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Les flux de travail liés à l'intelligence artificielle peuvent être complexes, mais les bons outils simplifient l'automatisation, garantissant l'efficacité, le contrôle des coûts et la conformité. Cet article passe en revue quatre des meilleures plateformes de gestion pipelines d'IA en plusieurs étapes:
Chaque outil possède des atouts uniques en termes d'évolutivité, d'intégration et de gouvernance. Vous trouverez ci-dessous une comparaison rapide pour vous aider à choisir la meilleure solution.
Choisissez une plateforme qui correspond à l'expertise, à l'infrastructure et aux objectifs de votre équipe.
Prompts.ai est une puissante plateforme d'entreprise conçue pour simplifier et automatiser des tâches complexes Flux de travail IA. En intégrant la gestion du pipeline au suivi des coûts, à des fonctionnalités de gouvernance et à l'accès à plus de 35 modèles linguistiques de premier plan, il fournit une solution rationalisée aux organisations qui cherchent à optimiser l'efficacité et le contrôle.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de Prompts.ai est sa capacité à unifier divers outils et services d'IA au sein d'un environnement unique et fluide. Cette intégration permet aux équipes de créer des pipelines sophistiqués qui peuvent passer d'un modèle à l'autre sans avoir à gérer des API ou des processus d'authentification distincts. Grâce au changement de modèle en temps réel, les organisations peuvent affiner les flux de travail afin d'optimiser à la fois les performances et les coûts en sélectionnant le meilleur modèle pour chaque tâche.
Pour les entreprises opérant dans des configurations d'IA hybrides, la plateforme va plus loin en s'intégrant aux systèmes d'entreprise existants tout en respectant des mesures de sécurité des données strictes. Cela garantit la protection des informations sensibles tout au long des flux de traitement en plusieurs étapes, ce qui donne aux entreprises l'assurance de la sécurité de leurs données.
Prompts.ai est conçu pour évoluer en même temps que votre entreprise. Grâce à un système de crédit TOKN par paiement à l'utilisation, les équipes peuvent adapter leurs opérations sans effort et à la demande.
L'architecture de la plateforme permet d'ajouter facilement de nouveaux modèles, de nouveaux utilisateurs ou des équipes entières en quelques minutes, éliminant ainsi les retards généralement associés à l'approvisionnement et à l'intégration. Cette flexibilité est particulièrement bénéfique pour les organisations dont la charge de travail fluctue ou qui étendent leurs initiatives d'IA à plusieurs départements à la fois.
La gouvernance est la pierre angulaire de Prompts.ai, notamment en ce qui concerne l'automatisation des pipelines en plusieurs étapes. La plateforme fournit un enregistrement détaillé de chaque interaction avec l'IA, applique l'accès basé sur les rôles et intègre des contrôles de conformité automatisés. Ce niveau de transparence permet aux organisations de rester en conformité avec les réglementations du secteur tout en restant responsables de leurs opérations d'IA.
Pour les secteurs soumis à des exigences de conformité strictes, Prompts.ai permet des flux de travail d'approbation pour les tâches sensibles et conserve des enregistrements complets de toutes les activités d'IA. Ces caractéristiques sont indispensables pour démontrer le respect de la réglementation et garantir des processus sécurisés et contrôlés.
Prompts.ai intègre une approche FinOps pour aider les organisations à gérer leurs coûts de manière efficace. Il offre un suivi en temps réel de l'utilisation des jetons et des dépenses des modèles, permettant aux équipes d'optimiser les flux de travail en termes de performances et de budget.
Au-delà du suivi de base, la plateforme fournit des informations détaillées sur la consommation des ressources. Les équipes peuvent identifier les étapes du pipeline les plus gourmandes en ressources, comparer les coûts des modèles pour des tâches similaires et prendre des décisions éclairées pour optimiser les processus. Ce niveau de transparence des coûts a permis aux organisations de réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 %, ce qui représente une amélioration significative par rapport à la gestion de plusieurs outils d'IA et abonnements autonomes.
Apache Airflow est une plateforme open source populaire conçue pour orchestrer des flux de données complexes et des pipelines d'IA. Créé à l'origine par Airbnb, cet outil basé sur Python permet aux utilisateurs de définir des flux de travail sous forme de code à l'aide d'un format de graphe acyclique dirigé (DAG). Cela le rend particulièrement efficace pour gérer des processus en plusieurs étapes tels que le prétraitement des données, la formation de modèles et le déploiement dans le cadre de projets d'IA. Sa flexibilité et ses capacités d'intégration en font un choix puissant pour gestion de l'évolutivité, de la supervision et de la rentabilité.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'Airflow est sa capacité à s'intégrer parfaitement à un large éventail d'outils et de services. Grâce à sa vaste bibliothèque d'opérateurs et de hooks, les utilisateurs peuvent se connecter aux principaux fournisseurs de cloud et à des technologies de conteneurs telles que AWS, Plateforme Google Cloud, Microsoft Azure, Kubernetes et Docker. Sa conception modulaire garantit la compatibilité avec divers systèmes. En outre, la fonction XCom facilite le transfert de données entre les différentes étapes d'un pipeline. Pour les équipes qui jonglent avec différents outils, les packages fournisseurs d'Airflow proposent des solutions personnalisées pour intégrer des plateformes externes tout en prenant en charge l'infrastructure d'IA existante.
L'architecture d'Airflow est conçue pour gérer des charges de travail de toutes tailles, offrant plusieurs modes d'exécution pour répondre à différentes demandes. Par exemple, le CeleryExecutor permet l'exécution de tâches distribuée sur plusieurs nœuds de travail, tandis que le KubernetesExecutor crée dynamiquement des pods pour des tâches individuelles, offrant ainsi une évolutivité élastique pour les charges de travail d'IA gourmandes en ressources. Cette flexibilité permet à Airflow de gérer des opérations à grande échelle, telles que le traitement par lots d'ensembles de données volumineux ou l'exécution simultanée de plusieurs tâches d'entraînement de modèles. En permettant la parallélisation des tâches, il garantit que des étapes indépendantes du pipeline peuvent être exécutées simultanément, accélérant ainsi les flux de travail et optimisant l'efficacité des ressources.
Airflow va au-delà de l'orchestration en fournissant des outils robustes de gouvernance et de supervision. Grâce à son interface Web et à son système de journalisation, il gère des pistes d'audit détaillées, enregistrant chaque exécution de tâche, chaque nouvelle tentative et chaque échec avec des horodatages et des mesures de performance. Ce niveau de visibilité est essentiel pour suivre le lignage des modèles, surveiller l'efficacité du pipeline et diagnostiquer les problèmes. Le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) renforce encore la sécurité en permettant aux administrateurs d'attribuer des autorisations spécifiques, par exemple en accordant aux data scientists un accès en lecture seule tout en permettant aux ingénieurs de modifier et de déployer des flux de travail. En outre, la surveillance des SLA garantit que les équipes sont informées si les pipelines dépassent les délais d'exécution prévus, avec des alertes envoyées par e-mail, Slack, ou d'autres outils de communication permettant de résoudre rapidement les problèmes.
Bien qu'Airflow soit open source, les organisations doivent prendre en compte les dépenses d'infrastructure et d'exploitation. Ses fonctionnalités de gestion des ressources permettent un contrôle précis de la planification des tâches et de l'allocation des ressources, ce qui contribue à minimiser les coûts inutiles. La génération dynamique de tâches permet d'ajuster les flux de travail en fonction de la disponibilité des données ou de l'évolution des besoins de l'entreprise, réduisant ainsi le gaspillage des ressources. Combinée à son évolutivité, cette adaptabilité garantit une utilisation efficace de la puissance de calcul. Le tableau de bord de surveillance d'Airflow fournit des informations sur la durée des tâches et l'utilisation des ressources, aidant les équipes à identifier les domaines à optimiser et à réduire les coûts dans leurs pipelines d'IA.
Kubeflow est une plateforme spécialement conçue pour Kubernetes, conçue pour répondre aux exigences complexes des flux de travail d'IA tout en fonctionnant à grande échelle. Il fournit une suite complète d'outils adaptés à chaque phase du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Comme le décrit l'équipe Kubeflow :
« La plateforme de référence Kubeflow AI est composable, modulaire, portable et évolutive, soutenue par un écosystème de projets natifs de Kubernetes pour chaque étape du cycle de vie de l'IA. »
La flexibilité de Kubeflow se distingue par sa conception indépendante du cloud, ce qui le rend compatible avec diverses infrastructures. Que votre organisation opère sur des plateformes cloud majeures comme AWS, Google Cloud Platform ou Microsoft Azure, ou qu'elle s'appuie sur des configurations sur site, hybrides ou multicloud, Kubeflow s'adapte parfaitement. Son architecture de microservices prend en charge les principaux frameworks d'apprentissage automatique, notamment PyTorch, TensorFlowet JAX. Elle étend même ses capacités à l'informatique de pointe en déployant des modèles légers sur des passerelles IoT. Cette adaptabilité garantit une évolutivité fluide et une gestion efficace d'un large éventail de charges de travail.
Construit sur Kubernetes, Kubeflow est équipé pour gérer facilement les demandes de calcul croissantes. Son composant Trainer facilite la formation distribuée pour les modèles à grande échelle, ce qui permet d'affiner les frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et JAX. Kubeflow Pipelines (KFP) permet de créer des flux de travail évolutifs et portables, tandis que la version 1.9 introduit la mise en cache basée sur les volumes pour réutiliser les résultats intermédiaires, réduisant ainsi à la fois le temps de traitement et l'utilisation des ressources. En outre, l'isolation multi-utilisateurs, également introduite dans la version 1.9, garantit la gestion sécurisée de plusieurs flux de travail d'apprentissage automatique au sein d'un seul cluster. Pour le déploiement, KServe (anciennement KFServing) fournit un service de modèles natif de Kubernetes, avec mise à l'échelle automatique et équilibrage de charge pour une inférence en ligne et par lots efficace.
Kubeflow garantit une solidité gouvernance et conformité en l'intégrant à des outils de surveillance tels que Prométhée et Grafana. Ces outils fournissent des informations détaillées sur les indicateurs du système, tels que l'utilisation du processeur, du GPU et de la mémoire, ainsi que des indicateurs de performance des modèles tels que la précision de l'entraînement et la latence d'inférence. Combiné à sa fonction d'isolation granulaire multi-utilisateurs, Kubeflow convient parfaitement aux organisations qui doivent respecter des exigences réglementaires strictes.
Kubeflow aide à gérer efficacement les coûts grâce à mise à l'échelle dynamique, qui ajuste les ressources de calcul en fonction des besoins de charge de travail, évitant ainsi un surprovisionnement inutile. L'introduction de la mise en cache basée sur les volumes dans Kubeflow Pipelines réduit encore les calculs redondants, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
Comme le souligne Anupama Babu, ingénieur en machine learning :
« Ce qui différencie Kubeflow, c'est son utilisation de Kubernetes pour la conteneurisation et l'évolutivité. Cela garantit non seulement la portabilité et la répétabilité de vos flux de travail, mais vous donne également la confiance nécessaire pour évoluer sans effort en fonction de l'évolution de vos besoins. »
Prefect se distingue en tant qu'outil d'orchestration des flux de travail qui donne la priorité à une approche axée sur le code, ce qui facilite l'automatisation des pipelines d'IA en plusieurs étapes. Conçu pour les développeurs, il permet aux data scientists et aux ingénieurs de concevoir des flux de travail à l'aide de modèles Python familiers, évitant ainsi la rigidité souvent présente dans les outils de flux de travail traditionnels.
Le préfet excelle dans intégration aux piles technologiques existantes, offrant une compatibilité parfaite avec des plateformes telles qu'AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure. C'est modèle d'exécution hybride garantit que les flux de travail peuvent être exécutés n'importe où, des configurations locales aux clusters Kubernetes, sans nécessiter d'ajustements importants.
La plateforme système de blocs simplifie l'intégration en fournissant des connecteurs prédéfinis pour des outils et des services largement utilisés. Il s'agit notamment de bases de données telles que PostgreSQL et MongoDB, d'entrepôts de données tels que Snowflake et BigQuery, et de plateformes d'apprentissage automatique telles que MLflow et Weights & Biases. Cette connectivité étendue minimise le besoin d'intégrations personnalisées, permettant aux équipes de se concentrer sur la création de pipelines d'IA robustes qui peuvent évoluer sans effort dans différents environnements.
Du préfet architecture distribuée sépare la définition du flux de travail de l'exécution, ce qui permet flexibilité et efficacité. Avec ses pools de travail fonctionnalité, les organisations peuvent allouer dynamiquement des ressources en fonction des besoins en matière de charge de travail. Cela signifie que les conteneurs légers peuvent gérer des tâches telles que le prétraitement des données, tandis que les instances compatibles GPU gèrent des processus plus gourmands en ressources tels que la formation des modèles.
La plateforme prend en charge l'exécution simultanée de tâches, ainsi que les nouvelles tentatives automatiques et la gestion des échecs, ce qui non seulement réduit le temps d'exécution, mais garantit également la résilience des flux de travail d'IA à grande échelle, même en cas de problèmes temporaires.
Prefect répond aux exigences de gouvernance au niveau de l'entreprise grâce à des fonctionnalités telles que journalisation des audits et contrôles d'accès basés sur les rôles. Des journaux détaillés suivent l'exécution de chaque flux de travail, capturant le lignage des données, l'utilisation des ressources et l'historique des exécutions, ce qui est essentiel pour respecter les normes de conformité telles que le RGPD et la HIPAA.
C'est gestion du déploiement les outils aident les équipes à faire passer les flux de travail du développement à la production de manière contrôlée. Des fonctionnalités telles que les processus d'approbation et les portes de test automatisées garantissent que seuls des pipelines minutieusement approuvés sont mis en service. En outre, gestion des secrets protège les informations sensibles, telles que les clés d'API et les informations d'identification de base de données, en les gardant sécurisées et en les gardant hors de la base de code.
Prefect fournit des outils pour gérer efficacement les coûts de l'infrastructure d'IA. C'est priorisation de la file d'attente de travail Cette fonctionnalité garantit la priorisation des flux de travail critiques, tandis que les tâches moins urgentes attendent des ressources, évitant ainsi le surprovisionnement et réduisant les dépenses inutiles.
La plateforme infrastructure éphémère Cette approche est particulièrement utile pour les tâches gourmandes en GPU, car elle permet de faire tourner les ressources uniquement en cas de besoin et de les supprimer automatiquement par la suite. Ce modèle à la demande permet d'éviter les frais d'inactivité souvent associés à une infrastructure permanente.
Du préfet fonctionnalités d'observabilité offrent des informations détaillées sur l'utilisation des ressources, en suivant des indicateurs tels que le temps d'exécution, la consommation de mémoire et les coûts de calcul. Ces données permettent aux équipes d'identifier les inefficacités et de prendre des décisions éclairées en matière d'allocation des ressources et d'optimisation des flux de travail, ce qui permet de réaliser des économies et de gagner en efficacité opérationnelle.
Cette section aborde l'interopérabilité de divers outils, un aspect clé de l'optimisation de l'automatisation des flux de travail liés à l'IA. L'interopérabilité fait référence à la manière dont ces outils s'intègrent aux différents systèmes, ce qui permet des opérations plus fluides et une efficacité accrue.
Voici une comparaison rapide des fonctionnalités d'interopérabilité de chaque outil :
Chaque outil apporte ses propres atouts en matière d'interopérabilité. Prompts.ai excelle grâce à son interface unifiée permettant d'accéder à plusieurs modèles linguistiques. Flux d'air Apache brille par sa large connectivité basée sur des plugins. Kubeflow est idéal pour les environnements d'apprentissage automatique qui s'appuient sur Kubernetes, tandis que Préfet simplifie l'intégration de la base de données et de la plateforme grâce à ses connecteurs prédéfinis.
Votre choix parmi ces outils doit correspondre à vos exigences spécifiques en matière de système et à l'expertise de votre équipe, afin de garantir que l'outil sélectionné s'intègre parfaitement à vos flux de travail. Cette comparaison souligne l'importance d'évaluer l'interopérabilité lors de la sélection de l'outil adapté à vos besoins techniques.
Le choix du bon outil d'automatisation du pipeline d'IA dépend des besoins et des capacités techniques uniques de votre organisation. Chaque plateforme répond aux priorités spécifiques de l'entreprise, ce qui fait que la décision dépend fortement de vos objectifs et de vos ressources.
Prompts.ai se distingue comme le choix idéal pour les organisations axées sur réduction des coûts et gouvernance. En offrant un accès unifié à plus de 35 modèles linguistiques, il peut réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 %. Ses fonctionnalités robustes de sécurité et de conformité le rendent particulièrement attrayant pour les entreprises du Fortune 500 opérant dans des cadres réglementaires stricts.
Flux d'air Apache reste un candidat sérieux pour les entreprises qui gèrent tâches complexes d'ingénierie des données au sein d'écosystèmes techniques établis. Cependant, ses exigences importantes en matière d'installation et de configuration en font la solution idéale pour les équipes disposant d'une expertise DevOps dédiée.
Kubeflow excelle pour les organisations qui s'attaquent charges de travail intensives d'apprentissage automatique sur l'infrastructure Kubernetes. Il est particulièrement utile pour les entreprises technologiques basées aux États-Unis dotées d'environnements conteneurisés matures et d'équipes d'ingénierie ML expérimentées. Cela dit, sa courbe d'apprentissage abrupte peut présenter des défis pour les équipes qui découvrent l'orchestration de conteneurs.
Préfet établit un équilibre pour Des équipes centrées sur Python qui cherchent à moderniser leurs flux de travail sans la complexité d'Airflow. Ses connecteurs préfabriqués en font un choix pratique pour les entreprises axées sur les données qui souhaitent rationaliser efficacement l'architecture des pipelines.
Pour les entreprises qui accordent la priorité aux coûts, le système TOKN de paiement à l'utilisation de Prompts.ai constitue une solution évolutive et rentable. Les entreprises mettant l'accent gouvernance et conformité bénéficiera des pistes d'audit de Prompts.ai et des contrôles FinOps en temps réel. En outre, son approche de plate-forme unifiée élimine la prolifération des outils, offrant évolutivité dans divers cas d'utilisation de l'IA.
En fin de compte, votre décision doit correspondre à vos besoins d'intégration, à vos contraintes budgétaires et à vos objectifs d'évolutivité, afin de garantir que l'outil choisi s'adapte parfaitement à votre infrastructure et à votre expertise.
Lorsque vous choisissez un outil pour automatiser les flux de travail d'IA en plusieurs étapes, il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que l'évolutivité, l'intégration fluide et la possibilité de personnaliser les flux de travail. Prompts.ai propose une solution complète en regroupant plus de 35 grands modèles linguistiques sur une seule plateforme. Cela permet aux utilisateurs de comparer les modèles côte à côte tout en conservant un contrôle précis des instructions, des flux de travail et des sorties.
La plateforme dispose également d'un couche FinOps, conçu pour surveiller et optimiser les coûts, ce qui facilite la gestion efficace des budgets. En tirant parti de ces fonctionnalités, les organisations peuvent simplifier même les flux de travail d'IA les plus complexes sans compromettre les performances ou la gestion des coûts.
Le Système de crédit TOKN sur Prompts.ai propose une approche simple de paiement à l'utilisation, qui vous permet de mieux contrôler les coûts de vos logiciels d'IA. Seuls les jetons que vous utilisez vous sont facturés, ce qui facilite le suivi des dépenses et élimine le gaspillage.
Ce modèle permet aux entreprises d'aligner leurs budgets sur leur utilisation réelle, rationalisant ainsi la gestion des coûts, même pour les flux de travail d'IA les plus complexes. Il simplifie la planification financière tout en soutenant la croissance, ce qui vous permet de vous développer sans vous ruiner. Avec les crédits TOKN, la budgétisation de vos projets d'IA devient à la fois prévisible et claire.
Prompts.ai donne la priorité sécurité et conformité au niveau de l'entreprise, offrant des fonctionnalités telles que la gestion sécurisée des API, des pistes d'audit complètes et des paramètres d'autorisation détaillés. Ces outils garantissent que l'accès est géré avec soin et qu'il est conforme aux politiques de votre organisation.
Avec outils de gouvernance intégrés, la plateforme intègre parfaitement l'application des politiques dans les flux de travail de l'IA. Cela inclut l'application automatique des règles, le suivi en temps réel de l'utilisation et la surveillance continue de la conformité. Ces mesures fournissent une supervision solide et protègent les données, faisant de Prompts.ai une solution fiable pour les entreprises confrontées à des exigences réglementaires strictes.
