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Les flux de travail d'apprentissage automatique sont complexes et impliquent des tâches telles que la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement. Les frameworks d'orchestration simplifient ce processus en automatisant et en gérant ces étapes afin de gagner du temps et de réduire les erreurs. Voici un bref aperçu des quatre principaux frameworks :
Chaque framework répond à des besoins spécifiques. Choisissez en fonction de l'expertise de votre équipe, de la complexité du projet et des exigences d'évolutivité.
Prompts.ai est une plateforme d'orchestration d'IA de niveau entreprise qui regroupe plus de 35 modèles de langage de pointe au sein d'une interface unique et unifiée. Contrairement aux frameworks classiques qui se concentrent uniquement sur les flux de travail, Prompts.ai associe l'orchestration de l'apprentissage automatique à la gestion des coûts et à des outils de gouvernance avancés.
Prompts.ai est conçu pour évoluer en fonction de vos besoins. Son architecture de modèle unifiée élimine la confusion liée à la gestion de plusieurs outils, permettant aux organisations de faire évoluer leurs opérations d'IA sans effort. Qu'il s'agisse d'ajouter de nouveaux modèles, d'élargir les équipes ou d'augmenter le nombre d'utilisateurs, la plateforme garantit un processus fluide sans problèmes opérationnels. Les forfaits de niveau supérieur offrent des avantages tels que des espaces de travail illimités, jusqu'à 99 collaborateurs sur le niveau Problem Solver et une création illimitée de flux de travail, ce qui en fait la solution idéale pour les initiatives d'IA à grande échelle.
Le système de crédit TOKN pay-as-you-go de la plateforme redéfinit les coûts de l'IA, en alignant les dépenses sur l'utilisation réelle. Ce modèle à la demande permet aux équipes d'étendre leurs capacités d'apprentissage automatique sans avoir à se soucier de la complexité accrue de l'infrastructure. Il s'intègre parfaitement aux systèmes existants, garantissant ainsi une évolutivité sans interruption.
Prompts.ai excelle en matière d'interopérabilité en proposant des connecteurs et des API qui s'intègrent facilement aux écosystèmes technologiques existants. Sa fonction de comparaison de modèles côte à côte permet aux équipes d'évaluer et d'optimiser les performances au sein d'une interface unique, garantissant ainsi le choix du meilleur modèle pour des besoins spécifiques.
La gouvernance est au cœur de Prompts.ai, qui fournit des fonctionnalités telles que des pistes d'audit intégrées, un suivi de l'utilisation en temps réel et un suivi détaillé des dépenses. La plateforme fournit des mesures en temps réel pour chaque modèle et en temps réel, garantissant ainsi la transparence. Grâce à des contrôles d'accès basés sur les rôles et à des mesures de sécurité robustes, les équipes peuvent renforcer la conformité tout en permettant une collaboration fluide sur les projets d'IA.
Le déploiement de Prompts.ai est simple grâce à son interface conviviale. La plateforme simplifie l'orchestration traditionnellement complexe de l'apprentissage automatique, permettant aux équipes de mettre en place des flux de travail sécurisés et conformes en quelques minutes seulement. L'intégration intuitive et la formation en entreprise garantissent un démarrage en douceur, tandis que des fonctionnalités telles que la certification Prompt Engineer et les « Time Savers » experts aident les équipes à adopter les meilleures pratiques dès le premier jour.
Steven Simmons, PDG et fondateur, a expliqué comment les LoRas et les flux de travail de Prompts.ai lui ont permis de réaliser des rendus 3D et des propositions commerciales en une seule journée, un processus qui prenait auparavant des semaines pour les rendus et un mois pour les propositions. Cela a non seulement permis de gagner du temps, mais également d'éliminer le besoin de mises à niveau matérielles coûteuses.
Avec une note moyenne de 4,8/5, Prompts.ai est largement plébiscité pour sa capacité à centraliser les communications relatives aux projets, à automatiser les opérations et à gérer efficacement des tâches complexes.
Apache Airflow s'est imposé comme l'un des frameworks d'orchestration open source les mieux établis. Développé à l'origine par Airbnb et maintenu par Fondation pour le logiciel Apache depuis 2016, il est devenu un outil incontournable pour gérer les flux de données et d'IA. À la base, Airflow utilise des graphes acycliques dirigés (DAG) pour structurer les tâches d'apprentissage automatique, rendant ainsi claires et gérables les dépendances de pipeline les plus complexes.
Ce qui rend Airflow particulièrement efficace, c'est son système de configuration basé sur Python. Les équipes peuvent concevoir des flux de travail sous forme de code, ce qui permet le contrôle des versions, les tests et le développement collaboratif. Cette approche transforme les pipelines d'apprentissage automatique en actifs plus faciles à gérer et à faire évoluer. Airflow est largement utilisé pour coordonner des tâches telles que la formation à l'apprentissage automatique, le déploiement de modèles d'IA et les flux de production augmentés par récupération.
La conception modulaire d'Airflow lui permet de s'adapter aux besoins des organisations, grandes et petites. Il s'intègre parfaitement aux principaux fournisseurs de cloud tels qu'AWS, Plateforme Google Cloud, et Microsoft Azure, ce qui en fait un excellent choix pour les configurations hybrides ou multicloud.
À mesure que les opérations d'apprentissage automatique se développent, les capacités dynamiques de génération de pipelines d'Airflow lui permettent de gérer des charges de travail accrues et de s'adapter sans effort à des exigences plus complexes.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Airflow est sa capacité à s'intégrer à un large éventail d'outils et de plateformes. Sa vaste bibliothèque de connecteurs et d'opérateurs développés par la communauté prend en charge divers systèmes de traitement de données. Grâce à sa base Python, Airflow peut fonctionner avec pratiquement toutes les plateformes proposant des API Python, ce qui en fait un choix polyvalent pour divers environnements technologiques.
Les récentes mises à jour ont encore renforcé le rôle d'Airflow dans les flux de travail de l'IA. Avec l'ajout d'un Chaîne Lang fournisseur, les utilisateurs peuvent désormais déclencher l'exécution d'agents, surveiller les outils et planifier des mises à jour contextuelles directement dans un DAG. Ce niveau d'intégration améliore non seulement les fonctionnalités, mais jette également les bases d'une meilleure supervision des flux de travail.
L'approche du flux de travail en tant que code d'Airflow fournit un cadre solide pour la gouvernance. En définissant des pipelines en Python, les équipes peuvent tirer parti du contrôle de version, effectuer des révisions de code et collaborer efficacement, garantissant ainsi cohérence et responsabilité. La structure DAG offre également des chemins d'exécution clairs, ce qui facilite le traçage des dépendances et du lignage des données, une caractéristique importante pour la conformité et la résolution des flux de travail complexes.
Bien qu'Airflow offre de puissantes fonctionnalités d'orchestration, sa configuration nécessite une expertise technique. Les équipes doivent gérer l'installation, la configuration et la maintenance continue, ce qui peut être plus exigeant que les plateformes commerciales. Cette complexité présente toutefois un avantage majeur : le contrôle total des pipelines d'orchestration. Les bibliothèques complètes d'Airflow offrent également de la flexibilité, répondant aux différents niveaux de compétence technique au sein des équipes.
Kubeflow, une plateforme d'apprentissage automatique open source développée par Google, est spécialement conçue pour Kubernetes. Il est conçu pour relever les défis tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la préparation des données à la formation des modèles, en passant par le déploiement et la surveillance. Grâce à son architecture axée sur les conteneurs, Kubeflow garantit la portabilité et la reproductibilité, ce qui en fait un choix judicieux pour les organisations qui souhaitent développer leurs opérations de machine learning. Plutôt que de remplacer les outils existants, il s'intègre parfaitement, améliorant ainsi les flux de travail établis.
Construit sur Kubernetes, Kubeflow est parfaitement adapté à la formation distribuée, car il permet de répartir des tâches d'apprentissage automatique de grande envergure sur plusieurs nœuds. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les projets d'apprentissage en profondeur qui nécessitent des ressources informatiques importantes. De plus, Kubeflow optimise l'utilisation des ressources, garantissant ainsi l'efficacité même pendant les périodes d'inactivité. Sa conception va au-delà de l'évolutivité, offrant une intégration fluide à une variété de systèmes pour prendre en charge des flux de travail complexes.
Kubeflow fonctionne parfaitement avec les outils et les plateformes existants, ce qui en fait un ajout polyvalent aux écosystèmes de machine learning établis. Par exemple, il s'intègre à des systèmes de flux de travail populaires tels qu'Apache Airflow, permettant aux équipes d'intégrer des composants Kubeflow dans leurs configurations d'orchestration actuelles.
La plateforme excelle également en termes de compatibilité avec le cloud, prenant en charge les principaux fournisseurs tels que Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure. Cette prise en charge multicloud permet aux entreprises d'éviter de se retrouver dans une situation de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur tout en profitant des meilleures fonctionnalités proposées par chaque fournisseur.
L'architecture conteneurisée de Kubeflow améliore encore l'interopérabilité en s'appuyant sur une orchestration de conteneurs standardisée. Les équipes peuvent regrouper leur code de machine learning, leurs dépendances et leurs configurations dans des conteneurs, garantissant ainsi des performances constantes dans tous les environnements, du développement local aux clusters de production.
De plus, des outils tels que Kale rationalisent le processus de conversion Carnets Jupyter dans les flux de travail de Kubeflow Pipelines. Avec des fonctionnalités natives pour le suivi des expériences et l'organisation des flux de travail, Kubeflow permet aux data scientists de passer en douceur de la recherche aux pipelines prêts à la production.
Le déploiement de Kubeflow nécessite une expertise de Kubernetes, ce qui peut représenter un défi pour les équipes qui ne sont pas familiarisées avec l'orchestration de conteneurs. La plateforme suppose la connaissance de concepts tels que les pods, les services et les déploiements. Cependant, une fois configuré, Kubeflow fournit une infrastructure puissante pour gérer les modèles en production. Il inclut des API qui prennent en charge l'intégration avec des outils de gestion de modèles tels que Débit ML et Service TensorFlow. Bien que la courbe d'apprentissage puisse être abrupte, Kubeflow fournit un cadre solide pour faire évoluer efficacement les opérations d'apprentissage automatique.
Prefect est une plateforme moderne d'orchestration des flux de travail conçue avec développeurs à l'esprit, en offrant une expérience fluide et intuitive. Contrairement aux outils de flux de travail plus anciens et plus rigides, Prefect adopte une approche axée sur le code qui s'intègre naturellement aux flux de travail des data scientists et des ingénieurs en apprentissage automatique (ML). En permettant aux développeurs d'écrire des flux de travail en Python pur, Prefect gère les complexités de l'orchestration en coulisse, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur leur logique de machine learning.
Grâce à sa conception rationalisée, Prefect réduit les frais liés à l'orchestration, ce qui en fait un excellent choix pour les équipes qui souhaitent éviter la courbe d'apprentissage abrupte des systèmes de planification complexes. Voyons comment Prefect prend en charge des opérations évolutives et robustes.
L'architecture de Prefect est conçue pour évoluer sans effort, prenant en charge à la fois mise à l'échelle horizontale et verticale grâce à son modèle d'exécution flexible. Que vous travailliez sur un seul ordinateur portable ou que vous gériez des clusters cloud à grande échelle, Prefect s'adapte facilement à vos besoins informatiques.
Le Cloud parfait Le service va encore plus loin en proposant une mise à l'échelle automatique, capable de gérer des milliers de flux de travail simultanés. Pour les entreprises dont la charge de travail de machine learning fluctue, cela signifie que vous pouvez gérer des tâches par lots de grande envergure pendant les périodes de pointe et les réduire pendant les périodes les plus calmes, le tout sans ajustements manuels.
Prefect permet également parallélisation au niveau des tâches, permettant aux différentes étapes d'un pipeline de machine learning de s'exécuter simultanément sur plusieurs travailleurs. Cela est particulièrement utile pour les tâches de prétraitement des données qui peuvent être distribuées entre les cœurs ou les machines, ce qui permet de réduire considérablement les temps d'exécution du pipeline.
Prefect s'intègre parfaitement à Écosystème Python, ce qui en fait un outil idéal pour la plupart des outils d'apprentissage automatique. Les flux de travail sont écrits en Python standard, vous pouvez donc utiliser des bibliothèques populaires telles que scikit-learn et TensorFlow sans avoir besoin d'adaptateurs supplémentaires ou de configurations spéciales.
La plateforme propose également des intégrations natives avec les principaux fournisseurs de cloud, notamment AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure. Ces intégrations simplifient l'authentification et la gestion des ressources. De plus, le Prefect est intégré Docker le support garantit que les flux de travail s'exécutent de manière cohérente dans les environnements de développement, de test et de production, rationalisant ainsi le déploiement.
Prefect étend son interopérabilité avec API REST et webhooks, ce qui lui permet de se connecter facilement à des systèmes externes tels que des registres de modèles, des pipelines CI/CD et des outils de surveillance. Cette flexibilité permet de déclencher facilement des flux de travail à partir d'autres applications ou d'intégrer Prefect aux flux de travail d'automatisation existants.
Prefect ne se concentre pas uniquement sur l'efficacité opérationnelle, il met également l'accent sur la gestion sécurisée et vérifiable des flux de travail. Chaque exécution du flux de travail et chaque modification des paramètres sont enregistrées, ce qui fournit une piste d'audit claire, ce qui est particulièrement important dans les secteurs réglementés.
La plateforme contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) permet aux administrateurs d'attribuer des autorisations spécifiques aux membres de l'équipe. Par exemple, les data scientists peuvent mener des expériences, tandis que les ingénieurs ML conservent le contrôle des déploiements jusqu'à la production, garantissant ainsi une séparation claire des responsabilités.
Prefect s'intègre également aux systèmes de contrôle de version, en suivant automatiquement les modifications apportées aux définitions des flux de travail. Cette fonctionnalité permet de suivre facilement l'évolution des pipelines au fil du temps. En outre, Prefect prend en charge l'exécution simultanée de plusieurs versions du même flux de travail, ce qui permet d'expérimenter en toute sécurité et de déployer progressivement les mises à jour.
Prefect rend le déploiement simple et flexible en proposant des options adaptées à divers besoins organisationnels. Le Cloud parfait Le service élimine les tracas liés à la gestion de l'infrastructure : les équipes peuvent exécuter des flux de travail en quelques minutes seulement grâce à l'installation d'un package Python et à la configuration d'une clé d'API.
Pour les organisations qui préfèrent solutions auto-hébergées, Prefect Server peut être déployé à l'aide d'une seule commande Docker Compose. Cette configuration gère la planification, la surveillance et la coordination, tandis que les tâches peuvent être exécutées n'importe où : sur des machines locales, des instances cloud ou des plateformes d'orchestration de conteneurs.
Prefect propose également un modèle hybride, dans lequel les métadonnées sont gérées dans Prefect Cloud, tandis que le code ML et les données restent sur votre infrastructure. Cette approche associe la commodité des services gérés à la sécurité du traitement des données sur site.
Avec sa conception axée sur Python, Prefect est facile à adopter. Contrairement aux outils qui nécessitent l'apprentissage de langages spécifiques à un domaine ou la gestion de configurations YAML complexes, les flux de travail Prefect ressemblent à des scripts Python ordinaires, simplement améliorés par des fonctionnalités d'orchestration.
Cette section propose une comparaison des frameworks d'orchestration de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur leurs forces, leurs faiblesses et leurs cas d'utilisation idéaux. Chaque framework présente ses propres avantages et défis, il est donc essentiel que les équipes évaluent ces facteurs par rapport à leur expertise technique, à leurs objectifs organisationnels et aux besoins spécifiques des projets.
Prompts.ai se distingue par son approche rationalisée de l'orchestration rapide, offrant un accès unifié à plus de 35 principaux modèles d'IA. Cela élimine les tracas liés à la gestion de plusieurs outils et garantit une sécurité robuste grâce à sa certification SOC 2 Type II, ce qui en fait un choix judicieux pour les organisations qui gèrent des données sensibles. Cependant, sa spécialisation dans l'orchestration rapide signifie qu'il est moins adapté aux flux de travail d'apprentissage automatique plus larges. De plus, sa petite communauté de niche peut présenter des difficultés pour résoudre des problèmes plus complexes.
Flux d'air Apache est très apprécié pour ses flux de travail structurés et orientés par lots et ses capacités de personnalisation étendues, soutenues par son approche basée sur le DAG. Avec plus de 20 000 étoiles sur GitHub et son adoption par de grandes entreprises comme Airbnb, Netflix, et PayPal, il propose un écosystème mature. Cela dit, sa courbe d'apprentissage abrupte et les frais liés à la configuration et à la maintenance peuvent le rendre moins idéal pour les pipelines d'apprentissage automatique dynamiques qui vont au-delà du traitement par lots traditionnel.
Kubeflow est la solution idéale pour les équipes possédant l'expertise de Kubernetes, car elle propose une conception native du cloud qui permet une évolutivité fluide et une intégration approfondie tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Il est utilisé par des organisations comme Google, IBM, et SÈVE pour les charges de travail ML distribuées nécessitant une évolutivité au niveau de l'entreprise. Cependant, en raison de sa complexité, de sa configuration exigeante et de ses exigences en matière de ressources, une solide maîtrise de Kubernetes est essentielle pour exploiter pleinement son potentiel.
Préfet répond aux problèmes d'utilisabilité rencontrés dans les frameworks d'orchestration traditionnels grâce à son approche axée sur Python, ses flux de travail dynamiques et son observabilité en temps réel. Ces fonctionnalités le rendent particulièrement attrayant pour les équipes qui recherchent la facilité d'utilisation et la rapidité des itérations. Alors que la communauté de Prefect s'agrandit, avec plus de 5 000 étoiles sur GitHub, son écosystème n'est pas aussi étendu que celui d'Airflow, et l'adapter à des déploiements au niveau de l'entreprise peut être un défi.
Pour vous aider dans votre choix, le tableau ci-dessous met en évidence les principaux points forts, les limites et les cas d'utilisation idéaux de chaque framework :
Lors de l'examen des coûts, Prompts.ai et Préfet offrent généralement des obstacles à l'entrée moins élevés grâce à des modèles de tarification hébergés dans le cloud et payants à l'utilisation. D'autre part, Flux d'air Apache et Kubeflow nécessitent souvent d'importants investissements d'infrastructure et un personnel spécialisé. Au-delà des coûts de licence, des facteurs tels que la formation, la maintenance et les frais d'exploitation devraient également faire partie du processus décisionnel.
Chaque framework apporte des avantages distincts adaptés à des flux de travail d'apprentissage automatique spécifiques. L'essentiel est de choisir celui qui correspond à l'expertise, aux priorités et aux objectifs de votre équipe.
Pour ceux qui se concentrent sur l'IA générative et l'ingénierie rapide, Prompts.ai simplifie les opérations grâce à un accès unifié à plus de 35 modèles d'IA et à un système de crédit TOKN flexible avec paiement à l'utilisation, offrant des réductions de coûts potentielles allant jusqu'à 98 %.
Flux d'air Apache fournit une solution robuste et personnalisable pour les pipelines de données à l'échelle de l'entreprise. Cependant, il s'accompagne d'une courbe d'apprentissage plus abrupte et nécessite une configuration plus complexe.
Kubeflow est idéal pour les équipes qui connaissent bien Kubernetes, car il offre une évolutivité fluide et une intégration complète du cycle de vie du machine learning. Cela dit, cela nécessite des ressources d'infrastructure et une expertise importantes.
Pour une approche plus agile et centrée sur Python, Préfet prend en charge des flux de travail dynamiques et une itération rapide, bien que son écosystème soit relativement plus petit.
En fin de compte, votre décision doit prendre en compte des facteurs tels que l'évolutivité, l'interopérabilité, la gouvernance et la facilité de déploiement, et pas seulement les coûts de licence. En tenant compte à la fois des exigences immédiates et des objectifs à long terme, vous pouvez choisir le cadre qui soutient le mieux votre stratégie d'IA.
Les fichiers Prompts.ai système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation offre aux organisations un moyen simple d'accéder aux services d'IA sans coûts inutiles. Avec ce modèle, vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez : aucun engagement initial, aucune dépense inutile.
Le système est conçu pour évoluer avec vous. À mesure que vos exigences en matière d'IA augmentent, vous pouvez facilement ajouter des crédits supplémentaires pour répondre à l'évolution de vos besoins. Cela garantit que votre organisation peut évoluer efficacement sans surcharger les budgets, ce qui en fait un choix idéal pour les startups et les entreprises établies qui souhaitent gérer les dépenses liées à l'IA tout en restant flexibles.
Pour les équipes en quête de simplicité et de rapidité de déploiement, Préfet se distingue par son interface intuitive et sa facilité de configuration. Sa conception moderne réduit la courbe d'apprentissage, ce qui en fait un choix judicieux pour ceux qui souhaitent être rapidement opérationnels sans avoir à gérer des configurations complexes.
D'autre part, alors que Flux d'air Apache est un outil robuste et largement reconnu, dont la configuration et la maintenance demandent souvent plus d'efforts. Cela peut représenter un défi pour les petites équipes ou pour les débutants en matière d'outils d'orchestration. L'accent mis par Prefect sur la convivialité et l'adaptabilité le rend particulièrement attrayant pour les équipes qui attachent de l'importance à la rapidité et à des exigences de configuration minimales.
Kubeflow est une option intéressante pour les équipes qui connaissent bien Kubernetes, car il s'appuie sur les fonctionnalités de Kubernetes pour simplifier les flux de travail d'apprentissage automatique distribués. Il vous permet de créer, de déployer et de gérer des pipelines de machine learning au sein d'une configuration conteneurisée, garantissant à la fois évolutivité et fiabilité.
L'une des caractéristiques remarquables de Kubeflow est son intégration fluide avec les outils et frameworks de machine learning largement utilisés, ce qui permet de rationaliser l'orchestration de flux de travail complexes. Pour les équipes qui maîtrisent déjà Kubernetes, Kubeflow réduit le besoin de formation supplémentaire tout en offrant un support solide pour la formation distribuée, le réglage des hyperparamètres et la diffusion de modèles.
