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La création de pipelines d'IA en plusieurs étapes peut être un processus complexe impliquant plusieurs modèles, transformations de données et étapes de flux de travail. Cet article évalue les meilleurs outils qui simplifient et centralisent la gestion des pipelines, aidant ainsi les équipes à améliorer leur efficacité, à réduire les coûts et à maintenir la sécurité. Les principaux points forts sont les suivants :
Pour les entreprises qui gèrent des flux de travail d'IA à grande échelle, Prompts.ai offre des économies de coûts et une flexibilité inégalées. Les équipes plus petites ou les cas d'utilisation spécialisés peuvent trouver d'autres outils plus adaptés. Commencez par un projet pilote afin de déterminer la solution la mieux adaptée à vos besoins.
Lorsqu'il s'agit de relever les défis liés à la gestion de flux de travail complexes liés à l'IA, prompts.ai se distingue comme une solution puissante conçue pour rationaliser et simplifier le processus.
Prompts.ai sert de plateforme d'orchestration de l'IA d'entreprise, intégrant de manière fluide plus de 35 grands modèles de langage, notamment GPT-4, Claude, Lama, et Gémeaux - au sein d'une interface sécurisée et unifiée. La plateforme vise à permettre l'exécution structurée de tâches d'IA, en permettant aux développeurs de connecter des modèles, d'exécuter des instructions séquentielles et de superviser facilement l'ensemble du pipeline.
Prompts.ai transforme des flux de travail complexes en organigrammes clairs et interactifs grâce à son interface visuelle. Chaque étape du processus est représentée sous la forme d'un nœud, avec des indicateurs clairs indiquant comment les données passent d'une étape à l'autre.
Pour les équipes techniques, cette fonctionnalité change la donne. Au lieu de se contenter de configurations abstraites, ils peuvent visualiser l'ensemble de leur pipeline en un coup d'œil. Cela permet de repérer plus facilement les goulots d'étranglement et d'affiner les performances. La fonctionnalité glisser-déposer simplifie également le prototypage, en permettant aux utilisateurs de modifier les étapes du pipeline sans devoir recourir à un codage lourd ou à des configurations manuelles.
La flexibilité est au cœur de prompts.ai, notamment en ce qui concerne ses capacités de changement de modèle. Les utilisateurs peuvent affecter différents modèles ou agents à des étapes spécifiques d'un pipeline, ce qui permet une orchestration multimodèle sophistiquée. Par exemple, un pipeline peut commencer par un modèle de classification de texte, passer à un modèle de synthèse et se terminer par un modèle de génération de réponses. Cela peut même être réalisé à l'aide d'une logique conditionnelle ou de déclencheurs basés sur des entrées.
Un exemple pratique ? Un pipeline d'automatisation du support client peut commencer par classer les requêtes entrantes, passer à la synthèse du problème et terminer par la génération d'une réponse. Chaque étape est non seulement personnalisable, mais également facile à suivre.
La fonction d'enchaînement des résultats de la plateforme garantit que les résultats d'une étape passent de manière fluide à la suivante, que ce soit dans le cadre de flux de travail linéaires ou ramifiés. Prompts.ai propose des outils robustes pour mapper, transformer et acheminer les données entre les étapes, en veillant à ce que les sorties soient correctement formatées et transmises au bon modèle ou agent.
Il prend en charge les formats de données largement utilisés tels que JSON, CSVet du texte brut, ainsi que des connecteurs pour les sources de données et les API les plus courantes. Les utilisateurs peuvent même configurer des transformations de données et des mappages personnalisés, garantissant ainsi une intégration fluide avec les systèmes existants.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de prompts.ai est sa capacité à suivre les coûts et les performances en détail. En surveillant l'utilisation des jetons, la latence et d'autres indicateurs à chaque étape, les équipes peuvent optimiser l'allocation des ressources et gérer les dépenses efficacement.
Cela est particulièrement vital pour faire évoluer les flux de travail d'IA en production. La couche FinOps de la plateforme associe chaque jeton aux résultats commerciaux, aidant ainsi les organisations à réaliser des économies importantes. En fait, certaines équipes ont rapporté Réduction des coûts liés à l'IA allant jusqu'à 98 %.
Prompts.ai donne également la priorité à la collaboration et à la gouvernance sécurisées. Il inclut des espaces de travail partagés, un contrôle de version et des contrôles d'accès basés sur les rôles pour garantir la conformité et la transparence tout au long du cycle de vie du flux de travail.
Ces outils sont précieux pour les équipes qui traitent des données sensibles ou réglementées. La sécurité de niveau entreprise de la plateforme garantit que les données restent protégées lorsqu'elles se déplacent entre les outils d'IA, avec des contrôles d'accès cohérents maintenus dans l'ensemble du système.
Par exemple, une société de technologie financière américaine a utilisé prompts.ai pour automatiser le traitement des documents et les tâches de conformité. En enchaînant les modèles d'OCR, d'extraction d'entités et d'évaluation des risques, ils ont réduit le temps de révision manuelle en 60 % tout en améliorant sensiblement la précision.
Flux rapide d'Azure AI Foundry aborde les défis courants liés à l'intégration et à la visibilité dans les pipelines d'IA modernes. Conçu selon une conception native du cloud, il fournit des outils au niveau de l'entreprise pour gérer les flux de travail d'IA en plusieurs étapes. En combinant des modèles de langage étendus (LLM), des invites personnalisées et des outils Python, cette plateforme propose une approche structurée et évolutive pour gérer des opérations d'IA complexes.
Azure AI Foundry Prompt Flow simplifie les flux de travail complexes en les représentant comme Graphiques acycliques dirigés (DAG). Ces visualisations affichent le flux de données par le biais d'un organigramme interactif. Chaque nœud du graphique représente un outil spécifique, qu'il s'agisse d'un LLM, d'un outil prompt ou d'un outil Python, tandis que les connexions illustrent la façon dont les données circulent dans le système.
Cette interface visuelle est bien plus qu'un simple diagramme. Il permet aux utilisateurs d'inspecter des nœuds individuels, révélant ainsi les dépendances et le flux de données. Cette fonctionnalité aide les équipes techniques à gérer plus efficacement les pipelines complexes. Au lieu de déchiffrer la logique du flux de travail à partir de code ou de fichiers de configuration, les développeurs peuvent rapidement identifier les goulots d'étranglement et affiner les performances. La mise en page claire permet également d'attribuer des modèles flexibles aux étapes suivantes du pipeline.
L'architecture basée sur les nœuds de la plateforme facilite le changement de modèle. Chaque nœud peut être configuré pour utiliser un modèle ou un outil d'IA différent, en fonction des besoins spécifiques de cette étape du pipeline. Cela permet de créer des flux de travail multimodèles, où chaque étape exploite les capacités d'IA les plus appropriées.
Les nœuds constituent les composants principaux du flux de travail, gérant des tâches spécifiques avec des entrées et des sorties bien définies. Ils gèrent également le routage automatique des données vers les nœuds suivants, garantissant ainsi des transitions fluides entre les étapes.
Le routage des données entre les étapes du pipeline est rationalisé grâce à une connectivité de nœuds structurée. En référençant la sortie d'un nœud comme entrée pour un autre, la plateforme établit automatiquement la chaîne de dépendance nécessaire. Cela garantit un flux de données fluide tout au long du flux de travail. Les utilisateurs peuvent concevoir et personnaliser leur logique d'IA pour l'aligner sur les besoins spécifiques de l'entreprise, ce qui facilite l'optimisation des applications.
Azure AI Foundry Prompt Flow inclut un Affichage de la trace fonctionnalité qui fournit des informations détaillées sur chaque flux de travail exécuté. Cet outil de débogage présente un graphique complet qui met en évidence les temps d'exécution, les coûts des jetons et les entrées et sorties pour chaque nœud.
Grâce à ce niveau de détail, les équipes peuvent déterminer où le temps et les ressources sont utilisés. Cette approche axée sur les données permet une gestion plus intelligente des coûts et une amélioration des performances dans l'ensemble des pipelines d'IA.
En tant que membre de l'écosystème Azure, Prompt Flow bénéficie du solide cadre de sécurité et de conformité de Microsoft. Il s'intègre parfaitement à la gestion des identités, aux contrôles d'accès et aux outils de surveillance d'Azure, garantissant ainsi que les flux de travail en plusieurs étapes respectent les normes de gouvernance organisationnelle.
Les outils de création interactifs de la plateforme améliorent la collaboration en facilitant la compréhension et la navigation dans les flux de travail complexes. Cela favorise le travail d'équipe tout en maintenant la supervision et le contrôle nécessaires.
Humanloop utilise une approche basée sur les sessions pour relier les appels de modèles d'IA et les exécutions d'outils. Cette structure permet à la sortie d'une étape de devenir l'entrée de la suivante, créant ainsi un flux d'opérations fluide. Elle cadre bien avec les stratégies générales de gestion des pipelines mentionnées plus haut.
Avec Humanloop, les tâches sont regroupées en sessions afin de permettre un routage efficace entre les différentes étapes d'un pipeline. Chaque session utilise des identifiants cohérents et une journalisation hiérarchique, garantissant ainsi la fluidité des transitions de données. Par exemple, un modérateur initial LLM peut traiter des entrées telles que demande_utilisateur ou google_answer et passez-les directement à un assistant LLM, qui génère ensuite la sortie finale.
Contrairement aux outils de pipeline traditionnels qui se concentrent principalement sur l'orchestration de modèles, dbt Labs donne la priorité à la préparation et à la transformation des données à grande échelle, afin de s'assurer qu'elles sont prêtes pour les modèles d'IA. Cette approche axée sur les données simplifie les flux de travail en plusieurs étapes en normalisant les formats provenant de différentes sources, répondant ainsi à l'un des plus grands défis de la gestion des pipelines d'IA.
Avec dbt Labs, les transformations de données complexes sont automatisées à l'aide de modèles basés sur SQL qui nécessitent un codage minimal. Ces modèles peuvent être contrôlés par version et testés, tout comme le code logiciel, pour garantir cohérence et fiabilité. La fonction de suivi du lignage de la plateforme offre une transparence totale sur la façon dont les données circulent à chaque étape de transformation, ce qui facilite le débogage des problèmes et l'optimisation des performances dans les flux de travail gourmands en données.
dbt Labs rationalise l'orchestration des transformations de données en utilisant des modèles SQL modulaires qui peuvent être liés entre eux. Chaque étape du processus de transformation est contrôlée par version, ce qui permet aux équipes d'annuler les modifications en cas de besoin et de maintenir une qualité de données élevée tout au long du pipeline. Les tests automatisés garantissent en outre le maintien de l'intégrité des données, empêchant ainsi les entrées erronées d'affecter les modèles d'IA en aval.
La plateforme fournit également une documentation automatique pour toutes les transformations de données, ainsi que des journaux détaillés des temps d'exécution et de l'utilisation des ressources. Ce niveau de détail aide les équipes à identifier les goulots d'étranglement pendant la phase de préparation des données, qui est souvent l'une des étapes les plus chronophages des flux de travail d'IA.
Par exemple, une société d'analyse des soins de santé basée aux États-Unis a utilisé dbt Labs pour standardiser les données des patients collectées auprès de plusieurs sources avant de les intégrer à des modèles d'IA prédictifs. En automatisant la transformation de leurs données et en appliquant des contrôles de qualité cohérents, ils ont réduit le temps de préparation des données de 75 %. Cela a non seulement accéléré leurs processus, mais a également amélioré la précision des modèles en garantissant des entrées de données plus propres et plus fiables.
Contrairement aux fonctionnalités détaillées disponibles pour d'autres outils, les informations sur la gestion du pipeline d'IA en plusieurs étapes de Promptly-HQ restent limitées. Bien que des fonctionnalités telles que la visualisation du flux de travail, la sélection dynamique de modèles, le chaînage des résultats, le routage des entrées/sorties et le suivi détaillé des coûts ou des performances aient été mentionnées, leur mise en œuvre et leurs fonctionnalités n'ont pas été vérifiées par les sources actuelles.
S'appuyant sur la ventilation détaillée des fonctionnalités, cette section met en évidence les points forts et les domaines dans lesquels des informations supplémentaires sont nécessaires parmi les outils examinés.
Prompts.ai se distingue par son orchestration au niveau de l'entreprise, sa surveillance des jetons en temps réel et sa couche FinOps intégrée conçue pour maîtriser les coûts. Les réclamations suggèrent qu'elle peut réduire les dépenses jusqu'à 98 %. Son interface unifiée, associée au système de crédit TOKN flexible avec paiement à l'utilisation, simplifie la gestion des flux de travail sur plusieurs modèles tout en garantissant l'alignement des coûts sur l'utilisation réelle.
Comparé à d'autres outils, Prompts.ai démontre des points forts évidents. Son approche intégrée de la gestion des flux de travail d'IA en plusieurs étapes et ses fonctionnalités complètes de suivi des coûts le distinguent. D'autre part, les données accessibles au public sur les outils concurrents fournissent un aperçu limité de leurs indicateurs de performance spécifiques et de la mise en œuvre de leurs fonctionnalités, ce qui rend les comparaisons directes difficiles.
Cette comparaison met en évidence les fortes capacités de Prompts.ai, offrant aux équipes des informations précieuses alors qu'elles affinent leurs stratégies de pipeline d'IA.
Lorsque vous gérez des pipelines d'IA en plusieurs étapes, il est essentiel d'aligner les besoins, les compétences et le budget de votre équipe avec les bons outils. Chaque plateforme possède ses propres atouts, le choix doit donc refléter vos priorités spécifiques.
Parmi les options, Prompts.ai apparaît comme une solution exceptionnelle pour les entreprises qui souhaitent unifier leur orchestration de l'IA. En intégrant plus de 35 modèles de pointe dans une interface sécurisée et cohérente, il simplifie les flux de travail complexes. Son suivi FinOps en temps réel peut contribuer à réduire les coûts liés à l'IA de manière significative, tandis que le paiement à l'utilisation Système de crédit TOKN garantit une gestion transparente des coûts et élimine les frais récurrents.
Alors que d'autres plateformes proposent des fonctionnalités telles qu'une intégration fluide dans le cloud et une collaboration améliorée, Prompts.ai brille pour les flux de travail au niveau de l'entreprise. Son approche unifiée est particulièrement efficace pour les organisations qui gèrent plusieurs modèles, des opérations à grande échelle et des exigences de gouvernance strictes. Pour les équipes ayant des besoins plus spécialisés, des outils alternatifs peuvent mieux répondre à des scénarios de niche.
Pour faire le meilleur choix, pensez à commencer par un projet pilote. Testez dans quelle mesure la plateforme gère vos cas d'utilisation spécifiques, tels que le suivi de l'utilisation des jetons, le passage d'un modèle à l'autre et l'enchaînement des résultats entre les étapes du pipeline. L'outil idéal devrait rationaliser votre flux de travail et rendre la gestion des pipelines d'IA plus efficace.
Prompts.ai introduit un système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation, conçu pour garantir que vous ne serez facturé que pour ce que vous consommez réellement. Cette approche a le potentiel de réduire les coûts jusqu'à 98 % par rapport à la gestion de plusieurs outils autonomes.
Avec des fonctionnalités telles que suivi des coûts en temps réel, routage dynamique, et compatibilité avec plus de 35 modèles, les entreprises peuvent affiner l'utilisation de leurs jetons tout en simplifiant les flux de travail liés à l'IA. Cela en fait un choix judicieux pour gérer des tâches d'IA structurées sans dépasser le budget.
Prompts.ai rationalise la gestion des flux de travail complexes liés à l'IA, ce qui le rend particulièrement utile pour les opérations au niveau de l'entreprise. En automatisant les pipelines en plusieurs étapes, il minimise les tâches manuelles et accélère le trajet entre les tests et le déploiement.
Principales fonctionnalités telles que gestion rapide des versions, workflows basés sur des déclencheurs, et gestion complète des pipelines offrez aux équipes une efficacité, une évolutivité et un contrôle accrus. Cela en fait un outil puissant pour les développeurs et les équipes techniques qui gèrent des processus d'IA structurés.
Prompts.ai améliore l'adaptabilité des flux de travail en permettant aux utilisateurs de passer facilement d'un modèle d'IA à l'autre et de relier leurs sorties dans une séquence organisée. Chaque étape du processus se déroule naturellement, les résultats d'une étape étant automatiquement transmis à la suivante.
Cette configuration méthodique simplifie l'exécution de tâches complexes en les divisant en étapes plus petites et plus contrôlables. Il en résulte des flux de travail non seulement plus précis et plus clairs, mais également plus faciles à gérer. C'est une solution parfaite pour les développeurs et les équipes techniques qui gèrent des pipelines d'IA sophistiqués.
