para adaptarse a las demandas cambiantes. Emplea una asignación dinámica de recursos y un escalado elástico para ajustar automáticamente los recursos en función de las necesidades de la carga de trabajo. Al integrarse con los sistemas de clústeres, permite una transición fluida de experimentos a pequeña escala a un entrenamiento exhaustivo con modelos. Su programación avanzada de la carga de trabajo garantiza que los recursos se distribuyan de manera eficiente entre los proyectos, lo que ofrece un rendimiento uniforme en entornos empresariales.

5. Robot de datos Plataforma de IA

DataRobot

La plataforma DataRobot AI ofrece una solución potente de nivel empresarial para gestionar las operaciones de aprendizaje automático. Al actuar como una capa de inteligencia centralizada, conecta varios sistemas de inteligencia artificial, lo que la hace adaptable a una variedad de configuraciones técnicas.

Interoperabilidad

DataRobot se creó teniendo en cuenta la interoperabilidad y ofrece una arquitectura abierta que admite diversas estrategias de IA. Este diseño permite a las organizaciones evaluar y elegir componentes de IA generativa adaptados a sus requisitos únicos.

La plataforma admite la implementación de modelos nativos, personalizados y externos en diferentes entornos de predicción. Estas implementaciones pueden realizarse en la infraestructura de DataRobot o en servidores externos, lo que brinda flexibilidad para diversas necesidades operativas.

Para simplificar la integración, la plataforma incluye paquetes de cliente de Python y API REST. Esto garantiza transiciones fluidas entre los flujos de trabajo de codificación y las interfaces visuales, para usuarios tanto técnicos como no técnicos.

Además, DataRobot se integra perfectamente con los principales proveedores de nube y servicios de datos, lo que permite el acceso directo a entornos de nube en vivo. Estas características convierten a DataRobot en una herramienta eficaz para simplificar y unificar los flujos de trabajo de inteligencia artificial empresarial.

6. Prefecto Orión

Prefect Orion

Prefect Orion simplifica la organización de los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) para atender a los equipos que priorizan la automatización confiable del aprendizaje automático. Al centrarse en la observabilidad y ofrecer una experiencia de desarrollador intuitiva, la plataforma facilita la supervisión y la depuración de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

automatización del flujo de trabajo

Prefect Orion convierte las funciones de Python en flujos de trabajo orquestados a través de su sistema basado en decoradores. Aplicando el @flow y @task los decoradores y los equipos pueden adaptar su código de aprendizaje automático existente a flujos de trabajo gestionados sin necesidad de reescribirlo por completo. Su diseño híbrido permite transiciones fluidas entre el desarrollo local y los entornos de ejecución escalables, lo que facilita las pruebas y la depuración. Además, las funciones de reintento integradas y los mecanismos de gestión de errores reinician automáticamente las tareas cuando surgen problemas. Esta automatización se integra perfectamente con funciones de orquestación más amplias.

Escalabilidad

La arquitectura de Prefect Orion separa la lógica del flujo de trabajo de la ejecución, lo que permite el escalado independiente de los recursos informáticos. Los flujos de trabajo pueden ejecutarse en plataformas como los clústeres de Kubernetes, los contenedores Docker o las instancias informáticas basadas en la nube. La plataforma admite la ejecución de tareas en paralelo entre varios trabajadores y utiliza colas de trabajo para optimizar la asignación de recursos. Estas funciones permiten a los equipos gestionar de manera eficiente cargas de trabajo de aprendizaje automático diversas y exigentes.

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7. Flyte

Flyte

Flyte simplifica la orquestación del aprendizaje automático al convertir las funciones de Python en flujos de trabajo seguros de tipos e impulsados por decoradores. Con la validación en tiempo de compilación, los errores se detectan pronto y la ejecución aislada de contenedores garantiza resultados confiables y consistentes.

automatización del flujo de trabajo

Flyte utiliza un enfoque basado en decoradores para transformar las funciones de Python en flujos de trabajo. Realiza un seguimiento automático del linaje de datos para cada ejecución, lo que facilita la supervisión y la auditoría de los procesos. Los equipos pueden definir dependencias complejas entre tareas con una sintaxis que permita la ejecución condicional, los bucles y la creación dinámica de tareas en función de los datos del tiempo de ejecución.

La plataforma también ofrece plantillas de flujo de trabajo, lo que permite a los equipos crear plantillas parametrizadas. Estas plantillas se pueden reutilizar con diferentes configuraciones, lo que reduce el código repetitivo y permite experimentar rápidamente con diferentes hiperparámetros o conjuntos de datos.

Estas herramientas de automatización funcionan a la perfección con las capacidades de escalado de Flyte, lo que garantiza la eficiencia y la flexibilidad en la gestión del flujo de trabajo.

Escalabilidad

Flyte separa las definiciones de flujo de trabajo de su ejecución, lo que permite escalado horizontal en clústeres de Kubernetes. Este diseño garantiza que los flujos de trabajo estén aislados y, al mismo tiempo, permite a los equipos compartir recursos informáticos en un entorno multiusuario.

A nivel de tarea, los equipos pueden definir requisitos de recursos específicos, como las necesidades de CPU, memoria o GPU. Flyte aprovisiona y escala de forma dinámica estos recursos en función de las demandas de la carga de trabajo, lo que garantiza un rendimiento óptimo.

Para ahorrar costes, Flyte se integra con los proveedores de la nube para usar instancias puntuales para tareas por lotes no críticas. Si se interrumpe una instancia puntual, su planificador migra automáticamente las tareas a las instancias bajo demanda, lo que evita interrupciones.

Interoperabilidad

Flyte admite una integración perfecta con marcos populares como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn y XGBoost. También se adapta a tareas a gran escala con Spark.

Para la creación de prototipos y la experimentación, Flyte se integra con Jupyter Notebooks, lo que permite convertir las celdas de los portátiles en tareas de flujo de trabajo. Esta función cierra la brecha entre el desarrollo y la producción.

Además, la API REST de Flyte facilita la conexión con sistemas externos y canalizaciones de CI/CD. Los equipos pueden activar flujos de trabajo de forma programática, supervisar su progreso y recuperar los resultados mediante interfaces HTTP estándar, lo que mejora la flexibilidad y la eficiencia operativa.

8. Tectón

Tecton

Tecton es una plataforma de almacenamiento de funciones que cierra la brecha entre la ingeniería de datos y el aprendizaje automático al ofrecer funciones de manera confiable tanto para el entrenamiento como para la inferencia en tiempo real. Esto garantiza flujos de trabajo de aprendizaje automático más fluidos al ofrecer un acceso uniforme a las funciones en diferentes entornos, lo que complementa otras herramientas de orquestación.

Interoperabilidad

Tecton se integra perfectamente con la infraestructura empresarial mediante su API declarativa basada en Python. Esto permite a los equipos definir las funciones utilizando patrones de codificación conocidos y, al mismo tiempo, alinearse con los flujos de trabajo establecidos de revisión de código y CI/CD. La plataforma también admite las pruebas unitarias y el control de versiones, lo que facilita su incorporación a los procesos de ingeniería existentes.

La plataforma opciones flexibles de ingestión de datos se adaptan a una variedad de arquitecturas de datos. Los equipos pueden extraer datos de fuentes por lotes, como S3, Glue, Snowflake y Redshift, o transmitir datos desde herramientas como Kinesis y Kafka. Luego, los datos se pueden enviar mediante tablas de funciones o una API de ingesta de baja latencia.

Para la orquestación, Tecton ofrece trabajos de materialización y un API de materialización activada, lo que permite la integración con herramientas externas como Airflow, Dagster o Prefect para necesidades de programación personalizadas.

En julio de 2025, Tecton anunció una asociación con Bit modelo para mostrar su interoperabilidad en escenarios del mundo real. Esta colaboración permite a los equipos de aprendizaje automático crear canalizaciones de extremo a extremo, en las que Tecton gestiona las funciones dinámicas y Bit modelo gestiona el despliegue y la inferencia del modelo. Un ejemplo de detección de fraudes pone de relieve esta sinergia: Tecton ofrece funciones como el historial de transacciones y el comportamiento de los usuarios, mientras Bit modelo implementa el proceso de inferencia y los combina en una sola API de baja latencia para la detección de fraudes en tiempo real.

A continuación, analicemos cómo la arquitectura de Tecton se escala para gestionar las exigentes cargas de trabajo de aprendizaje automático.

Escalabilidad

La arquitectura de Tecton está diseñada para escalar, ofreciendo una marco de procesamiento flexible que admite los motores Python (Ray & Arrow), Spark y SQL. Esta flexibilidad permite a los equipos elegir la herramienta adecuada para sus necesidades, ya se trate de transformaciones simples o de ingeniería de funciones más complejas.

La última versión de la plataforma incorpora DuckDB y Arrow junto con los sistemas existentes basados en Spark y Snowflake. Esta configuración proporciona un desarrollo local rápido y, al mismo tiempo, mantiene la escalabilidad necesaria para las implementaciones de producción a gran escala.

El impacto de la escalabilidad de Tecton es evidente en los casos de uso del mundo real. Por ejemplo, Atlassian redujo significativamente el tiempo de desarrollo de funciones. Joshua Hanson, ingeniero principal de Atlassian, compartió:

«Cuando empezamos a crear nuestros propios flujos de trabajo de funciones, tardamos meses, a menudo tres meses, en conseguir que una función pasara del prototipo a la producción. Hoy en día, con Tecton, es bastante viable crear una función en un día. Tecton ha supuesto un punto de inflexión tanto para el flujo de trabajo como para la eficiencia».

Esta ventaja de escalabilidad también sienta las bases para la capacidad de Tecton de automatizar los flujos de trabajo de las funciones de manera efectiva.

automatización del flujo de trabajo

Tecton automatiza todo el ciclo de vida de las funciones, incluida la materialización, el control de versiones y el seguimiento del linaje, lo que minimiza el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia.

Una característica destacada es la de Tecton experiencia de flujo de trabajo para desarrolladores. Joseph McAllister, ingeniero sénior en Coinbasede ML Platform, señaló:

«Lo que destaca de Tecton es la experiencia en ingeniería de funciones, ese flujo de trabajo para desarrolladores. Desde el principio, cuando incorporas una nueva fuente de datos y creas una función en Tecton, trabajas con datos de producción, y eso hace que sea muy fácil iterarlos rápidamente».

Hola Fresh ofrece otro ejemplo del impacto de Tecton. Benjamin Bertincourt, gerente sénior de ML Engineering, describió sus desafíos antes de adoptar Tecton:

«Antes de Tecton, nuestras funciones se generaban de forma independiente con tuberías Spark individuales. No se diseñaron para compartirlas, con frecuencia no se catalogaban y carecíamos de la capacidad de ofrecer funciones para inferirlas en tiempo real».

Integración con LLMs

Tecton se prepara para el futuro de la IA con su próxima integración con Ladrillos de datos. Anunciada en julio de 2025, esta asociación integrará las capacidades de servicio de datos en tiempo real de Tecton directamente en Ladrillos de datos flujos de trabajo y herramientas. Al combinar las funciones de Tecton con Ladrillos de datos«Agent Bricks, los equipos podrán crear, implementar y escalar agentes de IA personalizados de manera más eficiente dentro del Ladrillos de datos ecosistema.

Esta integración aborda específicamente la necesidad de ofrecer funciones en tiempo real en las aplicaciones de LLM, donde los datos contextuales y específicos del usuario deben obtenerse rápidamente para respaldar las interacciones personalizadas de la IA. Mejora la organización de los flujos de trabajo de la IA y garantiza una integración perfecta en todas las plataformas.

9. Azure ML Orquestación

Azure ML

Azure Machine Learning ofrece una potente plataforma basada en la nube diseñada para administrar los flujos de trabajo de aprendizaje automático a nivel empresarial. Como parte del ecosistema de Microsoft, se integra perfectamente con los servicios de Azure y, al mismo tiempo, admite una amplia gama de herramientas y marcos de código abierto que suelen utilizar los equipos de ciencia de datos.

Interoperabilidad

Azure ML destaca por su amplia compatibilidad con las tecnologías de código abierto. Es compatible con miles de paquetes de Python, incluidos marcos populares como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, además de ser compatible con R. La plataforma simplifica la configuración del entorno al proporcionar entornos preconfigurados y contenedores optimizados para estos marcos. Para realizar el seguimiento de los experimentos y administrar los modelos, Azure ML se integra con MLFlow y ofrece una experiencia coherente. Los desarrolladores tienen flexibilidad a la hora de elegir las herramientas, ya sea el SDK de Python, Jupyter Notebooks, R, la CLI o la extensión Azure Machine Learning para Visual Studio Code.

En lo que respecta a CI/CD, Azure ML se integra con Azure DevOps y GitHub Actions, lo que permite flujos de trabajo de MLOps eficientes. Además, Azure Data Factory puede coordinar las canalizaciones de entrenamiento e inferencia dentro de Azure ML. Para las implementaciones a gran escala, la plataforma utiliza Azure Container Registry para administrar las imágenes de Docker y Azure Kubernetes Service (AKS) para las implementaciones en contenedores. También admite el aprendizaje profundo distribuido mediante su integración con Horovod.

Escalabilidad

Azure ML está diseñado para escalar sin esfuerzo, desde proyectos locales de pequeña escala hasta implementaciones en toda la empresa. Su integración con Azure Kubernetes Service (AKS) garantiza que las cargas de trabajo de aprendizaje automático puedan crecer de forma dinámica en función de la demanda. Para los escenarios de computación perimetral, Azure ML funciona con Azure IoT Edge y usa ONNX Runtime para permitir una inferencia optimizada. Como parte de Microsoft Fabric, se beneficia de una plataforma de análisis unificada, que reúne diversas herramientas y servicios diseñados para los profesionales de los datos. Esta escalabilidad, combinada con las capacidades de automatización, permite una administración eficiente de los complejos flujos de trabajo de aprendizaje automático.

automatización del flujo de trabajo

La plataforma se destaca en la automatización de intrincados flujos de trabajo de aprendizaje automático. Al integrarse con Azure Data Factory, permite la automatización de tareas como los procesos de formación e inferencia, junto con las actividades de procesamiento de datos. Esta automatización garantiza una coordinación fluida entre las etapas de preparación de datos, entrenamiento de modelos e implementación, lo que reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia.

Integración con LLMs

Azure ML admite la formación en modelos lingüísticos grandes (LLM) con funciones de formación distribuidas a través de Horovod. También aprovecha ONNX Runtime para optimizar la inferencia, lo que lo hace ideal para aplicaciones como la IA conversacional y el procesamiento de textos.

10. Inteligencia artificial de Google Vertex Tuberías

Google Vertex AI

Google Vertex AI Pipelines ofrece una solución sólida para gestionar los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML), ya que combina la potencia de Kubeflow Pipelines con la infraestructura avanzada de Google Cloud. Reduce la brecha entre la experimentación y la producción, y ofrece una experiencia perfecta respaldada por la experiencia en inteligencia artificial de Google.

Interoperabilidad

Vertex AI Pipelines está diseñado para funcionar sin esfuerzo dentro del ecosistema ML más amplio. Es compatible con los lenguajes de programación más populares, incluido Python, lo que facilita a los equipos el uso de herramientas conocidas. Además, se integra con los marcos de aprendizaje automático más utilizados, como TensorFlow, PyTorch, XGBoost y scikit-learn, lo que garantiza que los equipos puedan aprovechar su código y experiencia existentes sin interrupciones.

La base de la plataforma en Kubeflow Pipelines garantiza una gestión fluida de los flujos de trabajo en contenedores. Los equipos pueden empaquetar los componentes de aprendizaje automático como contenedores Docker, lo que permite una ejecución uniforme en diferentes entornos. Para aquellos que prefieren el desarrollo basado en ordenadores portátiles, Vertex AI Pipelines se integra perfectamente con los ordenadores portátiles Jupyter y Vertex AI Workbench, lo que ofrece un entorno familiar para la experimentación. Esta integración cohesiva crea una plataforma escalable y eficiente para el desarrollo del aprendizaje automático.

Escalabilidad

Gracias a la infraestructura de Google Cloud y Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI Pipelines está diseñado para gestionar con facilidad las exigentes cargas de trabajo de aprendizaje automático. Es compatible con el entrenamiento distribuido en varias GPU y TPU, lo que lo convierte en una excelente opción para proyectos de aprendizaje profundo a gran escala. Los usuarios de TensorFlow se benefician aún más de la aceleración especializada a través de las unidades de procesamiento tensorial (TPU).

Para las organizaciones con necesidades de carga de trabajo variables, la plataforma ofrece instancias reemplazables para reducir los costos de las tareas tolerantes a errores. Su integración con la red global de Google Cloud garantiza un acceso de baja latencia a los datos y los recursos informáticos, independientemente de la ubicación.

automatización del flujo de trabajo

Vertex AI Pipelines simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante la funcionalidad de canalización como código. Los equipos pueden definir los flujos de trabajo en Python mediante componentes prediseñados, lo que permite crear canalizaciones de forma rápida y reutilizable.

La plataforma también se integra con Vertex AI Feature Store, lo que agiliza la ingeniería y el servicio de funciones. Esto garantiza la coherencia entre los entornos de formación e implementación, lo que reduce los errores y mejora la eficiencia.

Integración con LLMs

Vertex AI Pipelines admite flujos de trabajo para modelos de lenguaje grande (LLM) al conectarse con Vertex AI Model Garden y la API PalM. Esta integración permite a los equipos ajustar con precisión los modelos lingüísticos previamente entrenados con sus propios datos y, al mismo tiempo, gestionar el proceso mediante procesos automatizados. El entrenamiento distribuido para los LLM es compatible con la infraestructura de TPU, que emplea técnicas como el paralelismo de modelos y datos para superar las limitaciones de memoria en un solo dispositivo.

A modo de inferencia, la plataforma funciona con Vertex AI Prediction, que ofrece puntos finales de escalado automático para gestionar las cargas de solicitudes fluctuantes. Las capacidades de predicción por lotes facilitan el procesamiento de grandes conjuntos de datos de texto para tareas como el análisis de opiniones o la clasificación de documentos.

Transparencia de costos

Para ayudar a los equipos a gestionar los gastos, Vertex AI Pipelines se integra con las herramientas de gestión de costes de Google Cloud. Estas herramientas proporcionan información detallada sobre los gastos de aprendizaje automático y permiten a los usuarios configurar alertas presupuestarias, lo que garantiza la previsibilidad y el control de los costes.

Ventajas y limitaciones de la plataforma

Esta sección proporciona una visión general equilibrada de los puntos fuertes y los desafíos de las diversas plataformas, lo que le ayuda a tomar decisiones informadas en función de las necesidades de su organización. Las principales conclusiones de las revisiones detalladas de las plataformas se resumen aquí.

Prompts.ai es una excelente opción para la orquestación de IA a nivel empresarial, ya que ofrece una interfaz unificada para más de 35 modelos de grandes lenguajes (LLM) líderes. Su sistema TOKN de pago por uso permite ahorrar costos de hasta un 98%, mientras que los controles FinOps en tiempo real y las sólidas herramientas de gobernanza abordan la proliferación de herramientas. Sin embargo, es posible que su enfoque en la orquestación de la LLM no sea adecuado para las organizaciones que dependen en gran medida de los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático (ML), por lo que es ideal para quienes priorizan la rentabilidad por encima de una flexibilidad más amplia del aprendizaje automático.

Apache Airflow con extensiones ML se usa ampliamente para administrar las canalizaciones de aprendizaje automático, coordinar los trabajos de capacitación, implementar modelos de IA y gestionar los flujos de trabajo de generación aumentada y recuperación (RAG). Sus integraciones abarcan los servicios de aprendizaje automático de GCP, AWS y Azure, y cuentan con el respaldo de un ecosistema maduro y una comunidad sólida. Sin embargo, la escalabilidad puede generar complejidad, y sus capacidades nativas de la IA dependen de las extensiones, lo que puede aumentar los gastos de mantenimiento.

Laboratorio de datos de Domino sobresale en la gestión integral de modelos de AI/ML, diseñados para equipos de ciencia de datos. Sus puntos fuertes radican en la colaboración y la gestión del ciclo de vida, pero conllevan unos costes de licencia elevados y un nivel de complejidad que puede abrumar a los equipos más pequeños.

Plataforma DataRobot AI combina el entrenamiento de modelos automatizados con la orquestación, ofreciendo herramientas para la gobernanza y la detección de sesgos. Si bien simplifica los procesos de aprendizaje automático, sus precios superiores y su flexibilidad limitada en comparación con las alternativas de código abierto pueden ser inconvenientes.

Prefecto Orión es una opción sólida para las pilas de IA basadas en Python, ya que permite una integración perfecta de las canalizaciones de aprendizaje automático y gestiona los flujos de trabajo dinámicos de forma eficaz. Sin embargo, su ecosistema más pequeño y la falta de funciones de nivel empresarial pueden hacer que sea menos atractiva para las organizaciones más grandes.

Flyte está diseñado específicamente para flujos de trabajo de aprendizaje automático y datos, y ofrece soporte nativo para marcos como TensorFlow y PyTorch. Gestiona los flujos de trabajo de aprendizaje automático en contenedores a gran escala, pero requiere la experiencia de Kubernetes y funciona dentro de un ecosistema aún en desarrollo, lo que podría ser un desafío para los equipos que se inician en la orquestación de contenedores.

Tectón se especializa en la orquestación de aprendizaje automático en tiempo real y la operacionalización de funciones, lo que lo convierte en una opción ideal para los flujos de trabajo centrados en las funciones. Sin embargo, es posible que su enfoque limitado y sus costos más altos no sean adecuados para equipos o proyectos más pequeños que requieren capacidades de flujo de trabajo más amplias.

Orquestación de Azure ML proporciona un conjunto sólido para la orquestación de IA a escala empresarial, estrechamente integrado con el ecosistema de Azure, que incluye herramientas como Data Factory y Synapse. Sus funciones avanzadas, como Microsoft AutoGen y SynapseML, admiten flujos de trabajo de IA distribuidos complejos. Los principales desafíos incluyen la dependencia de los proveedores y la complejidad de los precios, lo que puede dificultar las predicciones de costos.

Canalizaciones de IA de Google Vertex se beneficia de la infraestructura global de Google, que ofrece un rendimiento fiable y compatibilidad con TPU. Sin embargo, su dependencia de los servicios de Google Cloud y los posibles aumentos de costos derivados de un uso intensivo pueden disuadir a algunas organizaciones.

En la siguiente tabla se destacan las principales fortalezas y limitaciones de cada plataforma:

Plataforma Ventajas clave Principales limitaciones Prompts.ai Interfaz de LLM unificada, ahorro de costos (hasta un 98%), gobierno empresarial Soporte limitado para los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático Apache Airflow Ecosistema maduro, soporte para múltiples nubes, DAG flexibles Complejo a escala, requiere extensiones de aprendizaje automático Laboratorio de datos de Domino Administración integral del ciclo de vida y funciones colaborativas Alto costo, demasiado complejo para equipos pequeños DataRobot AutoML y la orquestación, herramientas de gobierno integradas Precios premium, flexibilidad limitada Prefecto Orión Flujos de trabajo dinámicos y compatibles con Python Un ecosistema más pequeño, menos funciones empresariales Flyte Flujos de trabajo en contenedores escalables y nativos de ML Requiere experiencia en Kubernetes, un ecosistema en proceso de maduración Tecton Orquestación de aprendizaje automático en tiempo real, integración de tiendas de funciones Enfoque limitado, mayor costo para los equipos pequeños Azure ML Integración del ecosistema de Azure a escala empresarial La dependencia de un proveedor y la complejidad de los precios Vertex AI Rendimiento confiable, soporte de TPU Dependencia del proveedor, posible aumento de los costos

Cómo elegir la plataforma adecuada

La selección de la plataforma adecuada depende de su prioridades de la organización, experiencia técnica y presupuesto. Para los equipos que se preocupan por los costos y se centran en la orquestación de la LLM, Prompts.ai es un fuerte contendiente. Si la flexibilidad para los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático es esencial, Flujo de aire Apache o Flyte pueden ser mejores opciones. Los equipos empresariales que ya están comprometidos con ecosistemas de nube específicos podrían inclinarse por Azure ML o Vertex AI, a pesar de la preocupación por la dependencia de un solo proveedor.

Experiencia técnica es otro factor crítico. Plataformas como Flyte requieren conocimientos de Kubernetes, mientras Prefecto Orión es más accesible para los desarrolladores de Python. Para las organizaciones que buscan la automatización con una configuración mínima, Robot de datos proporciona una solución simplificada pero limita la personalización.

Por último, consideraciones presupuestarias desempeñan un papel importante. Plataformas de código abierto como Flujo de aire Apache ofrecen ahorros de costos pero exigen más recursos internos para la configuración y el mantenimiento. Las soluciones comerciales, si bien tienen más funciones y son más compatibles, conllevan costos de licencia más altos. Más allá de los gastos iniciales, tenga en cuenta el costo total de propiedad, incluidos la capacitación, el mantenimiento y las posibles dependencias de los proveedores.

Conclusión

La elección de la plataforma de orquestación de aprendizaje automático adecuada requiere un equilibrio cuidadoso entre las necesidades, los recursos y la experiencia de su organización. Este es un resumen de las principales conclusiones de nuestras revisiones exhaustivas de la plataforma.

Prompts.ai destaca por su liderazgo en la orquestación de LLM y la gestión de costos. Con una interfaz unificada que admite más de 35 modelos y su sistema de crédito TOKN de pago por uso, ofrece hasta un 98% de ahorro, al tiempo que reduce la proliferación de herramientas y mantiene una sólida gestión de las aplicaciones sensibles.

Para aquellos que buscan una flexibilidad más amplia del flujo de trabajo de aprendizaje automático, Apache Airflow, con sus extensiones ML, proporciona un sólido ecosistema multinube. Sin embargo, su complejidad a la hora de escalar puede exigir recursos y experiencia adicionales.

Es esencial evaluar el costo total de propiedad. Si bien las plataformas de código abierto, como Apache Airflow, tienen unos costes iniciales bajos, requieren importantes recursos internos. Por otro lado, las plataformas comerciales como DataRobot y Domino Data Lab ofrecen amplias funciones, pero tienen precios más altos. Adapta la plataforma a los puntos fuertes técnicos de tu equipo: por ejemplo, Flyte es ideal para equipos expertos en Kubernetes, Prefect Orion se adapta a los grupos centrados en Python y las soluciones automatizadas como DataRobot funcionan bien para necesidades de configuración mínimas.

Para las organizaciones que están profundamente integradas en entornos de nube específicos, plataformas como Azure ML Orchestration y Google Vertex AI Pipelines ofrecen una compatibilidad perfecta. Sin embargo, tenga en cuenta los posibles desafíos relacionados con la fijación de precios y la dependencia de un proveedor.

En última instancia, la mejor plataforma para su organización depende de sus prioridades únicas, ya sea la rentabilidad, la flexibilidad del flujo de trabajo, las funciones de nivel empresarial o la integración en la nube. Evalúe cuidadosamente sus casos de uso, las capacidades de su equipo y su presupuesto para tomar una decisión informada.

Preguntas frecuentes

¿Qué debo buscar en una plataforma de orquestación de aprendizaje automático para mi empresa?

Al elegir una plataforma para la orquestación del aprendizaje automático, es importante centrarse en algunos aspectos cruciales: escalabilidad, facilidad de uso, y compatibilidad con tus herramientas actuales. Una buena plataforma debería simplificar procesos como el preprocesamiento de datos, el entrenamiento de modelos, la implementación y la supervisión, y al mismo tiempo ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a las habilidades técnicas de su equipo.

Igualmente importante es la claridad de los costos: funciones como el seguimiento de gastos en tiempo real pueden hacer que la administración de los presupuestos relacionados con la IA sea mucho más eficiente. Busque plataformas que hagan hincapié seguridad, conformidady la integración sencilla de nuevos modelos, lo que garantiza que sus flujos de trabajo se mantengan fluidos y adaptables a medida que aumentan sus requisitos.

¿Cómo ayuda Prompts.ai a las empresas a ahorrar hasta un 98% en costos de orquestación de IA?

Prompts.ai ofrece impresionantes reducciones de costos, hasta 98% - al reunir más de 35 grandes modelos lingüísticos en una plataforma simplificada. Este enfoque elimina la molestia y el despilfarro asociados con la combinación de múltiples herramientas.

La plataforma también cuenta con un Capa FinOps, que monitorea y ajusta continuamente los costos en tiempo real. Esto garantiza que las empresas obtengan el máximo valor de su inversión y, al mismo tiempo, mantengan un rendimiento excepcional de la IA.

¿Qué desafíos pueden surgir al usar plataformas de código abierto como Apache Airflow o Kubeflow para la orquestación del aprendizaje automático?

Las plataformas de código abierto como Apache Airflow y Kubeflow ofrecen soluciones sólidas para organizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, pero no están exentas de obstáculos. Un problema notable es el rendimiento: los usuarios pueden experimentar velocidades de ejecución más lentas y una mayor latencia, lo que puede afectar a la eficiencia general. Además, sus intrincadas arquitecturas pueden generar un exceso de dependencias, lo que prolonga los tiempos de construcción y aumenta la complejidad.

Otro desafío radica en la integración de estas plataformas con diversos entornos de ejecución. Esto a menudo exige un alto nivel de experiencia y un esfuerzo considerable para garantizar la compatibilidad. La gestión eficiente de los recursos también puede convertirse en un problema, especialmente cuando se escalan los flujos de trabajo o se abordan requisitos computacionales únicos. Si bien estas plataformas ofrecen una gran flexibilidad, es posible que no siempre sean las más adecuadas para todos los escenarios.

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