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Les flux de travail d'apprentissage automatique peuvent être complexes, mais la bonne plateforme peut simplifier les processus, réduire les coûts et améliorer les résultats. Voici un aperçu des quatre principales plateformes conçues pour rationaliser les flux de travail liés à l'IA :
Chaque plateforme répond à des besoins différents, qu'il s'agisse de simplifier les flux de travail LLM ou de gérer des pipelines à grande échelle. Choisissez en fonction des objectifs, de l'expertise technique et des exigences d'évolutivité de votre équipe.
Comparaison des plateformes de flux de travail d'apprentissage automatique : fonctionnalités, points forts et cas d'utilisation idéaux
Prompts.ai est un Plateforme d'orchestration de l'IA conçu pour simplifier et unifier l'accès à plus de 35 grands modèles linguistiques (LLM) de premier plan. Il s'agit notamment de noms connus tels que GPT-5, Claude, Lama, Gémeaux, Grok-4, Flux Pro et Kling. Au lieu de jongler entre plusieurs abonnements et outils, les équipes peuvent diriger les flux de travail vers le modèle le plus adapté à une tâche, le tout à partir d'une interface unique et sécurisée. Cela élimine les inefficacités liées à la gestion de nombreux outils et rationalise les opérations d'apprentissage automatique.
Au cœur de Prompts.ai se trouve son couche d'accès au modèle unifié, ce qui permet de travailler avec différents LLM de manière simple et efficace. Les utilisateurs peuvent comparer les performances des modèles, passer facilement d'un fournisseur à l'autre et assigner des instructions au modèle le plus performant pour leurs besoins. Il n'est pas nécessaire de gérer plusieurs clés d'API, systèmes d'authentification ou configurations de facturation. Cette approche rationalisée permet aux organisations d'explorer et d'intégrer de nouveaux modèles dans leurs flux de travail en quelques minutes, au lieu de plusieurs semaines, garantissant ainsi l'efficacité et l'adaptabilité des opérations.
Prompts.ai intègre un couche FinOps en temps réel pour surveiller l'utilisation des jetons sur tous les modèles et toutes les équipes. Au lieu de frais mensuels fixes, la plateforme utilise un système de paiement à l'utilisation avec des crédits TOKN, garantissant ainsi l'alignement des coûts sur l'utilisation réelle. En éliminant les abonnements inutiles et en optimisant la sélection des modèles en fonction des coûts et des performances, les organisations pourraient réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 %. Cette approche lie directement les dépenses à des résultats mesurables, garantissant ainsi que chaque dollar dépensé génère de la valeur.
Pour les entreprises, en particulier celles des secteurs réglementés, une gouvernance robuste est essentielle. Prompts.ai inclut des fonctionnalités intégrées pistes d'audit, contrôles d'accès et outils de conformité. Ces fonctionnalités permettent de suivre l'utilisation des modèles, les instructions exécutées et le flux de données sensibles via les flux de travail, offrant ainsi une visibilité et une responsabilité complètes. En conservant toutes les données dans le périmètre de sécurité de l'organisation, la plateforme minimise la dépendance à l'égard de services tiers externes, améliorant ainsi la sécurité et la conformité.
Que vous soyez une petite agence ou une entreprise du Fortune 500, Prompts.ai est conçu pour évoluer sans effort. L'ajout de nouveaux modèles, de nouveaux utilisateurs ou de nouvelles équipes ne nécessite pas de modifications complexes de l'infrastructure. Les niveaux de tarification commencent à 99$ par membre et par mois pour le plan Core, les plans Pro et Elite offrant des fonctionnalités étendues à 119$ et 129$, respectivement. Cette évolutivité permet aux organisations de toutes tailles de maintenir des flux de travail d'IA efficaces et rationalisés au fur et à mesure de l'évolution de leurs besoins.
TensorFlow Extended (TFX) est la plate-forme robuste de Google conçue pour gérer l'ensemble du cycle de vie des projets d'apprentissage automatique. Construit sur TensorFlow, il prend en charge tout, de la validation des données au déploiement et à la surveillance des modèles, ce qui en fait une solution incontournable pour les pipelines de machine learning à l'échelle de la production.
TFX met l'accent sur la reproductibilité et la transparence en utilisant les métadonnées ML (MLMD), qui suivent méticuleusement les exécutions, les artefacts et les configurations des composants. Des outils tels que TensorFlow Data Validation (TFDV) génèrent automatiquement des schémas de données et signalent les anomalies, garantissant ainsi la qualité des données. L'analyse des modèles TensorFlow (TFMA) évalue les performances du modèle avant le déploiement, en validant les résultats par rapport à des mesures prédéfinies. Une fois les modèles déployés, le TFDV continue de surveiller les demandes d'inférence pour détecter les dérives et les anomalies. En outre, le composant InfraValidator effectue des déploiements Canary dans des environnements isolés, protégeant ainsi les systèmes de production contre les modèles potentiellement défectueux. Ces mesures de gouvernance font de TFX un choix fiable pour gérer des flux de travail de machine learning complexes.
Le TFX est conçu pour répondre aux exigences des opérations d'apprentissage automatique à grande échelle. Il s'intègre parfaitement aux outils d'orchestration tels que Flux d'air Apache et Canalisations Kubeflow, permettant des flux de travail distribués. Kubeflow, en particulier, prend en charge la formation portable et distribuée sur Kubernetes, améliorant ainsi la flexibilité. L'architecture modulaire de TFX permet aux équipes de dimensionner des composants spécifiques de leurs flux de travail de manière indépendante, garantissant ainsi leur adaptabilité à l'évolution des besoins informatiques. Cette modularité et cette capacité d'intégration font de TFX un outil essentiel pour gérer des flux de travail ML évolutifs.
S'appuyant sur les idées d'orchestration et d'évolutivité évoquées précédemment, MLflow fournit un cadre cohérent adapté à la gestion de l'ensemble du cycle de vie des projets d'apprentissage automatique, en mettant particulièrement l'accent sur l'IA générative.
MLflow est une plateforme open source largement utilisée dans divers secteurs. Il prend en charge chaque étape du processus d'apprentissage automatique, de l'expérimentation initiale au déploiement en production à grande échelle.
MLflow s'intègre désormais parfaitement à l'IA générative grâce à ses fonctionnalités AI Gateway et GenAI. L'AI Gateway agit comme une interface unifiée pour le déploiement et la gestion de plusieurs fournisseurs de grands modèles linguistiques (LLM), tels que IA ouverte, Anthropique, Azure OpenAI, Gémeaux et AWS Bedrock, le tout via un point de terminaison sécurisé. Cette configuration permet aux équipes de passer facilement d'un fournisseur à l'autre sans avoir à modifier le code de l'application. En outre, son système de gestion rapide prend en charge la gestion des versions des modèles et enregistre les détails d'exécution, améliorant ainsi la transparence et l'observabilité du flux de travail GenAI. MLflow fonctionne également avec des frameworks tels que Chaîne Lang, proposant des API pour la journalisation et le suivi des modèles.
L'AI Gateway aide les organisations à réduire leurs dépenses en acheminant les demandes vers les modèles les plus efficaces disponibles. Cette approche centralisée optimise non seulement les coûts, mais garantit également la flexibilité dans la gestion de l'infrastructure d'IA.
MLflow met fortement l'accent sur la reproductibilité et la gestion collaborative des modèles. Son registre de modèles fait office de référentiel centralisé pour l'ensemble du cycle de vie des modèles, y compris le contrôle des versions, les transitions d'étape (par exemple, le développement, la mise en scène, la production et l'archivage) et les annotations. La sécurité est renforcée grâce à l'AI Gateway, qui stocke en toute sécurité les clés d'API et enregistre les données de demande/réponse pour des pistes d'audit complètes. Ses fonctionnalités d'observabilité capturent des données d'exécution détaillées pour les flux de travail GenAI, facilitant ainsi les efforts de conformité et de débogage.
Conçu pour les opérations d'entreprise à grande échelle, MLflow prend en charge la formation distribuée sur des clusters tels que Apache Spark et s'intègre à des solutions de stockage distribué telles que AWS S3 et DBFS. Il regroupe des modèles à déployer dans divers environnements, notamment Dockerserveurs REST basés sur des serveurs, des plateformes cloud et Apache Spark UDF. Pour les déploiements évolutifs de Kubernetes, MLflow s'intègre à MLServer, en tirant parti d'outils tels que K Serve et Noyau Seldon. La méthode predict_stream (introduite dans la version 2.12.2+) améliore encore sa capacité à gérer efficacement des flux de données importants ou continus. Ces fonctionnalités font de MLflow un outil puissant au sein de l'écosystème plus large des flux de travail d'apprentissage automatique, ouvrant la voie à l'évaluation des forces et des limites des différentes plateformes.
Kubeflow propose une approche native de Kubernetes pour gérer les flux de travail d'apprentissage automatique à grande échelle, ce qui en fait un outil puissant pour les entreprises. Conçu pour gérer les charges de travail distribuées liées à l'IA et au ML, il fonctionne de manière fluide dans les environnements cloud et les centres de données sur site.
Kubeflow prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'IA, avec des flux de travail spécialisés pour grands modèles de langage (LLM). Grâce au Kubeflow Trainer, il offre des fonctionnalités de réglage avancées, permettant une formation distribuée sur des frameworks tels que PyTorch, HuggingFace, DeepSpeed, MLX, JAX et XGBoost. Pour gérer les tâches d'IA génératives, KServe fournit une plate-forme d'inférence robuste adaptée à des cas d'utilisation évolutifs. Des fonctionnalités telles que le routage intelligent et la fonction « Scale to Zero » sur les GPU permettent d'optimiser l'utilisation des ressources. Cette configuration modulaire permet aux équipes d'intégrer les fonctionnalités de LLM sans nécessiter de modifications majeures de l'infrastructure.
Kubeflow améliore la gestion des flux de travail avec isolation multi-utilisateurs, donnant aux administrateurs un contrôle précis de l'accès et des opérations des différentes équipes. Le registre des modèles de la plateforme stocke les métadonnées et artefacts essentiels du ML, garantissant un suivi clair de la lignée des modèles tout au long de leur cycle de vie. Kubeflow Pipelines prend également en charge la sauvegarde des artefacts d'apprentissage automatique dans des registres conformes, aidant ainsi les organisations à respecter les normes réglementaires. Les outils de gestion des versions et de collaboration intégrés rendent les expériences et les modèles à la fois auditables et reproductibles. Ces fonctionnalités de gouvernance s'alignent sur l'architecture distribuée de Kubeflow, offrant une solution structurée mais flexible.
La conception de Kubeflow est adaptée aux opérations à grande échelle, ce qui en fait un choix idéal pour gérer des applications complexes d'IA/ML. RafayLa plateforme MLOps de Microsoft, par exemple, utilise Kubeflow pour superviser des flottes d'applications AI/ML sur AWS, Azure, GCP, des systèmes sur site et même des environnements périphériques. Il favorise l'évolutivité opérationnelle en permettant aux équipes de gérer des centaines de clusters et d'applications dans des groupes organisés et définis par logiciel. Kubeflow Pipelines orchestre des flux de travail portables et conteneurisés qui peuvent évoluer indépendamment. En outre, Kubeflow Spark Operator simplifie l'exécution des applications Spark sur Kubernetes, rationalisant la préparation des données et l'ingénierie des fonctionnalités pour les projets de grande envergure. Cet écosystème flexible permet aux organisations de déployer uniquement les composants dont elles ont besoin ou d'utiliser la plateforme complète, en fonction de leurs objectifs.
Après avoir exploré en détail les profils des plateformes, examinons les principaux avantages et inconvénients, en mettant en lumière les compromis que présente chaque plateforme.
Chaque plateforme équilibre différemment les coûts, la complexité et les fonctionnalités, aidant les équipes à adapter leurs exigences techniques aux réalités opérationnelles.
Plateformes open source tels que TFX, MLflow et Kubeflow éliminent les frais de licence mais nécessitent des ressources d'ingénierie importantes. Ces solutions nécessitent des investissements dans l'infrastructure, couvrant le calcul, le stockage et la mise en réseau, ainsi qu'un soutien technique continu. Par exemple, TFX est adapté aux besoins de production, mais il s'appuie sur des outils d'orchestration tels qu'Apache Airflow et un backend de métadonnées ML. Kubeflow, construit sur les bases de Kubernetes, offre une évolutivité sans précédent mais s'accompagne d'une courbe d'apprentissage abrupte, nécessitant une expertise DevOps avancée pour gérer et dépanner efficacement. De son côté, MLflow se distingue par sa flexibilité, s'intégrant parfaitement à plus de 40 frameworks, dont PyTorch, OpenAI, HuggingFace et TensorFlow. Cependant, le déploiement de MLflow dans des environnements de production nécessite souvent des ressources d'ingénierie dédiées.
Interopérabilité et collaboration sont également des facteurs de différenciation clés entre ces plateformes. MLflow simplifie le déploiement en normalisant l'empaquetage des modèles en plusieurs « versions », permettant ainsi l'intégration avec des environnements tels que les serveurs REST basés sur Docker, Azure ML, AWS SageMaker et Apache Spark. Son registre fait office de magasin de modèles centralisé, doté d'API et d'une interface conviviale pour gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles, favorisant ainsi la collaboration entre les équipes. D'autre part, la conception modulaire et native de Kubernetes de Kubeflow permet aux équipes de déployer des composants indépendamment ou en tant que plate-forme complète dans n'importe quel environnement Kubernetes. De même, les pipelines TFX fonctionnent parfaitement avec des systèmes d'orchestration externes et utilisent un backend de métadonnées ML, garantissant la traçabilité pour le suivi des expériences et la reproductibilité.
Les besoins en ressources de ces plateformes varient considérablement. Les solutions open source s'adressent aux équipes dotées de solides capacités d'ingénierie, tandis que les services gérés conviennent mieux à celles qui privilégient un déploiement rapide. Bien que les plateformes open source soient proposées sans frais de licence, leur coût total de possession peut être important si l'on tient compte des heures d'ingénierie nécessaires à la maintenance et à la personnalisation. L'hébergement MLflow géré, décrit par ses créateurs comme « gratuit et entièrement géré », simplifie la configuration mais peut présenter des contraintes de compatibilité ou favoriser des alternatives natives pour des fonctionnalités spécifiques.
Voici une comparaison rapide des plateformes :
Cette comparaison met en évidence la manière dont la conception unique de chaque plateforme s'aligne sur les différentes priorités opérationnelles et techniques, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions éclairées.
Choisissez la plateforme qui correspond le mieux aux objectifs et aux priorités de votre organisation.
Alors que des MLOP efficaces peuvent réduire le temps de déploiement de 60 à 70 % et améliorer de manière significative les taux de réussite de la production, seuls 20 % des projets d'IA sont mis en production. Cela met en évidence l'importance de sélectionner une plateforme adaptée à vos besoins spécifiques. Une évaluation approfondie des capacités de chaque plateforme est essentielle pour garantir le succès.
Prompts.ai simplifie les flux de travail liés à l'IA en offrant un accès unifié à plus de 35 modèles, avec une gouvernance intégrée et une gestion des coûts en temps réel, ce qui permet de réduire les dépenses liées à l'IA jusqu'à 98 %. TFX fournit une fiabilité robuste de niveau production aux équipes axées sur Tensorflow, même si cela nécessite une orchestration poussée. MLflow se distingue par ses atouts en matière de suivi des expériences, de contrôle de version et de reproductibilité, ainsi que par ses options de déploiement flexibles. Kubeflow s'adresse aux équipes dotées d'une expertise DevOps avancée, permettant une orchestration des flux de travail évolutive et native de Kubernetes. Chaque plateforme répond de manière unique aux principales priorités d'interopérabilité, de rentabilité et d'évolutivité abordées tout au long de cet article.
Lors de la sélection d'une plateforme de flux de travail d'apprentissage automatique, il est essentiel de déterminer dans quelle mesure elle correspond aux exigences de votre projet et aux outils existants. Commencez par établir des priorités compatibilité - la plateforme doit s'intégrer parfaitement à vos bibliothèques, frameworks et infrastructures de déploiement actuels. Cela garantit un flux de travail plus fluide et réduit le besoin de reconfigurations importantes.
Une autre caractéristique essentielle à rechercher est suivi des expériences. Les plateformes qui enregistrent automatiquement les versions de code, les paramètres et les ensembles de données facilitent la reproduction des résultats et garantissent la cohérence entre les projets. Si vous travaillez avec de grands modèles ou si vous menez plusieurs expériences, évolutivité devient un facteur clé. Optez pour des plateformes qui proposent une formation distribuée et une gestion efficace des ressources pour répondre aux demandes informatiques croissantes.
Portez une attention particulière à options de déploiement également. Que votre environnement cible soit le cloud, les appareils périphériques ou les terminaux sans serveur, la plateforme doit répondre à vos besoins de déploiement sans complexité inutile. Pour collaboration en équipe, des fonctionnalités telles qu'une interface utilisateur intuitive, un contrôle d'accès basé sur les rôles et le suivi des métadonnées peuvent améliorer considérablement la productivité, en particulier dans les secteurs soumis à des réglementations strictes.
Enfin, considérez les compromis entre les outils open source et les plateformes payantes. Les options open source sont souvent accompagnées d'un support communautaire actif, tandis que les plateformes payantes peuvent fournir un service client dédié et des fonctionnalités de niveau entreprise. En évaluant soigneusement ces facteurs (adéquation technique, contraintes budgétaires et exigences de conformité), vous pouvez choisir une plateforme qui soutient efficacement vos initiatives d'apprentissage automatique.
Prompts.ai est conçu pour simplifier les flux de travail d'IA, les rendre plus efficaces et plus faciles à faire évoluer. En automatisant les tâches répétitives et en s'intégrant sans effort à de grands modèles linguistiques, la plateforme minimise le gaspillage de ressources et rationalise les opérations. L'accent mis sur la collaboration améliore encore la productivité, en aidant les équipes à travailler plus intelligemment, et non plus dur.
La plateforme prend également en charge des solutions qui évoluent en fonction de vos besoins, en gérant des demandes croissantes de données et de traitement sans compromettre l'efficacité. Ce mélange d'automatisation et d'évolutivité vous permet de gérer efficacement les budgets tout en fournissant des performances de premier ordre à vos projets.
Des plateformes open source comme TensorFlow étendu (TFX) et Kubeflow fournissent des outils puissants pour gérer des flux de travail complets d'apprentissage automatique. Cependant, ils présentent leurs propres défis. Les deux nécessitent une configuration d'infrastructure importante : TFX est profondément lié à TensorFlow, tandis que Kubeflow dépend de Kubernetes, ce qui nécessite une solide maîtrise de la conteneurisation, de la gestion des clusters et de l'allocation des ressources. Pour les équipes qui ne sont pas familiarisées avec ces technologies, la courbe d'apprentissage peut être intimidante.
De plus, la maintenance de ces plateformes nécessite des ressources considérables. Par exemple, Kubeflow engage des dépenses permanentes en termes de puissance de calcul, de stockage et de GPU, ainsi que des mises à jour, une surveillance et une résolution de problèmes fréquentes. Étant donné que ces outils sont principalement gérés par la communauté, le support au niveau de l'entreprise est limité. Cela oblige souvent les organisations à s'appuyer sur une expertise interne ou sur des forums communautaires, ce qui peut ralentir la mise en œuvre et entraver l'évolutivité.
