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Les plateformes d'apprentissage automatique transforment le développement de l'IA, en rationalisant des processus complexes tels que la préparation des données, la formation des modèles et le déploiement. Avec 92 % des dirigeants prédisant Workflows alimentés par l'IA d'ici 2025, il est essentiel de choisir la bonne plateforme pour développer les opérations et réduire les coûts.
Voici un bref aperçu des quatre principales plateformes :
Chaque plateforme présente des points forts et des limites, de la gouvernance à l'évolutivité. Utilisez la comparaison ci-dessous pour identifier la solution la mieux adaptée à votre équipe.
Explorez ces plateformes en fonction de vos besoins, qu'il s'agisse de simplifier les flux de travail, de réduire les coûts ou de faire évoluer les opérations d'IA.
Prompts.ai est une plate-forme d'orchestration d'IA robuste conçue pour une utilisation en entreprise, regroupant plus de 35 grands modèles de langage, dont GPT-5, Claude, Lama, et Gémeaux, dans un hub centralisé. En consolidant ces outils, il élimine le défi courant que représente la gestion des ressources d'IA dispersées sur plusieurs plateformes.
La plateforme brille en intégrant ces différents modèles dans un espace de travail unique et sécurisé. Les équipes peuvent facilement comparer les modèles côte à côte, garantissant ainsi des flux de travail cohérents et une prise de décision rationalisée.
Prompts.ai se distingue également par son capacités d'automatisation, avec des flux de travail prédéfinis appelés « Time Savers ». Ces flux de travail simplifient les tâches commerciales courantes et incluent des contrôles FinOps pour le suivi des coûts basé sur des jetons. Au lieu de créer des processus à partir de zéro, les organisations peuvent personnaliser ces flux de travail pour répondre à leurs besoins spécifiques, économisant ainsi du temps et des efforts.
Évolutivité est un autre point fort. La plateforme permet aux organisations de se développer instantanément en ajoutant des modèles, des utilisateurs ou des équipes, à l'aide d'un système de crédit TOKN par paiement à l'utilisation. Ce modèle de tarification flexible est idéal pour les entreprises dont les demandes en IA fluctuent ou celles qui continuent de définir leurs stratégies d'IA à long terme. Parallèlement à cette évolutivité, Prompts.ai garantit la conformité à des normes de gouvernance rigoureuses.
Quand il s'agit de gouvernance et conformité, la plateforme propose des pistes d'audit intégrées, un suivi de l'utilisation en temps réel et des contrôles de données avancés. Ces fonctionnalités protègent les informations sensibles et garantissent que les entreprises répondent à des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité, avec l'avantage supplémentaire de conserver les données critiques stockées sur site.
Prompts.ai se distingue en combinant l'accès aux modèles, la rentabilité et la gouvernance au sein d'une plateforme cohérente. Cette approche intégrée est particulièrement intéressante pour les entreprises qui souhaitent passer de l'expérimentation de l'IA à des solutions complètes prêtes à la production, sans avoir à jongler avec plusieurs fournisseurs ou à naviguer dans des configurations techniques complexes.
TFX est conçu pour transformer les modèles de recherche en systèmes de production évolutifs, ce qui en fait une solution incontournable pour l'apprentissage automatique de niveau professionnel. Il gère l'ensemble du cycle de vie du machine learning à l'aide de pipelines automatisés et de solides contrôles de gouvernance, tout en s'intégrant parfaitement à l'écosystème TensorFlow.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de TFX est sa capacité à fonctionner sans effort dans divers environnements informatiques. Il se connecte nativement aux outils TensorFlow tels que Validation des données TensorFlow (TFDV), TensorFlow Transform (TFT) et TensorFlow Model Analysis (TFMA). En outre, il prend en charge les principaux moteurs d'orchestration tels qu'Apache Airflow, Faisceau Apache, et Kubeflow Pipelines, qui offrent aux équipes la flexibilité de choisir leurs outils de flux de travail préférés.
Ce qui distingue vraiment TFX, c'est son approche modulaire et automatisée gestion des pipelines d'apprentissage automatique. Chaque étape du pipeline est gérée par des composants spécialisés. Par exemple, Exemple GEN gère l'ingestion et le fractionnement des données, Statistiques Gen produit des statistiques descriptives pour identifier les anomalies, et Transformez Le composant garantit la cohérence du prétraitement pendant l'entraînement et le service, évitant ainsi le problème courant de l'asymétrie entre l'entraînement et le service.
L'évolutivité est un autre point fort de TFX. Par exemple, Vodafone a adopté Validation des données TensorFlow en mars 2023 pour renforcer ses processus de gouvernance mondiale. De même, Spotify a déployé TFX en octobre 2023 pour favoriser la formation continue et fournir des recommandations à grande échelle en temps réel.
TFX excelle également dans l'automatisation de la gouvernance. Il valide les schémas, détecte la dérive des données et évalue les modèles avant le déploiement. Des outils tels que InfraValidateur testez des modèles dans des environnements sandbox, tandis que Métadonnées ML (MLMD) suit le lignage des données sur des backends tels que SQLite, MySQL et PostgreSQL.
La satisfaction des utilisateurs reflète l'efficacité de TFX, avec un score composite de 8,3/10 et un taux de renouvellement de 100 %. Un utilisateur a souligné son impact :
« La suite complète de TFX rationalise le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, garantissant ainsi efficacité et fiabilité. »
Le déploiement est facilité grâce à TFX Modèle enregistré format, qui prend en charge TensorFlow Serving, TensorFlow Lite et TensorFlow JS. Il s'intègre également aux services Google Cloud tels que Vertex AI Pipelines et flux de données cloud tout en restant portables dans les configurations sur site et multicloud.
Pour les organisations qui ont déjà investi dans TensorFlow, TFX offre une transition fluide entre l'expérimentation et le déploiement en production à grande échelle. Il met l'accent sur automatisation, gouvernance et évolutivité en fait un excellent choix pour les entreprises qui ont besoin de solutions d'apprentissage automatique fiables et performantes.
Apache Airflow est devenu la pierre angulaire de l'orchestration des flux de travail dans les opérations modernes d'apprentissage automatique. Contrairement aux plateformes conçues pour des tâches spécifiques, Airflow se distingue en tant qu'orchestrateur polyvalent, capable de gérer des flux de travail complexes via une variété d'outils et de systèmes. Cette flexibilité en fait un atout pour les organisations qui utilisent diverses technologies.
Ce qui distingue Airflow dans les flux de travail d'apprentissage automatique, c'est sa conception axée sur Python. Grâce à l'API TaskFlow, les développeurs peuvent utiliser des décorateurs pour convertir des scripts Python en tâches Airflow, simplifiant ainsi le passage de l'expérimentation à la production.
Le cadre modulaire d'Airflow, basé sur des files d'attente de messages et des pools configurables, est conçu pour gérer efficacement l'allocation des ressources et la distribution des tâches. Cette fonctionnalité est essentielle pour les projets d'apprentissage automatique, qui impliquent souvent des dépendances complexes et des besoins matériels divers. Par exemple, un projet peut nécessiter un prétraitement des données nécessitant un processeur intensif, suivi d'une formation des modèles gourmande en ressources GPU. La fonction de calcul enfichable d'Airflow garantit que chaque tâche est exécutée sur l'infrastructure optimale. Sa flexibilité s'étend à une intégration parfaite avec un large éventail d'outils.
L'écosystème d'intégration de la plateforme est un autre point fort, car il permet aux équipes d'orchestrer les flux de travail à l'aide d'outils populaires tels que MLflow, AWS SageMaker, Databricks, et Robot de données. En novembre 2023, TheFork Engineering a démontré les capacités d'Airflow en orchestrant les pipelines d'inférence Kedro sur AWS Batch, en intégrant des données essentielles et des outils de qualité.
Pour les opérations à l'échelle de l'entreprise, Airflow propose des stratégies d'exécution robustes. Le CeleryExecutor utilise des files de messages telles que Redis ou Lapin MQ pour répartir les tâches sur plusieurs nœuds de travail, tandis que KubernetesExecutor fait tourner des pods Kubernetes dédiés pour chaque tâche, garantissant ainsi l'isolation et l'allocation dynamique des ressources [36,37]. Le déploiement d'Airflow de Shopify illustre son évolutivité, en gérant plus de 10 000 DAG, plus de 400 tâches simultanées et plus de 150 000 exécutions par jour.
Les fonctionnalités de planification pilotées par les données d'Airflow permettent de relever les principaux défis des flux de travail d'apprentissage automatique. L'introduction des ensembles de données Airflow permet le déclenchement automatique des DAG d'entraînement du modèle lorsque les ensembles de données sont mis à jour. De plus, sa fonction de mappage dynamique des tâches prend en charge des processus parallèles tels que le réglage des hyperparamètres sans nécessiter un nombre prédéfini d'expériences.
La plateforme est conçue dans un souci de fiabilité opérationnelle :
« Airflow est au cœur de la pile MLOps moderne, orchestrant l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. »
- Flux d'air Apache
Pour répondre aux demandes des entreprises, Airflow s'intègre à OpenLineage, fournissant un suivi complet du lignage des données, essentiel à la reproductibilité des modèles et à la conformité aux réglementations telles que le RGPD. Il inclut également des fonctionnalités telles que les alertes de production, la journalisation détaillée et les nouvelles tentatives automatiques pour atténuer les problèmes tels que les interruptions de service ou les limites de débit.
L'adaptabilité d'Airflow est encore plus évidente dans son fournisseur dédié pour DataRobot. Cette intégration propose des opérateurs prêts à l'emploi pour des tâches telles que la création de projets, la formation et le déploiement de modèles et la notation des prédictions. Des capteurs surveillent l'exécution des tâches, ce qui permet une orchestration fluide des pipelines d'apprentissage automatique à l'aide des DAG Airflow.
Les flux de travail conditionnels constituent une autre fonctionnalité puissante, qui permet de répartir les tâches en fonction des résultats. Par exemple, les équipes ne peuvent déployer un modèle que s'il répond à des critères de performance. Les tâches de configuration et de démontage garantissent des environnements reproductibles en automatisant le provisionnement et le nettoyage des ressources.
Avec plus de 12 000 organisations tirant parti d'Airflow et environ 30 % de ses utilisateurs l'appliquant aux flux de travail d'apprentissage automatique, la plateforme a démontré qu'elle était prête à relever les défis des entreprises [31,40]. Sa capacité à orchestrer à la fois les pipelines de données traditionnels et les flux de travail LLMOPs émergents en fait un acteur clé dans le paysage évolutif de l'apprentissage automatique [25,28].
S'appuyant sur des outils tels que Prompts.ai, TFX et Apache Airflow, Kubeflow propose une approche axée sur Kubernetes pour gérer les opérations d'apprentissage automatique (ML). Conçu spécifiquement pour les flux de travail de machine learning conteneurisés, il s'intègre parfaitement à Kubernetes, ce qui en fait une solution idéale pour les organisations qui exploitent déjà une infrastructure conteneurisée.
« Kubeflow est à la base des outils pour les plateformes d'IA sur Kubernetes. » — Kubeflow.org
Kubeflow simplifie les complexités de l'orchestration des conteneurs, permettant aux data scientists de se concentrer sur le développement. Il répartit les charges de travail de formation entre les clusters et déploie des modèles sous forme de services évolutifs. Par exemple, les ordinateurs portables Jupyter fonctionnent au sein de Kubernetes Pods, fournissant des espaces de travail fiables et évolutifs.
Au cœur de Kubeflow se trouve Kubeflow Pipelines (KFP), un moteur d'orchestration qui structure les flux de travail sous forme de graphes acycliques dirigés (DAG). Chaque étape s'exécute dans son propre conteneur, ce qui garantit la portabilité et l'évolutivité dans tous les environnements. Grâce à une interface conviviale et au SDK Python, les équipes peuvent créer des pipelines personnalisés adaptés à leurs besoins. Ce framework permet un déploiement fluide dans les configurations cloud, sur site et hybrides.
La flexibilité de déploiement de Kubeflow répond à un large éventail de besoins en matière d'infrastructure. Il prend en charge les configurations sur site, les services Kubernetes du cloud public (tels qu'AWS EKS, Azure AKS et Google GKE) et les configurations hybrides.
Pour les utilisateurs de Google Cloud, Kubeflow propose deux modes de déploiement : autonome et complet. Ces options incluent des points de terminaison publics configurés automatiquement et l'authentification Cloud Identity-Aware Proxy. Les équipes peuvent déployer directement sur Google Kubernetes Engine pour un contrôle granulaire ou opter pour Vertex AI Pipelines comme alternative entièrement gérée.
Les déploiements sur site sont particulièrement utiles pour les organisations qui accordent la priorité à la confidentialité des données ou qui préfèrent les clusters privés. Kubeflow s'intègre aux solutions de stockage d'entreprise telles que NFS, Ceph et Portworx, permettant de partager des volumes avec des fonctionnalités ReadWriteMany pour un partage transparent des données et des modèles. Des exemples concrets mettent en évidence la capacité d'adaptation de Kubeflow à diverses configurations.
« La portabilité de Kubernetes permet à Kubeflow de fonctionner sans effort dans différents environnements (sur site, dans le cloud ou dans des configurations hybrides), garantissant ainsi une expérience de déploiement cohérente, et permet aux équipes d'accélérer les charges de travail d'IA sur Kubernetes grâce à une approche intégrée et déployable n'importe où. » — Portworx
Kubeflow tire pleinement parti de l'automatisation et de l'évolutivité de Kubernetes pour rationaliser les flux de travail de machine learning. Il ajuste dynamiquement les charges de travail en fonction de la demande, garantissant ainsi une gestion efficace des tâches de traitement à grande échelle. Des opérateurs spécifiques au framework tels que TFJob pour TensorFlow et PyTorchJob pour PyTorch simplifiez la gestion de l'infrastructure, tandis que des outils tels que Katib et KServe améliorent les fonctionnalités automatisées de ML et de service de modèles.
Les pipelines Kubeflow prennent en charge une logique avancée, telle que les boucles parallèles, la récursivité, la mise en cache et les attentes asynchrones, ce qui facilite la gestion des cycles de développement complexes de l'IA. Des déclencheurs pilotés par des événements peuvent également être configurés pour réentraîner automatiquement les modèles lorsque les ensembles de données sont mis à jour ou que les performances diminuent. Cette automatisation complète la polyvalence d'intégration de Kubeflow.
Kubeflow répond aux défis de la collaboration d'entreprise grâce à des fonctionnalités telles que le support multi-utilisateurs et des outils de gouvernance. En utilisant les espaces de noms Kubernetes et le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), il crée des environnements sécurisés et isolés pour les différentes équipes. Le Model Registry sert de plateforme centralisée pour la gestion des modèles, des versions et des métadonnées, favorisant ainsi une meilleure collaboration.
« Kubeflow est capable de répondre aux besoins de plusieurs équipes dans un seul projet et permet à ces équipes de travailler à partir de n'importe quelle infrastructure. » — Red Hat
La gestion des métadonnées garantit un suivi cohérent des expériences, favorisant ainsi la reproductibilité et la gouvernance. Le tableau de bord central de Kubeflow offre une interface unifiée pour gérer les flux de travail, surveiller les ressources et suivre les expériences.
Les solutions d'entreprise telles que DKube améliorent encore les capacités de Kubeflow en s'intégrant à des outils tels qu'Active Directory, LDAP, le contrôle de version basé sur Git et à diverses options de stockage, notamment AWS S3, Azure Blob et des systèmes sur site.
« Kubeflow optimise les flux de travail d'apprentissage automatique de bout en bout en facilitant les communications entre les data scientists, les développeurs et les ingénieurs ML, ce qui facilite le processus conteneurisé pour le ML. » — GeeksForGeeks
Kubeflow propose une solution complète aux entreprises qui connaissent bien Kubernetes et qui ont besoin d'une orchestration avancée de leur pipeline de machine learning. Cependant, les équipes qui découvrent Kubernetes peuvent trouver que les plateformes gérées telles que Google Cloud Vertex AI Pipelines constituent un point de départ plus accessible.
Cette revue met en évidence les principaux points forts et limites des différentes plateformes afin de vous aider à choisir la meilleure solution pour automatiser les flux de travail d'IA.
Chaque plateforme de flux de travail d'apprentissage automatique présente des avantages et des défis uniques. Il est essentiel de comprendre ces différences pour aligner les fonctionnalités de la plateforme sur l'infrastructure, l'expertise et les objectifs commerciaux de votre organisation.
Prompts.ai est une plateforme d'orchestration d'IA robuste de niveau entreprise qui regroupe plus de 35 modèles linguistiques de premier plan au sein d'une interface unique et accessible. Il permet de réaliser d'importantes économies de coûts (jusqu'à 98 %) grâce à son système de crédit TOKN par répartition, tout en offrant de solides fonctionnalités de gouvernance et de conformité. Cependant, sa documentation sur l'intégration des flux de travail ML traditionnels et des mesures d'évolutivité est quelque peu limitée.
TensorFlow étendu (TFX) s'intègre parfaitement aux écosystèmes TensorFlow, ce qui en fait un choix naturel pour les organisations qui ont déjà investi dans le framework ML de Google. Il excelle dans les environnements de production, car il permet d'automatiser des tâches telles que les tests A/B, les déploiements Canary et le traitement par lots efficace des GPU à des fins d'inférence. De plus, TFX prend en charge la diffusion simultanée de plusieurs versions de modèles. En revanche, le déploiement de TFX en production nécessite souvent Docker ou Kubernetes, ce qui peut ne pas correspondre à l'infrastructure de toutes les organisations. Il ne dispose pas non plus de fonctionnalités de sécurité intégrées telles que l'authentification et l'autorisation.
Flux d'air Apache est un outil puissant pour orchestrer les données et les pipelines de machine learning, grâce à son architecture flexible basée sur Python. Il s'intègre parfaitement aux plateformes cloud et aux services tiers, permettant des flux de travail maintenables et contrôlés par les versions. Cependant, Airflow n'inclut pas de nombreuses fonctionnalités spécifiques au ML prêtes à l'emploi, telles que la gestion des versions ou la diffusion des modèles, ce qui le rend mieux adapté dans le cadre d'une suite ML plus large plutôt que comme solution autonome.
Kubeflow propose une plate-forme native complète de Kubernetes pour l'apprentissage automatique, prenant en charge des frameworks tels que TensorFlow et PyTorch. Il excelle en termes d'évolutivité, tirant parti des fonctionnalités de dimensionnement automatique de Kubernetes et permettant l'inférence sans serveur pour réduire les coûts. En outre, il prend en charge les déploiements portables dans les environnements cloud et sur site. Cependant, la courbe d'apprentissage abrupte de Kubeflow peut constituer un obstacle important, car les équipes doivent posséder une expertise approfondie de Kubernetes. L'intégration avec des modèles personnalisés ou des frameworks de niche peut également poser des problèmes.
Lors de la sélection d'une plateforme, la gouvernance et la conformité sont des considérations essentielles. Prompts.ai fournit des fonctionnalités intégrées de conformité et d'audit, tandis que la nature open source de TFX, Airflow et Kubeflow nécessite souvent des outils externes ou des solutions personnalisées pour la gouvernance. Pour les organisations qui traitent des données sensibles, il est essentiel d'évaluer les capacités de sécurité et de conformité de chaque plateforme.
Pour les équipes qui n'ont pas d'expertise en conteneurisation, les solutions gérées peuvent offrir un moyen plus accessible de tirer parti de ces plateformes. En fin de compte, le choix dépend de la capacité de votre organisation à trouver un équilibre entre la complexité technique et ses besoins d'automatisation, d'intégration et d'évolutivité.
Le choix de la bonne plateforme de flux de travail d'apprentissage automatique dépend des objectifs, de l'expertise technique et de la vision à long terme de votre organisation en matière d'IA. Chaque plateforme répond à des besoins d'entreprise distincts. Il est donc essentiel d'adapter le choix aux points forts de votre équipe.
Prompts.ai se démarque en proposant jusqu'à 98 % d'économies grâce à son système de crédit TOKN et à son accès unifié à plus de 35 LLM. Il minimise le chaos lié à la prolifération des outils tout en maintenant une gouvernance critique, particulièrement vitale pour les secteurs réglementés.
Pour les organisations qui travaillent déjà avec TensorFlow, TFX assure une intégration parfaite. Cependant, sa dépendance à Docker et Kubernetes nécessite une gestion avancée de l'infrastructure, ce qui la rend mieux adaptée aux équipes disposant des bases techniques nécessaires.
Flux d'air Apache apporte la flexibilité nécessaire pour orchestrer divers pipelines de données et d'apprentissage automatique. Son framework basé sur Python et son large éventail d'intégrations en font un excellent choix pour les organisations dotées de solides capacités d'ingénierie.
Entre-temps, Kubeflow s'adresse aux entreprises expérimentées avec Kubernetes, en proposant des opérations évolutives et la possibilité de déployer à la fois dans des environnements cloud et sur site.
Avec 85 % des leaders technologiques signalent des retards dans les initiatives d'IA en raison d'une pénurie de talents, on ne soulignera jamais assez l'importance des plateformes conviviales. Les solutions qui simplifient les flux de travail sans nécessiter de longues périodes d'apprentissage sont essentielles. Les équipes doivent donner la priorité aux plateformes qui complètent leurs compétences existantes plutôt que d'adopter des outils qui exigent une refonte complète des flux de travail actuels.
Les principales considérations incluent la garantie d'une conformité robuste, une intégration fluide des données et une évolutivité. Commencer par un projet pilote est une étape pratique pour évaluer les performances d'une plateforme avant de s'engager dans un déploiement plus large.
À l'avenir, la tendance en matière de flux de travail d'apprentissage automatique tend vers une plus grande simplicité et une plus grande automatisation. Les plateformes qui allient facilité d'utilisation, sécurité et gouvernance de niveau entreprise permettront aux entreprises de rester compétitives alors que l'IA devient un moteur essentiel des opérations.
Lorsque vous choisissez une plateforme de flux de travail d'apprentissage automatique, priorisez des facteurs tels que facilité d'utilisation, évolutivité, et dans quelle mesure il s'intègre à vos outils et à votre infrastructure actuels. Des fonctionnalités telles que l'automatisation, les outils de collaboration et la prise en charge de AutomL peut simplifier les flux de travail et améliorer l'efficacité.
L'évaluation de la plateforme est tout aussi importante protocoles de sécurité, sa compatibilité avec votre configuration technique et s'il inclut des options open source pour une flexibilité accrue. Assurez-vous que la plateforme correspond aux objectifs et aux plans futurs de votre organisation afin de créer un processus d'apprentissage automatique fluide et efficace.
Pour garantir la gouvernance et la conformité, commencez par établir un cadre de gouvernance bien défini qui précise clairement les rôles, les responsabilités et les processus. Ce cadre devrait servir de colonne vertébrale pour garantir la responsabilité et la cohérence de vos initiatives en matière d'IA. Concentrez-vous sur transparence et explicabilité dans vos modèles, afin de rendre les décisions à la fois compréhensibles et faciles à auditer.
Adoptez des mesures strictes pratiques de gestion des données en sécurisant le stockage, en mettant en place des contrôles d'accès et en effectuant des contrôles réguliers de la qualité des données. Ces mesures contribuent à protéger les informations sensibles tout en préservant l'intégrité de vos données.
Incorporer supervision humaine pour surveiller et valider régulièrement les décisions relatives à l'IA, en veillant à ce qu'elles soient conformes aux principes éthiques et aux valeurs organisationnelles. Restez informé des sujets pertinents réglementations et normes de l'industrie, et évaluez en permanence vos systèmes afin d'identifier et de traiter les risques potentiels ou les problèmes de conformité. Des révisions et des mises à jour régulières sont essentielles pour maintenir le respect des exigences légales et des engagements éthiques au fil du temps.
Les organisations peuvent rendre les plateformes d'apprentissage telles que Kubeflow plus faciles à gérer en utilisant tutoriels étape par étape et guides pratiques qui décrivent clairement le processus de configuration et la création du pipeline. Ces ressources simplifient les flux de travail complexes et facilitent la compréhension des concepts clés.
Pour relever des défis tels que la rareté de la documentation ou les problèmes de compatibilité, les équipes peuvent bénéficier de des programmes de formation dédiés ou en vous engageant avec forums communautaires. En mettant l'accent sur la pratique et en encourageant l'apprentissage collaboratif, les équipes peuvent renforcer leur confiance dans l'adoption et l'exécution de Kubeflow pour leurs flux de travail d'apprentissage automatique.
