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Plateformes d'orchestration d'apprentissage automatique simplifiez les flux de travail liés à l'IA, réduisez les coûts et améliorez l'évolutivité. Ce guide évalue 10 plateformes de premier plan en fonction de leurs fonctionnalités, de leur facilité d'utilisation et de la transparence des coûts afin de vous aider à choisir la solution adaptée aux besoins de votre entreprise.
Choisissez une plateforme en fonction de vos priorités : économies de coûts, évolutivité, ou intégration avec les outils existants. Pour les flux de travail à forte intensité de LLM, Prompts.ai est en tête du peloton. Pour des besoins plus larges en matière de machine learning, Débit d'air ou Kubeflow sont de puissantes options open source. Les entreprises basées sur le cloud peuvent préférer Azure ML ou Vertex AI pour une intégration parfaite.
Prompts.ai est un plateforme d'orchestration d'IA de niveau entreprise conçu pour simplifier la gestion des outils d'IA. Il permet de relever les défis de la prolifération des outils et des dépenses cachées, qui entravent souvent les initiatives d'IA avant qu'elles ne puissent produire des résultats mesurables.
En mettant l'accent sur l'interopérabilité, l'évolutivité et une gestion efficace des flux de travail, Prompts.ai résout les problèmes critiques des opérations d'IA des entreprises.
La caractéristique la plus remarquable de la plateforme est sa capacité à unifier l'accès à plus de 35 grands modèles linguistiques (LLM) de premier plan - y compris GPT-4, Claude, LLama et Gemini, via une interface unique et sécurisée. Cette approche élimine la fragmentation qui complique généralement les déploiements d'IA en entreprise.
Prompts.ai garantit compatibilité parfaite entre les modèles en proposant une interface unifiée qui fonctionne entre les différents fournisseurs de LLM. Il s'intègre également à des outils commerciaux largement utilisés tels que Slack, Gmail et Trello, ce qui en fait un outil parfaitement adapté aux flux de travail existants.
L'architecture de la plateforme permet des comparaisons côte à côte de différents modèles, ce qui permet aux utilisateurs d'évaluer les performances sans avoir besoin de plusieurs interfaces ou clés d'API. Cette approche rationalisée simplifie la prise de décision et garantit le choix du meilleur modèle pour chaque cas d'utilisation spécifique.
Conçu pour gérer exigences au niveau de l'entreprise, Prompts.ai est doté d'une architecture cloud native qui peut évoluer sans effort à mesure que les équipes s'agrandissent et que l'utilisation de l'IA augmente. L'ajout de nouveaux modèles, utilisateurs ou équipes est un processus rapide et simple qui ne nécessite aucune modification importante de l'infrastructure.
La plateforme système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation remplace les abonnements mensuels fixes, ce qui permet aux entreprises d'adapter plus facilement l'utilisation de l'IA en fonction des besoins réels. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les entreprises dont la charge de travail fluctue ou qui expérimentent de nouvelles opportunités d'automatisation.
Prompts.ai transforme les tâches d'IA ponctuelles en flux de travail structurés et reproductibles. Les équipes peuvent créer des flux de travail rapides standardisés pour garantir des résultats cohérents tout en réduisant le temps consacré à l'ingénierie manuelle des rapides.
En outre, la plateforme prend en charge une personnalisation avancée, notamment la formation et la mise au point des LoRas (Low-Rank Adaptateurs) et la création d'agents d'IA. Ces fonctionnalités permettent aux organisations de créer des flux de travail d'automatisation personnalisés qui correspondent à leurs objectifs commerciaux spécifiques.
Conçu spécifiquement pour les flux de travail LLM, Prompts.ai propose des outils permettant de gérer les invites, de suivre les versions et de surveiller les performances.
Il comprend également « Time Savers » conçus par des experts, qui sont des flux de travail prédéfinis créés par des ingénieurs rapides certifiés. Ces solutions prêtes à l'emploi aident les entreprises à mettre en œuvre rapidement des cas d'utilisation courants tout en maintenant des normes de haute qualité.
Les coûts imprévisibles constituent un obstacle majeur à l'adoption de l'IA par les entreprises, et Prompts.ai y remédie en informations sur les dépenses en temps réel. La plateforme suit chaque jeton utilisé, quels que soient les modèles et les équipes, ce qui donne aux organisations une vision claire de leurs dépenses en matière d'IA. Selon les données de l'entreprise, la consolidation des outils d'IA via Prompts.ai peut entraîner jusqu'à 98 % d'économies. Ces économies proviennent de la réduction des abonnements logiciels et de l'optimisation de la sélection des modèles en fonction des performances et des coûts.
La plateforme couche FinOps relie les dépenses liées à l'IA aux résultats commerciaux, aidant les équipes financières à justifier leurs investissements et à éviter les dépassements de budget. Cette fonctionnalité garantit que les initiatives d'IA restent financièrement viables tout en apportant une valeur mesurable.
Kubeflow est une plateforme open source conçue pour orchestrer les flux de travail d'apprentissage automatique (ML) sur Kubernetes. Développé à l'origine par Google et désormais géré par la communauté CNCF, il fournit un ensemble robuste d'outils pour déployer, gérer et faire évoluer efficacement les flux de travail ML conteneurisés.
Conçu pour les organisations axées sur Kubernetes, Kubeflow simplifie la complexité des opérations de machine learning en les transformant en flux de travail rationalisés et reproductibles. Explorons son évolutivité, automatisation des flux de travail, l'intégration avec les grands modèles de langage (LLM) et la manière dont elle contribue à la gestion des coûts.
Kubeflow tire parti de la mise à l'échelle horizontale de Kubernetes pour gérer les charges de travail de machine learning exigeantes au niveau de l'entreprise. En répartissant les tâches de calcul sur plusieurs nœuds, il permet de gérer efficacement de grands ensembles de données et d'entraîner des modèles complexes.
Son architecture est conçue pour prendre en charge la formation distribuée pour les frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch. Cela permet aux équipes de faire évoluer leurs charges de travail de manière fluide, qu'il s'agisse de machines uniques ou de plusieurs GPU, sans modifier leur code.
Les fonctionnalités de gestion des ressources de Kubernetes, telles que les quotas et les limites, améliorent encore l'évolutivité. Les entreprises peuvent allouer des ressources spécifiques en matière de CPU, de mémoire et de GPU à différentes équipes ou projets, en veillant à ce que les ressources soient distribuées équitablement et qu'aucun flux de travail ne surcharge le système.
Avec Kubeflow Pipelines, les équipes peuvent créer des flux de travail reproductibles à l'aide d'une interface visuelle ou d'un SDK Python. Chaque étape du pipeline est conteneurisée et contrôlée par version, ce qui la rend réutilisable dans différents projets.
Les modèles de pipeline prédéfinis permettent de standardiser les tâches répétitives telles que le prétraitement des données, la formation des modèles et la validation. Cela réduit non seulement le temps de configuration des nouveaux projets, mais garantit également la cohérence entre les équipes. De plus, Kubeflow simplifie le suivi des expériences en enregistrant automatiquement les paramètres, les métriques et les artefacts de chaque exécution du pipeline, ce qui permet aux équipes de comparer plus facilement les versions des modèles et de reproduire les résultats positifs.
Kubeflow est bien équipé pour prendre en charge les flux de travail LLM grâce à ses fonctionnalités de service de modèles évolutives, optimisées par KServe. Cela permet de déployer des points de terminaison d'inférence capables de répondre à des exigences élevées. De plus, l'intégration avec des bibliothèques telles que Visage étreignant Transformers permet aux équipes d'intégrer de manière fluide des LLM pré-formés dans leurs pipelines.
Kubeflow fournit des informations détaillées sur l'utilisation de l'infrastructure en tirant parti des outils de surveillance de Kubernetes tels que Prometheus. En suivant la consommation de CPU, de mémoire et de GPU, les équipes obtiennent la visibilité nécessaire pour optimiser leur infrastructure et gérer les coûts de manière efficace.
Apache Airflow est devenu une puissante plateforme de gestion des flux de travail d'apprentissage automatique, grâce à ses extensions spécialisées. Initialement créé par Airbnb en 2014, cet outil open source joue désormais un rôle essentiel dans les opérations de machine learning d'organisations allant des startups aux grandes entreprises.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Airflow est sa Graphe acyclique dirigé (DAG) framework, qui permet aux utilisateurs de concevoir des flux de travail ML complexes sous forme de code, permettant ainsi la création de pipelines flexibles et hautement personnalisables.
La force d'Airflow réside dans sa capacité à s'intégrer parfaitement à une large gamme d'outils et de services d'apprentissage automatique. Son écosystème de opérateurs et crochets permet des connexions fluides à presque tous les frameworks ML ou plateformes cloud. Les intégrations natives incluent TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn, ainsi que des services de machine learning basés sur le cloud d'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure.
Le Fournisseurs d'Airflow ML Le package améliore encore cette interopérabilité en proposant des opérateurs spécialisés pour des outils tels que MLflow et Weights & Biases. Cela permet aux équipes de créer des flux de travail de bout en bout qui connectent plusieurs outils sans avoir besoin de code d'intégration personnalisé. Par exemple, un seul DAG peut récupérer des données depuis Snowflake, les prétraiter à l'aide de Spark, entraîner un modèle avec TensorFlow et le déployer sur Kubernetes, tout en conservant un contrôle et une visibilité complets à chaque étape.
Airflow excelle également dans la connectivité aux bases de données, offrant un support intégré pour PostgreSQL, MySQL, MongoDB et de nombreuses autres sources de données. Cela en fait un excellent choix pour les organisations qui gèrent des flux de travail de machine learning complexes sur divers systèmes de données.
L'évolutivité d'Airflow est alimentée par Executeur Celery et Exécuteur Kubernetes, qui permettent aux charges de travail d'évoluer horizontalement sur plusieurs nœuds de travail. Le KubernetesExecutor est particulièrement bien adapté aux tâches de machine learning, car il peut allouer dynamiquement des conteneurs ayant des besoins en ressources spécifiques aux différentes étapes du flux de travail.
Avec ses parallélisation des tâches Grâce à ses fonctionnalités, Airflow permet aux équipes de réaliser plusieurs expériences de machine learning simultanément, réduisant ainsi de manière significative le temps nécessaire au réglage des hyperparamètres et à la comparaison des modèles. Les pools de ressources peuvent être configurés pour garantir que les tâches gourmandes en ressources, telles que la formation, ne surchargent pas le système, tandis que les processus plus légers se poursuivent sans interruption.
Pour les organisations travaillant avec de grands ensembles de données, la gestion par Airflow des remblayage et rattrapage operations garantit que les données historiques peuvent être traitées efficacement lorsque de nouveaux modèles ou fonctionnalités sont introduits.
Airflow simplifie les flux de travail ML en les transformant en pipelines documentés et dont les versions sont contrôlées en utilisant des définitions DAG basées sur Python. Chaque étape est clairement définie, y compris les dépendances, la logique des nouvelles tentatives et la gestion des défaillances, garantissant des pipelines robustes capables de récupérer automatiquement les erreurs.
La plateforme opérateurs de capteurs rendre possibles les flux de travail pilotés par les événements, en déclenchant des processus de recyclage lorsque de nouvelles données arrivent ou lorsque les performances du modèle tombent en dessous de seuils acceptables. Cette automatisation est essentielle pour maintenir la précision du modèle dans les environnements de production dynamiques où les données changent fréquemment.
En gérant dépendances entre les tâches, Airflow garantit que les flux de travail s'exécutent dans le bon ordre. Les tâches en aval attendent automatiquement que les processus en amont se terminent correctement, ce qui réduit le risque d'erreurs telles que l'entraînement des modèles sur des données incomplètes ou corrompues. Cela élimine une grande partie de la coordination manuelle généralement requise dans les pipelines complexes.
Bien qu'Airflow n'ait pas été initialement conçu pour les grands modèles de langage (LLM), des développements récents ont étendu ses capacités à gérer peaufinage des pipelines pour des modèles tels que les variantes BERT et GPT. Airflow peut désormais gérer les dépendances entre des tâches telles que la préparation des données, la tokenisation, la formation et l'évaluation.
Sa capacité à gérer tâches de longue haleine le rend idéal pour les emplois de formation LLM qui peuvent prendre des heures, voire des jours. Airflow surveille ces processus, envoie des alertes en cas de problème et redémarre automatiquement les essais ayant échoué à partir des points de contrôle.
Pour les organisations qui mettent en œuvre génération augmentée par extraction (RAG) systèmes, Airflow peut orchestrer l'ensemble du processus, de l'ingestion de documents à la génération d'intégration, en passant par la mise à jour des bases de données vectorielles et la préparation des modèles pour le déploiement. En outre, Airflow fournit les informations opérationnelles nécessaires pour maîtriser les coûts.
Les offres Airflow sont détaillées journalisation et surveillance au niveau des tâches, offrant aux équipes une vision claire de l'utilisation des ressources dans l'ensemble de leurs flux de travail. Ce suivi granulaire aide les entreprises à gérer les coûts de calcul de manière plus efficace, en particulier dans les environnements cloud où les coûts peuvent varier en fonction du type d'instance et de l'utilisation.
La plateforme suivi de la durée des tâches Cette fonctionnalité identifie les goulots d'étranglement dans les pipelines, permettant aux équipes d'optimiser l'allocation des ressources et d'améliorer l'efficacité. Pour les déploiements basés sur le cloud, cette visibilité est cruciale pour contrôler les dépenses liées aux tâches gourmandes en ressources de calcul.
Avec Surveillance des SLA, Airflow alerte les équipes lorsque les flux de travail dépassent les durées d'exécution prévues, mettant en évidence les inefficacités susceptibles d'entraîner des dépenses inutiles. Cet équilibre entre coûts et performances fait d'Airflow un outil précieux pour les organisations qui souhaitent optimiser leurs opérations de machine learning.
Domino Data Lab se distingue comme une plateforme puissante permettant d'orchestrer l'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise. Conçu pour gérer des charges de travail croissantes et des déploiements à grande échelle, il fournit une base solide pour une gestion efficace des ressources et des performances évolutives.
L'architecture de Domino Data Lab est conçue pour s'adapter à l'évolution des demandes. Il utilise une allocation dynamique des ressources et une mise à l'échelle élastique pour ajuster automatiquement les ressources en fonction des besoins de charge de travail. En s'intégrant aux systèmes de clusters, il permet de passer en douceur des expériences à petite échelle à la formation approfondie des modèles. Sa planification avancée de la charge de travail garantit une distribution efficace des ressources entre les projets, offrant ainsi des performances constantes dans les environnements d'entreprise.
La plateforme DataRobot AI fournit une solution puissante au niveau de l'entreprise pour gérer les opérations d'apprentissage automatique. Agissant comme une couche d'intelligence centralisée, il connecte divers systèmes d'IA, ce qui le rend adaptable à une gamme de configurations techniques.
DataRobot est conçu dans un souci d'interopérabilité, offrant une architecture ouverte qui prend en charge diverses stratégies d'IA. Cette conception permet aux organisations d'évaluer et de choisir des composants d'IA générative adaptés à leurs besoins uniques.
La plateforme prend en charge le déploiement de modèles natifs, personnalisés et externes dans différents environnements de prévision. Ces déploiements peuvent avoir lieu sur l'infrastructure de DataRobot ou sur des serveurs externes, offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour répondre à divers besoins opérationnels.
Pour simplifier l'intégration, la plateforme inclut une API REST et des packages clients Python. Cela garantit des transitions fluides entre les flux de programmation et les interfaces visuelles, répondant aux besoins des utilisateurs techniques et non techniques.
En outre, DataRobot s'intègre parfaitement aux principaux fournisseurs de cloud et aux principaux services de données, permettant un accès direct aux environnements cloud en direct. Ces fonctionnalités font de DataRobot un outil efficace pour simplifier et unifier les flux de travail d'IA des entreprises.
Prefect Orion simplifie l'orchestration des flux de travail d'apprentissage automatique (ML), pour répondre aux besoins des équipes qui accordent la priorité à une automatisation fiable du ML. En mettant l'accent sur l'observabilité et en offrant une expérience intuitive aux développeurs, la plateforme simplifie la surveillance et le débogage des flux de travail ML.
Prefect Orion transforme les fonctions Python en flux de travail orchestrés grâce à son système basé sur des décorateurs. En appliquant le @flow et @task décorateurs, les équipes peuvent adapter leur code ML existant en flux de travail gérés sans avoir besoin d'une réécriture complète. Sa conception hybride permet des transitions fluides entre le développement local et les environnements d'exécution évolutifs, facilitant ainsi les tests et le débogage. En outre, les fonctionnalités de nouvelle tentative intégrées et les mécanismes de gestion des défaillances redémarrent automatiquement les tâches en cas de problème. Cette automatisation s'intègre parfaitement à des fonctionnalités d'orchestration plus étendues.
L'architecture de Prefect Orion sépare la logique du flux de travail de l'exécution, permettant ainsi une mise à l'échelle indépendante des ressources de calcul. Les flux de travail peuvent être exécutés sur des plateformes telles que des clusters Kubernetes, des conteneurs Docker ou des instances de calcul basées sur le cloud. La plateforme prend en charge l'exécution de tâches en parallèle entre plusieurs travailleurs et utilise des files d'attente pour optimiser l'allocation des ressources. Ces fonctionnalités permettent aux équipes de gérer efficacement des charges de travail de machine learning diverses et exigeantes.
Flyte simplifie l'orchestration de l'apprentissage automatique en transformant les fonctions Python en flux de travail sécurisés et pilotés par des décorateurs. Grâce à la validation au moment de la compilation, les erreurs sont détectées rapidement et l'exécution isolée de conteneurs garantit des résultats fiables et cohérents.
Flyte utilise une approche basée sur les décorateurs pour transformer les fonctions Python en flux de travail. Il suit automatiquement le lignage des données pour chaque exécution, ce qui facilite le suivi et l'audit des processus. Les équipes peuvent définir des dépendances de tâches complexes à l'aide d'une syntaxe qui prend en charge l'exécution conditionnelle, les boucles et la création de tâches dynamiques en fonction des données d'exécution.
La plateforme propose également des modèles de flux de travail, qui permettent aux équipes de créer des modèles paramétrés. Ces modèles peuvent être réutilisés avec différentes configurations, ce qui réduit le code répétitif et permet d'expérimenter rapidement différents hyperparamètres ou ensembles de données.
Ces outils d'automatisation fonctionnent parfaitement avec les capacités de mise à l'échelle de Flyte, garantissant efficacité et flexibilité dans la gestion des flux de travail.
Flyte sépare les définitions de flux de travail de leur exécution, ce qui permet mise à l'échelle horizontale entre les clusters Kubernetes. Cette conception garantit que les flux de travail sont isolés tout en permettant aux équipes de partager les ressources de calcul dans un environnement mutualisé.
Au niveau des tâches, les équipes peuvent définir des besoins en ressources spécifiques, tels que les besoins en matière de CPU, de mémoire ou de GPU. Flyte provisionne et adapte ces ressources de manière dynamique en fonction des demandes de charge de travail, garantissant ainsi des performances optimales.
Pour des raisons de rentabilité, Flyte s'intègre aux fournisseurs de cloud pour utiliser des instances ponctuelles pour les tâches par lots non critiques. Si une instance spot est interrompue, son planificateur migre automatiquement les tâches vers des instances à la demande, évitant ainsi toute interruption.
Flyte prend en charge une intégration transparente avec des frameworks populaires tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn et XGBoost. Il prend également en charge des tâches de grande envergure à l'aide de Spark.
Pour le prototypage et l'expérimentation, Flyte s'intègre à Jupyter Notebooks, ce qui permet de convertir les cellules du bloc-notes en tâches de flux de travail. Cette fonctionnalité permet de combler le fossé entre le développement et la production.
De plus, l'API REST de Flyte facilite la connexion à des systèmes externes et à des pipelines CI/CD. Les équipes peuvent déclencher des flux de travail par programmation, suivre leur progression et récupérer les résultats à l'aide d'interfaces HTTP standard, améliorant ainsi la flexibilité et l'efficacité opérationnelle.
Tecton est une plateforme de stockage de fonctionnalités qui comble le fossé entre l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique en proposant de manière fiable des fonctionnalités à la fois pour la formation et l'inférence en temps réel. Cela garantit des flux de travail de machine learning plus fluides en offrant un accès cohérent aux fonctionnalités dans différents environnements, en complément d'autres outils d'orchestration.
Tecton s'intègre parfaitement à l'infrastructure de l'entreprise grâce à son API déclarative basée sur Python. Cela permet aux équipes de définir des fonctionnalités à l'aide de modèles de codage familiers, tout en s'alignant sur les flux de travail établis en matière de révision du code et de CI/CD. La plateforme prend également en charge les tests unitaires et le contrôle de version, ce qui facilite son intégration dans les pipelines d'ingénierie existants.
La plateforme options flexibles d'ingestion de données s'adaptent à une variété d'architectures de données. Les équipes peuvent extraire des données à partir de sources par lots telles que S3, Glue, Snowflake et Redshift, ou diffuser des données à partir d'outils tels que Kinesis et Kafka. Les données peuvent ensuite être transmises via des tables de fonctionnalités ou une API d'ingestion à faible latence.
Pour l'orchestration, Tecton propose des jobs de matérialisation et un API de matérialisation déclenchée, permettant l'intégration avec des outils externes tels que Airflow, Dagster ou Prefect pour des besoins de planification personnalisés.
En juillet 2025, Tecton a annoncé un partenariat avec Embout de modèle pour démontrer son interopérabilité dans des scénarios du monde réel. Cette collaboration permet aux équipes de ML de créer des pipelines de bout en bout, dans lesquels Tecton gère les fonctionnalités dynamiques et Embout de modèle gère le déploiement et l'inférence des modèles. Un exemple de détection des fraudes met en évidence cette synergie : Tecton propose des fonctionnalités telles que l'historique des transactions et le comportement des utilisateurs, tandis que Embout de modèle déploie le pipeline d'inférence, en les combinant en une seule API à faible latence pour la détection des fraudes en temps réel.
Voyons maintenant comment l'architecture de Tecton s'adapte pour gérer les charges de travail de machine learning exigeantes.
L'architecture de Tecton est conçue pour évoluer, offrant cadre de calcul flexible qui prend en charge les moteurs Python (Ray & Arrow), Spark et SQL. Cette flexibilité permet aux équipes de choisir l'outil adapté à leurs besoins, qu'il s'agisse de simples transformations ou d'une ingénierie de fonctionnalités plus complexe.
La dernière version de la plateforme intègre DuckDB et Arrow aux côtés des systèmes existants basés sur Spark et Snowflake. Cette configuration permet un développement local rapide tout en maintenant l'évolutivité requise pour les déploiements de production à grande échelle.
L'impact de l'évolutivité de Tecton est évident dans des cas d'utilisation réels. Par exemple, Atlassian réduction significative du temps de développement des fonctionnalités. Joshua Hanson, ingénieur principal chez Atlassian, a partagé :
« Lorsque nous avons commencé à créer nos propres flux de fonctionnalités, il nous a fallu des mois, souvent trois mois, pour faire passer une fonctionnalité du prototype à la production. De nos jours, avec Tecton, il est tout à fait viable de créer une fonctionnalité en une journée. Tecton a changé la donne en termes de flux de travail et d'efficacité. »
Cet avantage d'évolutivité jette également les bases de la capacité de Tecton à automatiser efficacement les flux de fonctionnalités.
Tecton automatise l'ensemble du cycle de vie des fonctionnalités, y compris la matérialisation, la gestion des versions et le suivi du lignage, minimisant ainsi les efforts manuels et augmentant l'efficacité.
Une caractéristique remarquable est celle de Tecton expérience du flux de travail des développeurs. Joseph McAllister, ingénieur principal chez Coinbasede ML Platform, a noté :
« Ce qui distingue Tecton, c'est l'expérience d'ingénierie des fonctionnalités, c'est-à-dire le flux de travail des développeurs. Dès le début, lorsque vous intégrez une nouvelle source de données et que vous créez une fonctionnalité sur Tecton, vous travaillez avec des données de production, ce qui facilite grandement les itérations rapides. »
Bonjour Fresh offre un autre exemple de l'impact de Tecton. Benjamin Bertincourt, directeur principal de ML Engineering, a décrit les défis auxquels ils étaient confrontés avant d'adopter Tecton :
« Avant Tecton, nos fonctionnalités étaient générées indépendamment à l'aide de pipelines Spark individuels. Ils n'étaient pas conçus pour être partagés, ils n'étaient souvent pas catalogués et nous n'étions pas en mesure de proposer des fonctionnalités d'inférence en temps réel. »
Tecton prépare l'avenir de l'IA avec sa prochaine intégration avec Databricks. Annoncé en juillet 2025, ce partenariat intégrera les capacités de diffusion de données en temps réel de Tecton directement dans Databricks flux de travail et outillage. En combinant les fonctionnalités de Tecton avec Databricks« Agent Bricks », les équipes seront en mesure de créer, de déployer et de faire évoluer des agents d'IA personnalisés de manière plus efficace au sein du Databricks écosystème.
Cette intégration répond spécifiquement au besoin de fonctionnalités en temps réel dans les applications LLM, où les données contextuelles et spécifiques à l'utilisateur doivent être récupérées rapidement pour permettre des interactions personnalisées avec l'IA. Il améliore l'orchestration des flux de travail d'IA, garantissant une intégration fluide entre les plateformes.
Azure Machine Learning propose une puissante plateforme basée sur le cloud conçue pour gérer les flux de travail d'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise. Faisant partie de l'écosystème Microsoft, il s'intègre parfaitement aux services Azure tout en prenant en charge un large éventail d'outils et de frameworks open source couramment utilisés par les équipes de science des données.
Azure ML se distingue par sa compatibilité étendue avec les technologies open source. Il prend en charge des milliers de packages Python, y compris des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn, ainsi que le support R. La plateforme simplifie la configuration de l'environnement en fournissant des environnements préconfigurés et des conteneurs optimisés pour ces frameworks. Pour le suivi des expériences et la gestion des modèles, Azure ML s'intègre à MLflow, offrant une expérience cohérente. Les développeurs peuvent choisir librement leurs outils, qu'il s'agisse du SDK Python, des blocs-notes Jupyter, de R, de la CLI ou de l'extension Azure Machine Learning pour Visual Studio Code.
En matière de CI/CD, Azure ML s'intègre à Azure DevOps et GitHub Actions, permettant ainsi des flux de travail MLOps efficaces. En outre, Azure Data Factory peut coordonner les pipelines de formation et d'inférence au sein d'Azure ML. Pour les déploiements à grande échelle, la plateforme utilise Azure Container Registry pour gérer les images Docker et Azure Kubernetes Service (AKS) pour les déploiements conteneurisés. Il prend également en charge l'apprentissage en profondeur distribué grâce à son intégration à Horovod.
Azure ML est conçu pour évoluer sans effort, qu'il s'agisse de projets locaux à petite échelle ou de déploiements à l'échelle de l'entreprise. Son intégration à Azure Kubernetes Service (AKS) garantit que les charges de travail ML peuvent augmenter de manière dynamique en fonction de la demande. Pour les scénarios d'informatique de pointe, Azure ML fonctionne avec Azure IoT Edge et utilise ONNX Runtime pour permettre une inférence optimisée. En tant que partie intégrante de Microsoft Fabric, elle bénéficie d'une plateforme d'analyse unifiée, qui regroupe divers outils et services adaptés aux professionnels des données. Cette évolutivité, associée à des fonctionnalités d'automatisation, permet une gestion efficace des flux de travail de machine learning complexes.
La plateforme excelle dans l'automatisation des flux de travail complexes de machine learning. En s'intégrant à Azure Data Factory, il permet d'automatiser des tâches telles que les pipelines de formation et d'inférence, parallèlement aux activités de traitement des données. Cette automatisation garantit une coordination fluide entre les étapes de préparation des données, de formation des modèles et de déploiement, réduisant ainsi les efforts manuels et augmentant l'efficacité.
Azure ML prend en charge la formation sur grand modèle linguistique (LLM) avec des fonctionnalités de formation distribuées via Horovod. Il exploite également ONNX Runtime pour une inférence optimisée, ce qui le rend idéal pour des applications telles que l'IA conversationnelle et le traitement de texte.
Google Vertex AI Pipelines fournit une solution robuste pour gérer les flux de travail d'apprentissage automatique (ML), combinant la puissance de Kubeflow Pipelines à l'infrastructure avancée de Google Cloud. Il fait le lien entre l'expérimentation et la production, en offrant une expérience fluide soutenue par l'expertise de Google en matière d'IA.
Vertex AI Pipelines est conçu pour fonctionner sans effort dans l'ensemble de l'écosystème ML. Il prend en charge les langages de programmation les plus courants, notamment Python, ce qui permet aux équipes de s'en tenir facilement à des outils familiers. En outre, il s'intègre à des frameworks de machine learning largement utilisés tels que TensorFlow, PyTorch, XGBoost et scikit-learn, permettant aux équipes de tirer parti de leur code et de leur expertise existants sans interruption.
La base de la plateforme sur Kubeflow Pipelines garantit une gestion fluide des flux de travail conteneurisés. Les équipes peuvent empaqueter des composants de machine learning sous forme de conteneurs Docker, ce qui permet une exécution cohérente dans différents environnements. Pour ceux qui préfèrent le développement basé sur des ordinateurs portables, Vertex AI Pipelines s'intègre parfaitement aux ordinateurs portables Jupyter et à Vertex AI Workbench, offrant ainsi un environnement d'expérimentation familier. Cette intégration cohérente crée une plateforme évolutive et efficace pour le développement du machine learning.
Propulsé par l'infrastructure de Google Cloud et le moteur Google Kubernetes (GKE), Vertex AI Pipelines est conçu pour gérer facilement les charges de travail de machine learning exigeantes. Il prend en charge la formation distribuée sur plusieurs GPU et TPU, ce qui en fait un excellent choix pour les projets d'apprentissage profond à grande échelle. Les utilisateurs de TensorFlow bénéficient également d'une accélération spécialisée grâce aux unités de traitement des tenseurs (TPU).
Pour les organisations dont les besoins en matière de charge de travail sont variables, la plateforme propose des instances préemptives afin de réduire les coûts liés aux tâches tolérantes aux pannes. Son intégration au réseau mondial de Google Cloud garantit un accès à faible latence aux données et aux ressources de calcul, où que vous soyez.
Vertex AI Pipelines simplifie les flux de travail de machine learning grâce à la fonctionnalité de pipeline en tant que code. Les équipes peuvent définir des flux de travail en Python à l'aide de composants prédéfinis, ce qui permet de créer un pipeline rapide et réutilisable.
La plateforme s'intègre également à Vertex AI Feature Store, rationalisant ainsi l'ingénierie et la diffusion des fonctionnalités. Cela garantit la cohérence entre les environnements de formation et de déploiement, en réduisant les erreurs et en améliorant l'efficacité.
Vertex AI Pipelines prend en charge les flux de travail pour les grands modèles de langage (LLM) en se connectant au Vertex AI Model Garden et à l'API PalM. Cette intégration permet aux équipes d'affiner les modèles linguistiques pré-entraînés avec leurs propres données tout en gérant le processus via des pipelines automatisés. La formation distribuée pour les LLM est prise en charge à l'aide d'une infrastructure TPU, utilisant des techniques telles que le parallélisme des modèles et des données pour surmonter les limites de mémoire sur les appareils individuels.
À des fins d'inférence, la plateforme fonctionne avec Vertex AI Prediction, qui propose des points de terminaison à dimensionnement automatique pour gérer les fluctuations des charges de demandes. Les fonctionnalités de prédiction par lots facilitent le traitement de grands ensembles de données texte pour des tâches telles que l'analyse des sentiments ou la classification de documents.
Pour aider les équipes à gérer leurs dépenses, Vertex AI Pipelines s'intègre aux outils de gestion des coûts de Google Cloud. Ces outils fournissent des informations détaillées sur les dépenses de machine learning et permettent aux utilisateurs de définir des alertes budgétaires, garantissant ainsi la prévisibilité et le contrôle des coûts.
Cette section fournit un aperçu équilibré des forces et des défis des différentes plateformes, vous aidant à prendre des décisions éclairées en fonction des besoins de votre organisation. Les principaux points à retenir des examens détaillés des plateformes sont résumés ici.
Prompts.ai est un choix exceptionnel pour l'orchestration de l'IA au niveau de l'entreprise, offrant une interface unifiée pour plus de 35 grands modèles de langage (LLM) de premier plan. Son système TOKN de paiement à l'utilisation permet de réaliser des économies allant jusqu'à 98 %, tandis que des contrôles FinOps en temps réel et une gouvernance solide permettent de gérer la prolifération des outils. Cependant, l'accent mis sur l'orchestration du LLM peut ne pas convenir aux entreprises qui dépendent fortement des flux de travail traditionnels d'apprentissage automatique (ML), ce qui en fait la solution idéale pour ceux qui privilégient la rentabilité à une flexibilité accrue en matière de ML.
Apache Airflow avec extensions ML est largement utilisé pour gérer les pipelines de machine learning, coordonner les tâches de formation, déployer des modèles d'IA et gérer les flux de travail RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ses intégrations couvrent les services GCP, AWS et Azure ML, soutenus par un écosystème mature et une communauté solide. Cependant, la mise à l'échelle peut introduire de la complexité, et ses fonctionnalités natives d'IA reposent sur des extensions, ce qui peut entraîner des frais de maintenance supplémentaires.
Laboratoire de données Domino excelle dans la gestion de bout en bout des modèles d'IA/ML, adaptés aux équipes de science des données. Ses points forts résident dans la collaboration et la gestion du cycle de vie, mais celles-ci s'accompagnent de coûts de licence élevés et d'un niveau de complexité qui peut submerger les petites équipes.
Plateforme d'IA DataRobot associe la formation automatisée aux modèles à l'orchestration, offrant des outils de gouvernance et de détection des biais. Bien qu'il simplifie les pipelines de machine learning, son prix élevé et sa flexibilité limitée par rapport aux alternatives open source peuvent présenter des inconvénients.
Préfet Orion est un choix judicieux pour les piles d'IA basées sur Python, permettant une intégration transparente du pipeline ML et une gestion efficace des flux de travail dynamiques. Cependant, son écosystème plus restreint et l'absence de fonctionnalités adaptées aux entreprises peuvent le rendre moins attrayant pour les grandes organisations.
Flûte est spécialement conçu pour le ML et les flux de données, offrant un support natif pour des frameworks tels que TensorFlow et PyTorch. Il gère les flux de travail de machine learning conteneurisés à grande échelle, mais nécessite l'expertise de Kubernetes et fonctionne au sein d'un écosystème en développement, ce qui peut être difficile pour les équipes qui découvrent l'orchestration de conteneurs.
Tecton est spécialisée dans l'orchestration du machine learning en temps réel et l'opérationnalisation des fonctionnalités, ce qui en fait une solution idéale pour les flux de travail axés sur les fonctionnalités. Cependant, son objectif restreint et ses coûts plus élevés peuvent ne pas convenir aux petites équipes ou aux projets nécessitant des capacités de flux de travail plus étendues.
Orchestration Azure ML fournit une suite robuste pour l'orchestration de l'IA à l'échelle de l'entreprise, étroitement intégrée à l'écosystème Azure, y compris des outils tels que Data Factory et Synapse. Ses fonctionnalités avancées, telles que Microsoft AutoGen et SynapseML, prennent en charge des flux de travail d'IA distribués complexes. Les principaux défis concernent la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et la complexité des prix, ce qui peut compliquer les prévisions de coûts.
Canalisations d'intelligence artificielle de Google Vertex bénéficie de l'infrastructure mondiale de Google, offrant des performances fiables et une prise en charge du TPU. Cependant, sa dépendance à l'égard des services Google Cloud et les augmentations de coûts potentielles liées à une utilisation intensive peuvent décourager certaines organisations.
Le tableau ci-dessous met en évidence les principaux points forts et limites de chaque plateforme :
Le choix de la bonne plateforme dépend de votre les priorités de l'organisation, expertise technique et budget. Pour les équipes soucieuses des coûts qui se concentrent sur l'orchestration du LLM, Prompts.ai est un candidat sérieux. Si la flexibilité des flux de travail ML traditionnels est essentielle, Flux d'air Apache ou Flûte peuvent être de meilleures options. Les équipes d'entreprise déjà engagées dans des écosystèmes cloud spécifiques pourraient se tourner vers Azure ML ou Vertex AI, malgré les inquiétudes liées à la dépendance vis-à-vis des fournisseurs.
Expertise technique est un autre facteur critique. Des plateformes comme Flûte nécessitent des connaissances sur Kubernetes, tandis que Préfet Orion est plus accessible pour les développeurs Python. Pour les organisations qui recherchent une automatisation avec une configuration minimale, Robot de données fournit une solution rationalisée mais limite la personnalisation.
Enfin, considérations budgétaires jouent un rôle important. Des plateformes open source comme Flux d'air Apache permettent de réaliser des économies mais exigent davantage de ressources internes pour la configuration et la maintenance. Les solutions commerciales, bien que plus riches en fonctionnalités et prises en charge, entraînent des coûts de licence plus élevés. Au-delà des dépenses initiales, tenez compte du coût total de possession, y compris la formation, la maintenance et les dépendances potentielles avec les fournisseurs.
Pour choisir la bonne plateforme d'orchestration de machine learning, vous devez trouver un juste équilibre entre les besoins, les ressources et l'expertise de votre organisation. Voici un résumé des principaux points à retenir de nos examens approfondis de notre plateforme.
Prompts.ai se distingue par son leadership en matière d'orchestration du LLM et de gestion des coûts. Avec une interface unifiée prenant en charge plus de 35 modèles et son système de crédit TOKN par paiement à l'utilisation, il permet de réaliser jusqu'à 98 % d'économies tout en réduisant la prolifération des outils et en maintenant une gouvernance solide pour les applications sensibles.
Pour ceux qui recherchent une plus grande flexibilité des flux de travail d'apprentissage automatique, Apache Airflow, avec ses extensions ML, fournit un écosystème multicloud robuste. Cependant, sa complexité lors de la mise à l'échelle peut nécessiter des ressources et une expertise supplémentaires.
Il est essentiel d'évaluer le coût total de possession. Bien que les plateformes open source telles qu'Apache Airflow aient de faibles coûts initiaux, elles nécessitent des ressources internes importantes. D'autre part, les plateformes commerciales telles que DataRobot et Domino Data Lab proposent des fonctionnalités étendues mais sont proposées à des prix plus élevés. Adaptez la plateforme aux atouts techniques de votre équipe. Par exemple, Flyte est idéal pour les équipes qui maîtrisent Kubernetes, Prefect Orion convient aux groupes centrés sur Python et les solutions automatisées telles que DataRobot fonctionnent bien pour des besoins de configuration minimaux.
Pour les entreprises profondément intégrées dans des environnements cloud spécifiques, des plateformes telles qu'Azure ML Orchestration et Google Vertex AI Pipelines offrent une compatibilité parfaite. Cependant, soyez conscient des problèmes potentiels de blocage des fournisseurs et de tarification.
En fin de compte, la meilleure plateforme pour votre organisation dépend de vos priorités uniques, qu'il s'agisse de la rentabilité, de la flexibilité des flux de travail, des fonctionnalités de niveau entreprise ou de l'intégration au cloud. Évaluez soigneusement vos cas d'utilisation, les capacités de votre équipe et votre budget pour prendre une décision éclairée.
Lors du choix d'une plateforme pour l'orchestration de l'apprentissage automatique, il est important de se concentrer sur quelques aspects cruciaux : évolutivité, facilité d'utilisation, et compatibilité avec vos outils actuels. Une bonne plateforme doit simplifier les processus tels que le prétraitement des données, la formation des modèles, le déploiement et la surveillance, tout en étant suffisamment flexible pour correspondre aux compétences techniques de votre équipe.
La clarté des coûts est tout aussi importante : des fonctionnalités telles que le suivi des dépenses en temps réel peuvent rendre la gestion des budgets liés à l'IA beaucoup plus efficace. Recherchez des plateformes qui mettent l'accent sécurité, conformité, et l'intégration sans effort de nouveaux modèles, garantissant que vos flux de travail restent fluides et adaptables à l'évolution de vos besoins.
Prompts.ai permet de réaliser des réductions de coûts impressionnantes, jusqu'à 98 % - en regroupant plus de 35 grands modèles linguistiques sur une seule plateforme rationalisée. Cette approche élimine les tracas et le gaspillage associés à la jonglerie entre plusieurs outils.
La plateforme comprend également un couche FinOps, qui surveille et ajuste en permanence les coûts en temps réel. Cela permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leur investissement tout en maintenant des performances d'IA exceptionnelles.
Les plateformes open source telles qu'Apache Airflow et Kubeflow proposent des solutions robustes pour orchestrer les flux de travail d'apprentissage automatique, mais elles ne sont pas sans obstacles. Les performances constituent un problème notable : les utilisateurs peuvent rencontrer des vitesses d'exécution plus lentes et une latence accrue, ce qui peut avoir un impact sur l'efficacité globale. De plus, leurs architectures complexes peuvent entraîner une surcharge de dépendances, ce qui entraîne des temps de construction plus longs et une complexité supplémentaire.
L'intégration de ces plateformes à des environnements d'exécution variés constitue un autre défi. Cela exige souvent un haut niveau d'expertise et des efforts considérables pour garantir la compatibilité. La gestion efficace des ressources peut également devenir un problème, en particulier lorsqu'il s'agit de faire évoluer les flux de travail ou de répondre à des exigences de calcul uniques. Bien que ces plateformes offrent une grande flexibilité, elles ne sont peut-être pas toujours les mieux adaptées à tous les scénarios.
