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Los flujos de trabajo de aprendizaje automático pueden ser complejos, pero la plataforma adecuada puede simplificar los procesos, ahorrar costos y mejorar los resultados. Este es un desglose de las cuatro plataformas principales diseñadas para optimizar los flujos de trabajo de la IA:
Cada plataforma aborda diferentes necesidades, desde la simplificación de los flujos de trabajo de LLM hasta la administración de canalizaciones a gran escala. Elige en función de los objetivos, la experiencia técnica y los requisitos de escalabilidad de tu equipo.
Comparación de plataformas de flujo de trabajo de aprendizaje automático: características, puntos fuertes y casos de uso ideales
Prompts.ai es un Plataforma de orquestación de IA diseñado para simplificar y unificar el acceso a más de 35 modelos lingüísticos grandes (LLM) de primer nivel. Entre ellos se incluyen nombres muy conocidos como GPT-5, Claudio, Llama, Géminis, Grok-4, Flux Pro y Kling. En lugar de tener que hacer malabares con múltiples suscripciones y herramientas, los equipos pueden dirigir los flujos de trabajo al modelo más adecuado para una tarea, todo ello desde una única interfaz segura. Esto elimina las ineficiencias de administrar numerosas herramientas y agiliza las operaciones de aprendizaje automático.
En el corazón de Prompts.ai se encuentra su capa de acceso al modelo unificado, lo que hace que trabajar con varios LLM sea sencillo y eficiente. Los usuarios pueden comparar el rendimiento de los modelos, cambiar de proveedor con facilidad y asignar instrucciones al modelo que mejor se adapte a sus necesidades. No es necesario utilizar varias claves de API, sistemas de autenticación o configuraciones de facturación. Este enfoque simplificado permite a las organizaciones explorar e incorporar nuevos modelos en sus flujos de trabajo en cuestión de minutos, no de semanas, lo que garantiza que las operaciones se mantengan eficientes y adaptables.
Prompts.ai incorpora un capa FinOps en tiempo real para supervisar el uso de los tokens en todos los modelos y equipos. En lugar de tarifas mensuales fijas, la plataforma utiliza un sistema de pago por uso con créditos TOKN, lo que garantiza que los costos se ajusten al uso real. Al eliminar las suscripciones innecesarias y optimizar la selección de modelos en función del costo y el rendimiento, las organizaciones pueden reducir los gastos de software de inteligencia artificial hasta en un 98%. Este enfoque vincula el gasto directamente con resultados mensurables, lo que garantiza que cada dólar gastado genere valor.
Para las empresas, especialmente las de sectores regulados, es esencial una gobernanza sólida. Prompts.ai incluye pistas de auditoría, controles de acceso y herramientas de cumplimiento. Estas funciones rastrean el uso del modelo, las instrucciones ejecutadas y el flujo de datos confidenciales a través de los flujos de trabajo, lo que proporciona una visibilidad y una responsabilidad totales. Al mantener todos los datos dentro del perímetro de seguridad de la organización, la plataforma minimiza la dependencia de servicios externos de terceros, lo que mejora la seguridad y el cumplimiento.
Tanto si se trata de una agencia pequeña como de una empresa de la lista Fortune 500, Prompts.ai está diseñado para crecer sin esfuerzo. Agregar nuevos modelos, usuarios o equipos no requiere cambios complejos en la infraestructura. Los niveles de precios comienzan en 99$ por miembro y mes para el plan Core, mientras que los planes Pro y Elite ofrecen funciones ampliadas a 119 y 129$, respectivamente. Esta escalabilidad garantiza que las organizaciones de todos los tamaños puedan mantener flujos de trabajo de IA eficientes y optimizados a medida que aumentan sus necesidades.
TensorFlow Extended (TFX) es la sólida plataforma de Google diseñada para gestionar todo el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Basada en TensorFlow, admite todo tipo de funciones, desde la validación de datos hasta la implementación y la supervisión de modelos, lo que la convierte en la solución ideal para los procesos de aprendizaje automático a escala de producción.
TFX hace hincapié en la reproducibilidad y la transparencia mediante el uso de metadatos ML (MLMD), que rastrean meticulosamente las ejecuciones, los artefactos y las configuraciones de los componentes. Herramientas como TensorFlow Data Validation (TFDV) generan automáticamente esquemas de datos y marcan las anomalías, lo que garantiza la calidad de los datos. El análisis de modelos de TensorFlow (TFMA) evalúa el rendimiento del modelo antes de la implementación y valida los resultados comparándolos con métricas predefinidas. Una vez que se implementan los modelos, TFDV continúa monitoreando las solicitudes de inferencia para detectar desviaciones y anomalías. Además, el componente InfraValidator realiza despliegues canarios en entornos aislados, lo que protege los sistemas de producción de modelos potencialmente defectuosos. Estas medidas de gobierno hacen de TFX una opción fiable para gestionar flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático.
TFX está diseñado para gestionar las demandas de las operaciones de aprendizaje automático a gran escala. Se integra perfectamente con herramientas de orquestación como Flujo de aire Apache y Canalizaciones de Kubeflow, lo que permite flujos de trabajo distribuidos. Kubeflow, en particular, admite la formación portátil y distribuida en Kubernetes, lo que mejora la flexibilidad. La arquitectura modular de TFX permite a los equipos escalar componentes específicos de sus flujos de trabajo de forma independiente, lo que garantiza la adaptabilidad a las cambiantes necesidades computacionales. Esta capacidad de modularidad e integración convierte a TFX en una herramienta esencial para gestionar flujos de trabajo escalables de aprendizaje automático.
Ampliando las ideas de orquestación y escalabilidad discutidas anteriormente, MLFlow proporciona un marco cohesivo diseñado para administrar todo el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático, con un enfoque particular en la IA generativa.
MLFlow es una plataforma de código abierto ampliamente utilizada en varios sectores. Es compatible con todas las etapas del proceso de aprendizaje automático, desde la experimentación inicial hasta la implementación de producción a gran escala.
MLFlow ahora se integra perfectamente con la IA generativa a través de sus capacidades de AI Gateway y GenAI. El AI Gateway actúa como una interfaz unificada para implementar y administrar varios proveedores de modelos lingüísticos extensos (LLM), como IA abierta, Antrópico, Azure OpenAI, Géminis y AWS Bedrock, todo a través de un punto final seguro. Esta configuración permite a los equipos cambiar de proveedor sin esfuerzo sin necesidad de modificar el código de la aplicación. Además, su sistema de gestión rápida admite el control de versiones de las plantillas y registra los detalles de ejecución, lo que mejora la transparencia y la observabilidad del flujo de trabajo de GenAI. mlFlow también funciona con marcos como Cadena LANG, que ofrece API para modelos de registro y seguimiento.
El AI Gateway ayuda a las organizaciones a reducir los gastos al redirigir las solicitudes a los modelos más eficientes disponibles. Este enfoque centralizado no solo optimiza los costos, sino que también garantiza la flexibilidad en la administración de la infraestructura de inteligencia artificial.
MLFlow pone un gran énfasis en la reproducibilidad y la gestión colaborativa de modelos. Su registro de modelos actúa como un repositorio centralizado para todo el ciclo de vida de los modelos, incluido el control de versiones, las transiciones de las etapas (por ejemplo, el desarrollo, la puesta en escena, la producción y el archivado) y las anotaciones. La seguridad se mejora a través del AI Gateway, que almacena de forma segura las claves de API y registra los datos de solicitud/respuesta para obtener registros de auditoría exhaustivos. Sus funciones de observabilidad capturan datos de ejecución detallados para los flujos de trabajo de GenAI, lo que contribuye tanto a las iniciativas de cumplimiento como a las de depuración.
Diseñado para operaciones empresariales a gran escala, MLFlow admite la formación distribuida en clústeres como Apache Spark y se integra con soluciones de almacenamiento distribuido como COMO S3 y DBFS. Incluye modelos para su implementación en una variedad de entornos, entre los que se incluyen Estibadorservidores REST basados en plataformas en la nube y Apache Spark UDF. Para despliegues escalables de Kubernetes, MLFlow se integra con MLServer y aprovecha herramientas como K Serve y Núcleo Seldon. El método predict_stream (introducido en la versión 2.12.2+) mejora aún más su capacidad para gestionar flujos de datos grandes o continuos de manera eficiente. Estas características convierten a MLFlow en una herramienta poderosa dentro del ecosistema más amplio de flujos de trabajo de aprendizaje automático, ya que sientan las bases para evaluar las fortalezas y limitaciones de las diferentes plataformas.
Kubeflow aporta un enfoque nativo de Kubernetes para gestionar los flujos de trabajo de aprendizaje automático a gran escala, lo que lo convierte en una poderosa herramienta para las empresas. Diseñada para gestionar cargas de trabajo distribuidas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, funciona sin problemas en entornos de nube y centros de datos locales.
Kubeflow es compatible con todo el ciclo de vida de la IA, con flujos de trabajo especializados para modelos lingüísticos extensos (LLM). A través del Kubeflow Trainer, ofrece capacidades avanzadas de ajuste, lo que permite un entrenamiento distribuido en marcos como PyTorch, HuggingFace, DeepSpeed, MLX, JAX y XGBoost. Para gestionar las tareas generativas de inteligencia artificial, KServe proporciona una sólida plataforma de inferencia diseñada para casos de uso escalables. Funciones como el enrutamiento inteligente y la capacidad de escalado a cero en las GPU ayudan a optimizar el uso de los recursos. Esta configuración modular permite a los equipos integrar las funcionalidades de la LLM sin necesidad de realizar cambios importantes en la infraestructura.
Kubeflow mejora la gestión del flujo de trabajo con aislamiento multiusuario, lo que brinda a los administradores un control preciso sobre el acceso y las operaciones de los diferentes equipos. El registro de modelos de la plataforma almacena los metadatos y artefactos críticos del aprendizaje automático, lo que garantiza un seguimiento claro del linaje de los modelos a lo largo de su ciclo de vida. Kubeflow Pipelines también ayuda a guardar artefactos de aprendizaje automático en registros que cumplan con las normas, lo que ayuda a las organizaciones a cumplir con los estándares normativos. Las herramientas integradas de control de versiones y colaboración hacen que los experimentos y los modelos sean auditables y reproducibles. Estas funciones de gobierno se alinean con la arquitectura distribuida de Kubeflow y ofrecen una solución estructurada pero flexible.
El diseño de Kubeflow está orientado a operaciones a gran escala, lo que lo convierte en una opción ideal para administrar aplicaciones complejas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. RafayLa plataforma mLOps, por ejemplo, utiliza Kubeflow para supervisar las flotas de aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en AWS, Azure, GCP, sistemas locales e incluso entornos periféricos. Soporta la escalabilidad operativa al permitir a los equipos gestionar cientos de clústeres y aplicaciones en grupos organizados y definidos por software. Kubeflow Pipelines organiza flujos de trabajo portátiles y en contenedores que pueden escalarse de forma independiente. Además, el Kubeflow Spark Operator simplifica la ejecución de las aplicaciones de Spark en Kubernetes, lo que agiliza la preparación de datos y la ingeniería de funciones para proyectos a gran escala. Este ecosistema flexible permite a las organizaciones implementar solo los componentes que necesitan o utilizar la plataforma completa, según sus objetivos.
Tras la exploración detallada de los perfiles de las plataformas, analicemos las principales ventajas e inconvenientes, arrojando luz sobre las ventajas y desventajas que presenta cada plataforma.
Cada plataforma equilibra el costo, la complejidad y las capacidades de manera diferente, lo que ayuda a los equipos a adaptar sus requisitos técnicos a las realidades operativas.
Plataformas de código abierto como TFX, MLFlow y Kubeflow eliminan las tarifas de licencia, pero exigen importantes recursos de ingeniería. Estas soluciones requieren inversiones en infraestructura (que abarca la computación, el almacenamiento y las redes) junto con un soporte de ingeniería continuo. Por ejemplo, TFX se adapta a las necesidades a escala de producción, pero se basa en herramientas de orquestación como Apache Airflow y un backend de metadatos de aprendizaje automático. Kubeflow, creado sobre la base de Kubernetes, ofrece una escalabilidad sin igual, pero tiene una curva de aprendizaje pronunciada, que requiere conocimientos avanzados de DevOps para gestionar y solucionar problemas de forma eficaz. Mientras tanto, MLFlow destaca por su flexibilidad, ya que se integra perfectamente con más de 40 marcos, incluidos PyTorch, OpenAI, HuggingFace y TensorFlow. Sin embargo, la implementación de MLFlow en entornos de producción a menudo requiere recursos de ingeniería dedicados.
Interoperabilidad y colaboración también son diferenciadores clave entre estas plataformas. MLFlow simplifica la implementación al estandarizar el empaquetado de modelos en varios «tipos», lo que permite la integración con entornos como los servidores REST basados en Docker, Azure ML, AWS SageMaker y Apache Spark. Su registro funciona como una tienda de modelos centralizada, con API y una interfaz fácil de usar para administrar todo el ciclo de vida del modelo, lo que fomenta la colaboración entre los equipos. Por otro lado, el diseño modular y nativo de Kubernetes de Kubeflow permite a los equipos implementar componentes de forma independiente o como una plataforma completa en cualquier entorno de Kubernetes. Del mismo modo, las canalizaciones de TFX funcionan a la perfección con sistemas de orquestación externos y utilizan un backend de metadatos de aprendizaje automático, lo que garantiza la trazabilidad para el seguimiento y la reproducibilidad de los experimentos.
Las demandas de recursos de estas plataformas varían ampliamente. Las soluciones de código abierto se adaptan a los equipos con sólidas capacidades de ingeniería, mientras que los servicios gestionados son más adecuados para aquellos que priorizan una implementación rápida. Si bien las plataformas de código abierto vienen sin tasas de licencia, su costo total de propiedad puede ser sustancial si se tienen en cuenta las horas de ingeniería necesarias para el mantenimiento y la personalización. El alojamiento gestionado de MLFlow, descrito por sus creadores como «gratuito y totalmente gestionado», simplifica la configuración, pero puede tener limitaciones de compatibilidad o favorecer las alternativas nativas para funciones específicas.
He aquí una comparación rápida de las plataformas:
Esta comparación destaca cómo el diseño único de cada plataforma se alinea con las diferentes prioridades operativas y técnicas, lo que ayuda a los equipos a tomar decisiones informadas.
Elija la plataforma que mejor se adapte a los objetivos y prioridades de su organización.
Si bien los MLOP eficaces pueden reducir el tiempo de implementación entre un 60 y un 70% y mejorar significativamente las tasas de éxito de la producción, solo el 20% de los proyectos de IA llegan a la producción. Esto resalta la importancia de seleccionar una plataforma que se adapte a sus necesidades específicas. Una evaluación minuciosa de las capacidades de cada plataforma es esencial para garantizar el éxito.
Prompts.ai simplifica los flujos de trabajo de la IA al ofrecer acceso unificado a más de 35 modelos, además de una gobernanza integrada y una gestión de costes en tiempo real, lo que reduce los gastos de IA hasta en un 98%. TFX proporciona una confiabilidad sólida y de nivel de producción para los equipos centrados en TensorFlow, aunque requiere una amplia orquestación. MLFlow destaca por sus puntos fuertes en el seguimiento de experimentos, el control de versiones y la reproducibilidad, junto con sus opciones de implementación flexibles. Kubeflow está dirigido a equipos con experiencia avanzada en DevOps, lo que permite una orquestación de flujos de trabajo escalable y nativa de Kubernetes. Cada plataforma aborda de forma exclusiva las prioridades clave de interoperabilidad, rentabilidad y escalabilidad que se analizan a lo largo de este artículo.
Al seleccionar una plataforma de flujo de trabajo de aprendizaje automático, es fundamental tener en cuenta qué tan bien se alinea con los requisitos del proyecto y las herramientas existentes. Empieza por priorizar compatibilidad - la plataforma debe integrarse perfectamente con sus bibliotecas, marcos e infraestructura de implementación actuales. Esto garantiza un flujo de trabajo más fluido y reduce la necesidad de una reconfiguración exhaustiva.
Otra característica fundamental a tener en cuenta es seguimiento de experimentos. Las plataformas que registran automáticamente las versiones del código, los parámetros y los conjuntos de datos facilitan la reproducción de los resultados y mantienen la coherencia entre los proyectos. Si trabajas con modelos grandes o realizas varios experimentos, escalabilidad se convierte en un factor clave. Opte por plataformas que ofrezcan formación distribuida y una gestión eficiente de los recursos para hacer frente a las crecientes demandas computacionales.
Presta mucha atención a opciones de implementación también. Ya sea que su entorno objetivo sea la nube, los dispositivos periféricos o los terminales sin servidor, la plataforma debe satisfacer sus necesidades de implementación sin una complejidad innecesaria. Para colaboración en equipo, funciones como una interfaz de usuario intuitiva, el control de acceso basado en funciones y el seguimiento de metadatos pueden mejorar significativamente la productividad, especialmente en sectores con normativas estrictas.
Por último, considere las ventajas y desventajas entre las herramientas de código abierto y las plataformas de pago. Las opciones de código abierto suelen contar con el apoyo activo de la comunidad, mientras que las plataformas de pago pueden ofrecer un servicio de atención al cliente dedicado y funciones de nivel empresarial. Si sopesa cuidadosamente estos factores (la idoneidad técnica, las restricciones presupuestarias y los requisitos de cumplimiento), puede elegir una plataforma que respalde de manera eficaz sus iniciativas de aprendizaje automático.
Prompts.ai está diseñado para simplificar los flujos de trabajo de la IA, haciéndolos más eficientes y fáciles de escalar. Al automatizar las tareas repetitivas e integrarse sin esfuerzo con modelos lingüísticos de gran tamaño, la plataforma minimiza el desperdicio de recursos y agiliza las operaciones. Su enfoque en la colaboración mejora aún más la productividad y ayuda a los equipos a trabajar de forma más inteligente, no con más ahínco.
La plataforma también admite soluciones que crecen con sus necesidades, ya que gestionan las crecientes demandas de procesamiento y datos sin comprometer la eficiencia. Esta combinación de automatización y escalabilidad le permite administrar los presupuestos de manera eficaz y, al mismo tiempo, ofrecer un rendimiento de primer nivel en sus proyectos.
Plataformas de código abierto como TensorFlow extendido (TFX) y Kubeflow proporcionan herramientas potentes para gestionar flujos de trabajo completos de aprendizaje automático. Sin embargo, vienen con su propio conjunto de desafíos. Ambos requieren una configuración de infraestructura sustancial: TFX está profundamente vinculado a TensorFlow, mientras que Kubeflow depende de Kubernetes, lo que requiere un conocimiento sólido de la contenedorización, la administración de clústeres y la asignación de recursos. Para los equipos que no están familiarizados con estas tecnologías, la curva de aprendizaje puede resultar abrumadora.
Además de eso, el mantenimiento de estas plataformas exige recursos considerables. Por ejemplo, Kubeflow incurre en gastos continuos en potencia de procesamiento, almacenamiento y GPU, además de la necesidad de actualizaciones, monitoreo y resolución de problemas frecuentes. Dado que estas herramientas están impulsadas principalmente por la comunidad, el soporte a nivel empresarial es limitado. Esto suele obligar a las organizaciones a confiar en la experiencia interna o en los foros comunitarios, lo que puede ralentizar la implementación y dificultar la escalabilidad.
