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Réduisez la complexité des flux de travail d'apprentissage automatique grâce aux bons outils d'orchestration. La gestion des pipelines de machine learning peut être difficile : la prolifération des outils, les problèmes de gouvernance et l'incertitude des coûts font souvent dérailler les projets. Cet article passe en revue 10 plateformes qui simplifient les opérations de machine learning en proposant des solutions d'interopérabilité, de conformité, de contrôle des coûts et d'évolutivité.
Que vous souhaitiez développer l'IA, améliorer la gouvernance ou réduction des coûts, ces outils peuvent vous aider à gérer efficacement les flux de travail. Choisissez en fonction de l'expertise, de l'infrastructure et des objectifs de votre équipe.
Prompts.ai est un plateforme de niveau professionnel conçu pour rationaliser et simplifier la gestion des flux de travail d'apprentissage automatique (ML). Au lieu de jongler avec plusieurs Outils d'IA, les équipes peuvent accéder à plus de 35 modèles linguistiques de pointe, dont GPT-5, Claude, LLama et Gemini, via une interface unique et sécurisée.
Prompts.ai s'attaque au problème courant de la prolifération des outils en regroupant tous les principaux modèles de langage en un seul endroit, en réduisant la complexité technique et en allégeant la charge liée à la gestion de services d'IA éparpillés. Cette approche unifiée minimise la dette technique qui peut s'accumuler lorsque les organisations s'appuient sur de multiples outils déconnectés.
En plus d'offrir un accès à des modèles haut de gamme, Prompts.ai s'intègre parfaitement aux outils professionnels les plus populaires tels que Slack, Gmail et Trello. Ces intégrations permettent aux équipes d'automatiser les flux de travail sans avoir à remanier leurs systèmes existants. La plateforme met l'accent sur les « flux de travail interopérables » en tant que caractéristique clé, permettant des opérations fluides avec divers outils et technologies au sein d'une organisation. Outre les capacités d'intégration, il garantit de solides pratiques de gouvernance pour répondre aux exigences de conformité du secteur.
Prompts.ai répond de front aux défis de conformité en fournissant des contrôles de gouvernance robustes et une auditabilité complète pour toutes les interactions avec l'IA. Son cadre de sécurité intègre les meilleures pratiques du SOC 2 Type 2, de la HIPAA et du RGPD, garantissant ainsi la protection des données sensibles tout au long du cycle de vie du machine learning.
En juin 2025, la plateforme a lancé son processus d'audit SOC 2 de type 2, soulignant son engagement en faveur de normes de sécurité et de conformité strictes. En partenariat avec Vanta, Prompts.ai propose une surveillance continue des contrôles, fournissant aux utilisateurs des informations en temps réel sur leur niveau de sécurité via son Trust Center. Ce niveau de transparence permet de combler les lacunes de gouvernance qui surviennent souvent lors des déploiements d'IA en entreprise.
Les plans professionnels et personnels incluent outils de surveillance de la conformité et de gouvernance, permettant aux petites équipes de surveiller plus facilement leurs flux de travail d'IA, même sans personnel de conformité dédié.
Prompts.ai utilise un Système de crédit TOKN, en alignant les coûts directement sur l'utilisation et en éliminant les frais d'abonnement récurrents. Ce modèle de paiement à l'utilisation peut réduire les dépenses liées aux logiciels d'IA jusqu'à 98 % par rapport au maintien d'abonnements individuels pour plusieurs outils.
La plateforme propose également visibilité détaillée des coûts au niveau symbolique, en relevant le défi courant des budgets imprécis lors de l'utilisation de plusieurs services d'IA auprès de différents fournisseurs et environnements.
Conçu pour une croissance rapide, Prompts.ai permet aux équipes de développer leurs capacités d'IA sans effort. L'ajout de modèles, d'utilisateurs ou de flux de travail ne prend que quelques minutes, grâce à son architecture basée sur le cloud. Contrairement aux configurations complexes de Kubernetes, Prompts.ai est facile à déployer, ce qui le rend idéal pour des équipes allant des petites agences aux entreprises du Fortune 500.
La capacité de la plateforme à gérer plusieurs modèles via une interface unique permet aux organisations de développer leurs initiatives d'IA sans avoir à reconstruire l'infrastructure ou à former le personnel à de nouveaux outils.
Prompts.ai améliore le travail d'équipe grâce à ingénierie rapide et collaborative. Les équipes peuvent partager des flux de travail prédéfinis et des « gains de temps » au sein de leur organisation, réduisant ainsi les efforts redondants et accélérant la mise en œuvre de solutions d'IA éprouvées.
De plus, la plateforme propose un Programme de certification Prompt Engineer, qui aide les organisations à développer des experts internes et à établir les meilleures pratiques. Cette approche collaborative transforme la gestion des flux de travail liés à l'IA en un effort partagé, tirant parti des connaissances et de l'expertise collectives des équipes et des départements.
Apache Airflow se distingue en tant que plateforme open source incontournable pour orchestrer les flux de travail d'apprentissage automatique, grâce à sa flexibilité et à ses capacités d'intégration. Développé à l'origine par Airbnb, cet outil basé sur Python est devenu un favori pour la gestion des pipelines de données. Son adaptabilité et l'accent mis sur une intégration fluide en font un choix solide pour la gestion de flux de travail ML complexes.
Airflow excelle dans la connexion des différents systèmes qui constituent l'épine dorsale des architectures de données modernes. Grâce à un ensemble robuste d'opérateurs et de hooks, il s'intègre facilement à AWS, GCP, Azure, aux bases de données populaires, aux files de messages et aux frameworks d'apprentissage automatique. Sa structure de graphe acyclique dirigé (DAG) permet de définir des flux de travail directement en Python, ce qui facilite l'intégration de bibliothèques et de scripts Python existants dans le processus.
La fonctionnalité XCom de la plateforme simplifie le partage de données entre les tâches, garantissant ainsi une exécution fluide, même dans les flux de travail présentant des exigences de calcul diverses.
Airflow donne la priorité à la gouvernance et à la sécurité grâce à des fonctionnalités telles que journalisation des audits, qui permet de suivre l'exécution des tâches, les nouvelles tentatives et les modifications apportées au flux de travail. Son système de contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) limite les modifications du flux de travail aux utilisateurs autorisés, offrant ainsi une couche de protection supplémentaire. En outre, Airflow s'intègre aux systèmes d'authentification d'entreprise, notamment LDAP, OAuth et SAML. Pour une connexion sécurisée et une gestion des secrets, il prend en charge des outils tels que HashiCorp Vault et AWS Secrets Manager.
En tant que solution open source, Airflow élimine les frais de licence, n'exigeant le paiement que pour l'infrastructure sur laquelle il fonctionne. Sa conception prend en charge la mise à l'échelle dynamique des ressources via des exécuteurs tels que CeleryExecutor et KubernetesExecutor, permettant aux équipes d'allouer des ressources en fonction des demandes de charge de travail. Par exemple, les instances GPU peuvent être réservées à l'entraînement des modèles, tandis que les tâches moins gourmandes en ressources peuvent être exécutées sur des instances utilisant uniquement le processeur. Cette allocation de ressources au niveau des tâches garantit une utilisation efficace des ressources informatiques.
L'architecture distribuée d'Airflow est conçue pour être évolutive, permettant mise à l'échelle horizontale sur plusieurs machines ou régions cloud. Le système d'exécution enfichable de la plateforme prend en charge la création de pods dynamiques avec KubernetesExecutor et gère des pools de travail persistants via CeleryExecutor. Cette flexibilité permet à Airflow de répondre à un large éventail de besoins de planification, du traitement des données en temps réel au recyclage périodique des modèles d'apprentissage automatique.
La collaboration est facilitée grâce à l'interface utilisateur Web d'Airflow, qui fournit une vue centralisée de tous les flux de travail pour surveillance en temps réel et résolution des problèmes. Les flux de travail étant définis dans le code, ils peuvent être intégrés à des systèmes de contrôle de version et faire l'objet de révisions de code. Airflow prend également en charge la modélisation et la réutilisabilité des flux de travail grâce à son système de plugins et à ses opérateurs personnalisés, permettant aux équipes de standardiser les tâches et de partager les meilleures pratiques entre les projets.
Prefect transforme la façon dont les flux de travail d'apprentissage automatique sont automatisés, en adoptant une automatisation des flux de données approche. Conçu pour surmonter les défis des anciens outils de flux de travail, il associe une conception conviviale à des fonctionnalités de niveau entreprise adaptées aux opérations de machine learning.
Les capacités d'intégration de Prefect couvrent l'ensemble de l'écosystème ML, grâce à ses bibliothèque de tâches et blocs système. Il s'intègre parfaitement aux principales plateformes cloud telles qu'AWS, Google Cloud, et Microsoft Azure grâce à des connecteurs préfabriqués. De plus, il fonctionne parfaitement avec des outils tels que Débit ML, Poids et biais, et Visage étreignant.
La plateforme déploiements universels Cette fonctionnalité garantit que les flux de travail peuvent être exécutés n'importe où, des environnements locaux aux clusters Kubernetes. Avec ses sous-flux Grâce à cette fonctionnalité, les équipes peuvent créer des pipelines de machine learning complexes en reliant des composants de flux de travail plus petits et réutilisables. Cela est particulièrement utile pour orchestrer des tâches telles que le prétraitement des données, la formation de modèles et l'évaluation sur différents systèmes. La capacité de Prefect à connecter différents outils et environnements garantit des opérations fluides tout en préservant la sécurité et la conformité.
Prefect donne la priorité à la sécurité et à la gouvernance avec son modèle hybride, qui conserve les métadonnées dans Prefect Cloud tout en exécutant les flux de travail localement. Cela garantit que les données sensibles restent dans votre environnement tout en bénéficiant d'une surveillance et d'une gestion centralisées.
La plateforme comprend des fonctionnalités telles que comptes de service, Gestion des clés d'API, et journaux d'audit pour sécuriser et surveiller les activités du flux de travail. Du préfet pools de travail isolez les flux de travail par équipe ou par projet, en veillant à ce que les opérations sensibles restent séparées. Il prend également en charge authentification unique (SSO) par le biais de fournisseurs d'identité d'entreprise, simplifiant la gestion des utilisateurs. Cette configuration sécurisée et contrôlée permet des opérations efficaces et évolutives.
Du préfet architecture hybride minimise les coûts en supprimant le besoin d'une infrastructure constante pour gérer les flux de travail. Les équipes ne paient que pour les ressources de calcul lors de l'exécution du flux de travail, évitant ainsi des dépenses inutiles.
Avec files d'attente de travail, les tâches sont automatiquement distribuées en fonction de la capacité de calcul disponible. Pour les flux de travail ML, cela signifie que des ressources GPU coûteuses sont allouées de manière dynamique à des tâches telles que la formation de modèles, tandis que des tâches plus légères, telles que la validation des données, s'exécutent sur des instances standard. Prefect Cloud's tarification basée sur l'utilisation aligne les coûts sur l'activité réelle du flux de travail, ce qui en fait un choix rentable.
Prefect est conçu pour évoluer sans effort, en tirant parti de exécution distribuée architecture et pools de travail système. Il s'adapte sans problème des flux de travail sur une seule machine à l'informatique distribuée à grande échelle.
C'est lanceur de tâches Le système permet l'exécution parallèle de composants de flux de travail indépendants, ce qui est vital pour les tâches de machine learning telles que le réglage des hyperparamètres ou l'exécution simultanée de plusieurs expériences. Contrôles de simultanéité garantir une utilisation efficace des ressources tout en évitant les conflits et en maximisant le débit pour les flux de travail exigeants.
Prefect met également l'accent sur le travail d'équipe en proposant des fonctionnalités qui améliorent la transparence et une visibilité partagée pour les équipes de machine learning. Le tableau de bord Flow Run fournit des mises à jour en temps réel sur l'exécution des flux de travail, permettant aux data scientists et aux ingénieurs de suivre les progrès et d'identifier rapidement les goulots d'étranglement potentiels.
La plateforme système de notification s'intègre à des outils tels que Slack, Microsoft Teams et la messagerie, afin de tenir les équipes informées de l'état des flux de travail. C'est modèles de déploiement promouvoir les flux de travail du développement à la production en utilisant infrastructure en tant que code, garantissant des pratiques de déploiement cohérentes dans l'ensemble de l'organisation. Ces outils collaboratifs rationalisent la communication et aident les équipes à travailler plus efficacement.
Dagster adopte une nouvelle approche de l'orchestration des flux de travail d'apprentissage automatique en se concentrant sur les actifs, en traitant les données et les modèles de machine learning comme des éléments essentiels du processus. Cette perspective est particulièrement efficace pour gérer des pipelines de machine learning complexes, où le suivi du lignage des données et des dépendances est essentiel pour garantir la qualité et la reproductibilité des modèles.
Dagster excelle dans la connexion de divers systèmes au sein de votre pile de machine learning, offrant une intégration transparente entre les outils et les plateformes. Ses actifs définis par logiciel fournissent une vue unifiée de vos flux de travail, en reliant les sources de données, les outils de transformation et les plateformes de déploiement de modèles. La plateforme s'intègre directement aux frameworks ML populaires tels que TensorFlow, PyTorchet scikit-learn, tout en prenant en charge les principaux services cloud tels qu'AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform et Azure Machine Learning.
Avec le système de ressources de Dagster, vous pouvez définir des connexions à des systèmes externes une seule fois et les réutiliser dans plusieurs flux de travail. Par exemple, le même entrepôt Snowflake utilisé pour le prétraitement des données peut alimenter votre pipeline d'apprentissage des modèles, tandis que les artefacts du modèle peuvent être synchronisés avec des outils de suivi tels que MLflow ou Weights & Biases. De plus, le système de types de Dagster valide les entrées et les sorties à chaque étape, garantissant ainsi la cohérence.
Dagster met fortement l'accent sur le maintien du contrôle et de la supervision. Son suivi du lignage des données fournit des informations détaillées sur la façon dont les modèles de machine learning sont créés, des données brutes à l'ingénierie des fonctionnalités en passant par les artefacts finaux, ce qui facilite le respect des exigences réglementaires et la réalisation d'audits. Les modifications peuvent être testées dans des environnements isolés avant de passer en production, ce qui réduit les risques. Les fonctionnalités d'observabilité, telles que la surveillance de la qualité des données et les alertes, permettent de détecter rapidement des problèmes tels que la dérive des données ou la dégradation des performances.
La stratégie de matérialisation des actifs de Dagster permet de réduire les coûts de calcul en traitant les données et en formant les modèles uniquement lorsque les dépendances en amont changent. Cette approche incrémentielle est plus efficace que le traitement par lots traditionnel. La fonctionnalité de remblayage vous permet de retraiter uniquement les parties concernées d'un pipeline, tandis que l'exécution conditionnelle garantit que les tâches d'entraînement des modèles ne s'exécutent qu'en cas d'absolue nécessité, évitant ainsi une utilisation inutile du calcul.
Dagster est conçu pour gérer des charges de travail de toutes tailles, en répartissant les tâches entre plusieurs processus et machines. Son exécution basée sur des partitions vous permet de traiter de grands ensembles de données en parallèle ou d'entraîner plusieurs variantes de modèles en même temps. Pour encore plus de flexibilité, Dagster Cloud propose une exécution sans serveur, en adaptant automatiquement les ressources de calcul pour répondre aux exigences du flux de travail pendant les périodes de pointe et en les réduisant en cas d'inactivité.
Le catalogue d'actifs de la plateforme agit comme une ressource partagée, permettant aux data scientists et aux ingénieurs ML de découvrir et de réutiliser facilement des ensembles de données et des modèles. Dagster génère automatiquement de la documentation à partir de votre code, couvrant tout, des schémas de données à la logique de transformation en passant par les métadonnées des modèles. L'interface Web de Dagit fournit des informations en temps réel sur l'exécution du pipeline, permettant aux membres de l'équipe de suivre les progrès, de résoudre les problèmes et de comprendre les dépendances entre les données sans avoir à se plonger dans le code. Les notifications Slack intégrées tiennent les équipes informées des problèmes liés au pipeline, garantissant ainsi des réponses rapides en cas de problème.
Flyte est une plateforme cloud native conçue pour orchestrer et faire évoluer les flux de travail d'apprentissage automatique. Développé à l'origine par Lyft, il se distingue par l'accent mis sur la reproductibilité et la gestion des versions, grâce à la conteneurisation. Ces fonctionnalités font de Flyte un choix attrayant pour les équipes qui souhaitent rationaliser l'intégration, améliorer la sécurité et faire évoluer efficacement les flux de travail.
L'intégration approfondie de Flyte avec Kubernetes lui permet de fonctionner de manière fluide sur AWS, GCP et Azure. En utilisant des services Kubernetes gérés tels que EKS, GKE et AKS, il évite la dépendance vis-à-vis des fournisseurs, offrant ainsi aux équipes de la flexibilité dans leur infrastructure cloud.
Avec FlyteKit, les développeurs peuvent utiliser Python pour créer des flux de travail tout en bénéficiant de la compatibilité avec les bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires, notamment PyTorch, TensorFlow, XGBoost et scikit-learn. Il fonctionne également avec des frameworks de traitement de données tels que Spark, Hive et Presto, simplifiant ainsi la création de pipelines de données.
La conception axée sur les conteneurs de la plateforme garantit que chaque tâche s'exécute dans son propre environnement isolé. Cette approche élimine les conflits de dépendance et facilite l'intégration d'outils tiers et d'applications personnalisées.
Flyte fournit de solides fonctionnalités de gouvernance grâce à des pistes d'audit détaillées et à un contrôle de version. Il suit chaque exécution à l'aide de métadonnées, y compris les paramètres d'entrée, les artefacts de sortie et les journaux, ce qui facilite la conformité et le débogage. Le support multi-tenant aide les organisations à séparer les équipes et les projets tout en maintenant une supervision centralisée. Le contrôle d'accès basé sur les rôles sécurise davantage les données et les modèles sensibles, en limitant l'accès aux utilisateurs autorisés. En outre, Flyte s'intègre à des systèmes d'authentification externes tels que LDAP et OAuth pour répondre aux exigences de sécurité des entreprises.
La reproductibilité est une caractéristique clé du design de Flyte. Les définitions de tâches immuables et les environnements conteneurisés garantissent que les flux de travail peuvent être rejoués exactement, une fonctionnalité essentielle pour la conformité réglementaire et la validation des modèles.
Flyte optimise les coûts de calcul grâce à sa planification tenant compte des ressources, qui alloue les ressources de manière efficace et prend en charge l'utilisation d'instances ponctuelles. Des fonctionnalités telles que les nouvelles tentatives intégrées, les points de contrôle et la mise à l'échelle dynamique garantissent que les coûts sont directement liés à l'utilisation active, aidant ainsi les équipes à gérer efficacement les budgets.
La fondation Kubernetes de Flyte permet une mise à l'échelle horizontale, s'adaptant à tout, des petites expériences aux pipelines d'entreprise à grande échelle. Il gère automatiquement les dépendances et exécute des tâches indépendantes en parallèle pour optimiser l'efficacité.
La fonction de tâches cartographiques de la plateforme est particulièrement utile pour le traitement de grands ensembles de données. En parallélisant les tâches entre plusieurs opérateurs, il simplifie les opérations telles que le réglage des hyperparamètres, la validation croisée et les prédictions par lots, des scénarios dans lesquels des tâches répétitives doivent être appliquées à plusieurs sous-ensembles de données.
FlyteConsole sert de hub centralisé pour surveiller les flux de travail et diagnostiquer les problèmes. Sa structure de projet et de domaine facilite le partage et la réutilisation des composants entre les équipes. En outre, les plans de lancement permettent aux équipes d'exécuter des flux de travail paramétrés sans modifier le code sous-jacent, ce qui améliore la flexibilité et la collaboration.
MLrun se distingue en tant que plateforme open source conçue pour gérer les opérations d'apprentissage automatique au niveau de l'entreprise. Il simplifie les complexités liées au déploiement et à la gestion des flux de travail de machine learning, ce qui en fait un excellent choix pour les équipes qui souhaitent implémenter des modèles de machine learning dans divers frameworks et infrastructures.
MLRun est compatible avec une large gamme de frameworks de machine learning, notamment SKLearn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow/Keras, PyTorch et ONNX. Il s'intègre également parfaitement aux environnements et plateformes de développement courants tels que PyCharm, VSCode, Jupyter, Colab, AzureML et SageMaker. Cette flexibilité permet aux équipes de travailler avec leurs outils préférés sans interruption.
La plateforme enregistre automatiquement les activités, gère les modèles et prend en charge la formation distribuée, ce qui en fait une solution complète. Comme le dit MLRun.org :
«Assurez la pérennité de votre stack grâce à une architecture ouverte qui prend en charge tous les frameworks traditionnels, les services de ML gérés et les LLM et s'intègre à tout service tiers. »
- MLRun.org
Pour l'exécution, MLrun prend en charge des frameworks tels que Nuclio, Spark, Dask, Horovod/MPI et Kubernetes Jobs, offrant aux équipes la liberté de choisir les meilleurs outils pour leurs charges de travail. En outre, il se connecte parfaitement à des solutions de stockage telles que S3, Google Cloud Storage, Azure et aux systèmes de fichiers traditionnels.
En ce qui concerne les tâches accélérées par GPU, MLrun utilise des fonctions sans serveur et une passerelle LLM unifiée pour permettre une mise à l'échelle et une surveillance à la demande.
Au-delà de sa flexibilité technique, MLrun renforce la gouvernance en enregistrant automatiquement toutes les opérations de ML. Ses fonctionnalités de gestion des expériences enregistrent tous les aspects de la formation, du déploiement et de l'inférence des modèles, garantissant ainsi la reproductibilité et la responsabilité. Par exemple, en mai 2025, une grande banque a utilisé MLrun pour créer un chatbot multi-agents. Ce projet a intégré une surveillance en temps réel et a respecté les exigences réglementaires grâce à des pipelines d'évaluation automatisés et à des systèmes d'alerte.
MLrun aide les équipes à contrôler les coûts en utilisant une planification tenant compte des ressources, qui alloue les ressources de manière efficace et prend en charge les instances ponctuelles. Des fonctionnalités telles que les nouvelles tentatives intégrées, les points de contrôle et la mise à l'échelle dynamique garantissent que les dépenses correspondent étroitement à l'utilisation réelle, ce qui rend la gestion du budget plus prévisible et plus efficace.
La conception native de Kubernetes de MLrun lui permet d'évoluer automatiquement en fonction des demandes de charge de travail. Il convient donc à tout, des petits prototypes aux déploiements de production à grande échelle. Ses capacités de formation distribuées permettent une mise à l'échelle horizontale, garantissant une gestion efficace des ressources lors de la formation des modèles.
Pour les tâches d'inférence, MLRun utilise des fonctions sans serveur pour allouer dynamiquement les ressources GPU, optimisant ainsi les performances tout en préservant la rentabilité.
MLrun améliore également la collaboration en équipe en s'intégrant aux principaux outils CI/CD tels que Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD et Kubeflow Pipelines. Ces intégrations rationalisent les flux de travail en automatisant les processus de test et de déploiement. De plus, les tableaux de bord en temps réel fournissent aux équipes des informations claires sur les performances du modèle et l'état du système, favorisant une meilleure communication et une meilleure coordination.
Développée par Netflix pour prendre en charge les systèmes de recommandation et les tests A/B, Metaflow est devenue une plateforme open source qui simplifie les flux de travail d'apprentissage automatique (ML) tout en garantissant leur évolutivité fiable. Ci-dessous, nous explorons ses principales fonctionnalités, notamment l'interopérabilité, la gouvernance, la gestion des coûts, l'évolutivité et la collaboration.
Metaflow relève les défis courants de l'orchestration du machine learning en s'intégrant sans effort à l'écosystème Python. Il prend en charge les bibliothèques ML largement utilisées telles que scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et XGBoost, le tout sans nécessiter de configuration supplémentaire. Son intégration native à AWS simplifie encore davantage les opérations en automatisant des tâches telles que le provisionnement des instances EC2, la gestion du stockage S3 et le calcul distribué via AWS Batch.
Avec des décorateurs comme @batch et @resources, les data scientists peuvent adapter les flux de travail des machines locales au cloud avec un minimum d'effort. Cette approche garantit que les flux de travail Python peuvent être améliorés pour l'orchestration sans modification significative du code.
En outre, Metaflow prend en charge les environnements conteneurisés via Docker, permettant une exécution cohérente dans diverses configurations informatiques. Cela élimine le problème courant « ça fonctionne sur ma machine », ce qui facilite le développement pour les équipes.
Metaflow attribue automatiquement un identifiant unique à chaque flux de travail exécuté, en suivant tous les artefacts, paramètres et versions de code. Cela crée une piste d'audit fiable qui soutient la conformité réglementaire et permet une reproduction précise des expériences.
Lorsqu'elle est déployée sur une infrastructure cloud, la plateforme utilise des contrôles d'accès basés sur les rôles intégrés aux politiques AWS IAM pour sécuriser l'accès aux ressources. Sa fonction de suivi du lignage des données documente l'intégralité du parcours des données dans les flux de travail, ce qui facilite le repérage des problèmes et la conformité aux politiques de gouvernance.
Le service de métadonnées centralise les données du flux de travail, notamment les statistiques d'exécution, l'utilisation des ressources et les journaux d'erreurs. Cette journalisation complète simplifie le débogage et fournit des informations sur le comportement du flux de travail au fil du temps.
Metaflow optimise les dépenses liées au cloud en allouant intelligemment les ressources, notamment en prenant en charge les instances ponctuelles AWS. Les mécanismes de nettoyage automatique empêchent le gaspillage en mettant fin aux instances inactives et en supprimant le stockage temporaire.
Grâce à des décorateurs tels que @resources (mémoire=32000, cpu=8), les équipes peuvent définir des limites de ressources, garantissant ainsi que les flux de travail respectent le budget. Le tableau de bord de la plateforme fournit des analyses d'utilisation, met en évidence les flux de travail gourmands en ressources et identifie les opportunités de réduction des coûts.
Metaflow excelle dans la mise à l'échelle des flux de travail pour gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes. Grâce à AWS Batch, il répartit les tâches sur plusieurs machines, gérant automatiquement les files d'attente des tâches, le provisionnement des ressources et la reprise en cas de panne.
La parallélisation par étapes permet aux tâches de s'exécuter simultanément, ce qui réduit le temps d'exécution, tandis que les instances compatibles GPU sont provisionnées selon les besoins pour les étapes gourmandes en ressources. La plateforme ajuste les ressources de manière dynamique tout au long de l'exécution, en alignant les types et les quantités d'instances sur les exigences du flux de travail afin d'éviter le surprovisionnement et de minimiser les coûts.
Metaflow favorise le travail d'équipe grâce à son magasin de métadonnées partagé, qui permet aux membres de l'équipe de découvrir, d'inspecter et de réutiliser les flux de travail. Son intégration aux blocs-notes Jupyter permet aux data scientists de prototyper des idées et de les faire passer facilement en production.
Le suivi des expériences de la plateforme crée une base de connaissances partagée, permettant aux équipes de comparer des modèles, de partager des informations et de tirer parti du travail des autres. L'intégration du contrôle de version garantit le suivi et la révision des modifications du flux de travail dans le cadre de processus de développement établis.
La surveillance en temps réel offre une visibilité sur les flux de travail actifs, aidant les équipes à se coordonner plus efficacement et à identifier les goulots d'étranglement. Des rapports d'erreurs détaillés et des mécanismes de nouvelle tentative réduisent encore le temps passé à résoudre les problèmes, rationalisant ainsi la collaboration et la productivité.
Kedro se distingue des autres plateformes en donnant la priorité à l'interopérabilité et en simplifiant les flux de travail afin d'améliorer les opérations d'apprentissage automatique.
Ce framework Python open source est conçu pour standardiser le code et les flux de travail de science des données, afin de rendre la collaboration en équipe plus efficace. Son approche structurée garantit la cohérence des projets tout en offrant une flexibilité de personnalisation.
L'une des principales forces de Kedro est l'accent mis sur le travail d'équipe. Il fournit un modèle de projet qui organise les configurations, le code, les tests, la documentation et les blocs-notes dans une structure claire. Ce modèle peut être personnalisé pour répondre aux besoins uniques des différentes équipes, favorisant ainsi une collaboration plus fluide.
Kedro-Viz, l'outil interactif de visualisation des pipelines du framework, joue un rôle central dans la simplification des flux de travail complexes. Il offre une vision claire du lignage des données et des détails d'exécution, ce qui permet aux équipes techniques et aux parties prenantes de l'entreprise de comprendre plus facilement les processus complexes. La possibilité de partager des visualisations via des URL avec état permet des discussions et une collaboration ciblées.
Au-delà de ses capacités de visualisation, Kedro promeut les pratiques essentielles du génie logiciel, telles que le développement piloté par les tests, une documentation complète et le linting de code. Il est également doté d'un Extension de code pour Visual Studio qui améliore la navigation dans le code et la saisie automatique, rationalisant ainsi le processus de développement.
Une autre fonctionnalité intéressante est le découpage des pipelines, qui permet aux développeurs d'exécuter des parties spécifiques des flux de travail pendant le développement et les tests, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
ZenML simplifie les flux de travail d'apprentissage automatique en proposant un cadre permettant de créer des pipelines reproductibles et évolutifs. Cet outil open source fait le lien entre l'expérimentation et la production, permettant aux équipes de passer en toute fluidité des prototypes à des systèmes de machine learning pleinement opérationnels.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de ZenML est sa architecture modulaire, qui décompose les pipelines de machine learning en étapes individuelles et testables. En traitant chaque étape comme une unité distincte, le débogage et la maintenance deviennent beaucoup plus simples que les flux de travail monolithiques traditionnels.
ZenML se distingue lorsqu'il s'agit de se connecter à une variété d'outils de machine learning et de services cloud. Avec la prise en charge de plus de 30 intégrations, dont MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker et Google Cloud AI Platform, il offre une flexibilité inégalée dans la création et la gestion des flux de travail.
Le système d'intégration basé sur les piles du framework vous permet d'adapter les piles technologiques à des environnements spécifiques. Par exemple, vous pouvez utiliser des outils locaux pour le développement, des services cloud pour le staging et des solutions d'entreprise pour la production. Cette adaptabilité permet aux équipes d'adopter ZenML à leur propre rythme sans perturber les processus existants.
ZenML regroupe également les magasins d'artefacts, les orchestrateurs et les registres de modèles au sein d'une interface unique. Cette approche unifiée vous permet de passer facilement de l'exécution de pipelines localement à leur déploiement sur Kubernetes sans modifier votre code. Cette polyvalence favorise la sécurité et la bonne gouvernance des opérations dans différents environnements.
ZenML répond aux besoins de sécurité des entreprises grâce à des fonctionnalités telles que le suivi détaillé du lignage et les journaux d'audit. Chaque exécution de pipeline génère des métadonnées complètes, notamment des informations sur les sources de données, les versions des modèles et les environnements d'exécution. Ce niveau de transparence est crucial pour la conformité réglementaire.
Le framework inclut également un contrôle d'accès basé sur les rôles, permettant aux organisations de définir précisément qui peut accéder à des pipelines, des artefacts ou des environnements spécifiques. Cela garantit la protection des données et des modèles sensibles tout en permettant la collaboration entre les équipes.
Pour modèle de gouvernance, ZenML propose un contrôle automatique des versions, des flux de travail d'approbation et des portes de déploiement. Ces outils permettent aux équipes d'appliquer des politiques de validation, réduisant ainsi le risque de déploiement de modèles non testés ou problématiques en production.
L'architecture de ZenML permet de passer d'expériences locales de petite envergure à de grands déploiements cloud distribués. Des fonctionnalités telles que la mise en cache des étapes permettent de gagner du temps et de réduire les coûts en réutilisant les résultats des étapes du pipeline inchangées.
Pour les charges de travail à forte demande, ZenML s'intègre aux orchestrateurs basés sur Kubernetes, permettant ainsi une mise à l'échelle automatique des ressources de calcul. Cette élasticité permet aux équipes de gérer les fluctuations des besoins de calcul sans surcharger les ressources.
En outre, parallélisation des pipelines permet d'exécuter simultanément des étapes indépendantes, d'optimiser l'utilisation des ressources et de réduire les temps d'exécution, même pour les flux de travail les plus complexes.
ZenML favorise le travail d'équipe grâce à registre centralisé des pipelines et gestion partagée des artefacts. Ces fonctionnalités permettent aux membres de l'équipe de partager et de réutiliser les composants du pipeline, améliorant ainsi l'efficacité et la cohérence.
La plateforme s'intègre parfaitement à des outils populaires tels que les blocs-notes Jupyter et les IDE, permettant aux data scientists de travailler dans des environnements familiers tout en bénéficiant d'une gestion robuste des pipelines. Il prend également en charge les révisions de code et le contrôle des versions, garantissant ainsi le respect des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle.
Avec suivi des expériences, les équipes peuvent comparer différentes versions de modèles et configurations de pipeline. Cette fonctionnalité permet d'identifier plus facilement les solutions les plus performantes et de partager des informations au sein de l'organisation, améliorant ainsi la collaboration et la prise de décisions.
Argo Workflows est un moteur de flux de travail natif des conteneurs spécialement conçu pour les environnements Kubernetes. Cet outil open source est idéal pour orchestrer des pipelines d'apprentissage automatique (ML), chaque étape étant exécutée dans son propre conteneur isolé. Il convient parfaitement aux équipes qui utilisent Kubernetes.
La plateforme utilise un approche déclarative basée sur YAML pour définir les flux de travail. Cela permet aux data scientists et aux ingénieurs ML de définir l'ensemble de la logique de leur pipeline de manière contrôlée et reproductible. Chaque étape du flux de travail fonctionne indépendamment dans son propre conteneur, garantissant ainsi l'isolation et évitant les conflits de dépendance. Cette conception centrée sur les conteneurs s'intègre parfaitement à Kubernetes, ce qui en fait un choix naturel pour les pipelines ML conteneurisés.
Argo Workflows fonctionne sans effort au sein de l'écosystème Kubernetes au sens large. Il s'intègre aux applications populaires registres de conteneurs tels que Docker Hub, Amazon ECR et Google Container Registry, permettant aux équipes de récupérer facilement des images ML prédéfinies ou des conteneurs personnalisés.
Grâce à son architecture axée sur les conteneurs, Argo peut orchestrer divers outils, qu'il s'agisse d'exécuter des tâches TensorFlow, des expériences PyTorch ou des scripts personnalisés pour le prétraitement des données. La flexibilité de la plateforme permet de coordonner divers composants au sein d'un pipeline unifié.
Pour gestion des artefacts, Argo prend en charge plusieurs backends de stockage, notamment Amazon S3, Google Cloud Storage et Azure Blob Storage. Cela permet aux équipes de stocker et de récupérer des ensembles de données, des points de contrôle de modèles et des résultats à l'aide de leurs solutions de stockage cloud préférées, évitant ainsi de se retrouver dans une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
Argo Workflows exploite le système RBAC de Kubernetes pour fournir une sécurité robuste. Les organisations peuvent définir des autorisations détaillées pour contrôler qui peut créer, modifier ou exécuter des flux de travail spécifiques. Cela garantit que les pipelines de machine learning sensibles restent protégés tout en permettant un développement collaboratif.
La plateforme propose également des informations détaillées journalisation des audits via les événements Kubernetes et les journaux de flux de travail personnalisés. Chaque exécution de flux de travail est méticuleusement enregistrée, détaillant ce qui a été exécuté, quand et les ressources qu'il a consommées. Ce niveau de transparence permet de répondre aux exigences de conformité et simplifie le dépannage des pipelines complexes.
Pour le traitement des informations sensibles, Argo suit Kubernetes gestion des secrets meilleures pratiques. Les équipes peuvent injecter en toute sécurité des clés d'API, des informations d'identification de base de données et d'autres données sensibles dans les étapes du flux de travail sans les exposer dans des fichiers YAML. Cela garantit que les pipelines peuvent accéder aux ressources nécessaires tout en maintenant la sécurité.
Argo Workflows est conçu pour évoluer sans effort, en répartissant les étapes du flux de travail entre les nœuds Kubernetes. Pour les pipelines comportant des tâches parallèles, la plateforme planifie automatiquement les conteneurs en fonction des ressources de cluster disponibles, optimisant ainsi le débit pour les charges de travail ML gourmandes en calcul.
Avec ses gestion des ressources fonctionnalités, les équipes peuvent définir les besoins en matière de CPU, de mémoire et de GPU pour chaque étape du flux de travail. Cela garantit que les tâches de formation gourmandes en ressources informatiques obtiennent les ressources dont elles ont besoin, tandis que les étapes plus légères évitent de gaspiller la capacité du cluster.
Pour les opérations de grande envergure, Argo propose modèles de flux de travail qui peuvent être paramétrés et réutilisés dans différents ensembles de données ou configurations de modèles. Cela réduit la redondance et simplifie la mise à l'échelle de processus de machine learning cohérents sur plusieurs projets ou environnements.
Argo Workflows permet de gérer les coûts en utilisant les ressources de manière efficace. Les conteneurs sont lancés à la demande et s'arrêtent une fois qu'une tâche est terminée, ce qui minimise l'utilisation des ressources inutilisées.
La plateforme prend également en charge instances ponctuelles via des groupes de nœuds Kubernetes, permettant aux équipes de tirer parti du cloud computing à prix réduit pour les tâches de machine learning tolérantes aux pannes. Grâce aux nouvelles tentatives automatiques, Argo garantit que les charges de travail peuvent gérer les interruptions, ce qui en fait une option rentable pour la formation sur une infrastructure préemptive.
Chaque outil discuté précédemment présente ses propres forces et défis, créant des compromis qui peuvent influencer le processus de prise de décision d'une équipe.
Prompts.ai simplifie l'orchestration de l'IA en unifiant l'accès à plus de 35 modèles de langage. Son système de crédit TOKN peut réduire les coûts jusqu'à 98 %, tout en maintenant une sécurité robuste de niveau entreprise.
Flux d'air Apache est soutenu par un écosystème mature, proposant de nombreux plugins et une journalisation fiable. Cependant, cela nécessite une courbe d'apprentissage abrupte et un investissement en ressources important.
Préfet se distingue par son interface conviviale et ses capacités d'exécution hybrides. Cela dit, il comporte moins d'intégrations et les fonctionnalités avancées sont réservées aux niveaux payants.
Poignard améliore la gestion du pipeline de données grâce à une saisie efficace et à un lignage des actifs. Pourtant, il s'accompagne d'une courbe d'apprentissage plus abrupte et son adoption est limitée dans les grandes entreprises.
Flûte excelle dans la conteneurisation, la gestion des versions et la reproductibilité basées sur Kubernetes, ce qui en fait un choix judicieux pour les flux de travail d'apprentissage automatique. Cependant, sa complexité et sa dépendance à Kubernetes peuvent poser des défis aux petites équipes.
Le tableau ci-dessous résume les principaux avantages et limites de chaque outil :
Exécution du ML propose une solution complète du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris une mise à l'échelle automatisée et un magasin de fonctionnalités intégré. Cependant, il s'accompagne d'un processus de configuration complexe et de problèmes potentiels liés à la dépendance vis-à-vis des fournisseurs.
Métaflow, développé par Netflix, est conçu pour l'évolutivité et les flux de travail liés à la science des données. Bien que convivial, il est fortement centré sur l'infrastructure AWS et se heurte à des flux de travail très complexes.
Kédro met l'accent sur la conception modulaire des pipelines et sur un catalogue de données détaillé, garantissant la reproductibilité. En revanche, ses capacités d'orchestration natives sont limitées et les utilisateurs peuvent être confrontés à une courbe d'apprentissage.
Zen ML cible les MLOP avec de fortes intégrations et un suivi efficace des expériences. En tant que plateforme plus jeune, elle possède une communauté plus petite, ce qui pourrait avoir un impact sur le soutien et les ressources.
Flux de travail Argo est natif de Kubernetes, offrant une isolation des conteneurs et des configurations déclaratives basées sur YAML. Cependant, cela nécessite une expertise significative de Kubernetes et peut impliquer la gestion de fichiers YAML complexes.
Le choix du bon outil dépend de l'expertise technique, de l'infrastructure et des besoins en matière de flux de travail de votre équipe. Les équipes qui connaissent Kubernetes peuvent préférer Flyte ou Argo Workflows, tandis que celles qui privilégient la facilité d'utilisation pourraient trouver Prefect ou Prompts.ai plus intéressants. Pour les processus gourmands en données, l'approche axée sur les actifs de Dagster brille, tandis que les équipes axées sur la recherche peuvent bénéficier d'outils tels que Metaflow ou Kedro.
Le choix du bon outil de flux de travail d'apprentissage automatique (ML) dépend des objectifs, de l'expertise et des priorités opérationnelles uniques de votre organisation. Avec autant d'options disponibles, il est essentiel de se concentrer sur les fonctionnalités qui correspondent aux besoins de votre équipe. Chaque outil du marché aborde des étapes spécifiques du cycle de vie du machine learning, offrant différents niveaux de complexité et de spécialisation.
Pour Les organisations basées aux États-Unis visent à réduire les coûts et à simplifier l'accès à l'IA, Prompts.ai est un excellent choix. En combinant l'accès à plus de 35 modèles linguistiques de premier plan sur une seule plateforme et en tirant parti de son système de crédit TOKN, elle permet de réaliser des économies allant jusqu'à 98 %. Des équipes expérimentées avec Kubernetes préféreront peut-être Flyte ou Argo Workflows, qui excellent dans les environnements cloud natifs où l'évolutivité et la conteneurisation sont essentielles. Ces outils sont particulièrement adaptés aux organisations qui disposent de stratégies d'infrastructure cloud natives robustes.
Si la facilité d'utilisation est une priorité absolue, des outils tels que Prefect ou Metaflow proposent des interfaces intuitives, réduisant ainsi le temps d'intégration des équipes de data science. Cela est particulièrement bénéfique pour les entreprises américaines qui font face à la pénurie persistante de professionnels qualifiés de l'IA et du ML. Entre-temps, entreprises gourmandes en données - en particulier ceux des secteurs réglementés tels que les services financiers ou les soins de santé - peuvent trouver inestimable l'approche centrée sur les actifs de Dagster, centrée sur les actifs. Sa saisie robuste et son suivi complet du lignage permettent de répondre à des exigences de conformité strictes tout en gérant des ensembles de données complexes.
Lors de l'évaluation des outils, tenez compte de facteurs tels que les capacités d'intégration, les fonctionnalités de gouvernance, l'évolutivité et les coûts. Faites le point sur votre infrastructure actuelle, l'expertise de votre équipe et vos besoins en matière de conformité avant de vous engager dans une plateforme. Commencer par un projet pilote peut aider à évaluer la complexité du flux de travail, les performances et l'adoption par l'équipe avant de prendre des décisions à plus grande échelle.
En fin de compte, choisissez une solution qui répond non seulement à vos besoins actuels, mais qui évolue également avec votre organisation, garantissant la sécurité, la conformité et l'efficacité à long terme.
Lorsque vous choisissez un outil pour gérer les flux de travail de machine learning, vous devez tenir compte de plusieurs facteurs importants pour vous assurer qu'il correspond aux besoins de votre équipe. L'expertise de l'équipe joue un rôle majeur : certains outils, tels que ceux qui s'appuient sur Kubernetes, peuvent être difficiles pour les équipes sans expérience préalable, ce qui peut créer des obstacles inutiles.
Une autre considération clé est capacités d'intégration. L'outil doit s'intégrer parfaitement à votre infrastructure technologique existante, y compris aux composants critiques tels que les entrepôts de données, les systèmes de contrôle de version et d'autres éléments de votre pipeline de machine learning. Un ajustement parfait permet de gagner du temps et de réduire la friction opérationnelle.
Pour les équipes plus petites ou en pleine expansion, il est judicieux de donner la priorité aux outils qui sont convivial et sont livrés avec courbe d'apprentissage gérable. Cela réduit les obstacles à l'entrée, permet une mise en œuvre plus rapide et réduit les difficultés d'intégration. Enfin, des outils équipés de systèmes de surveillance et d'alerte intégrés peuvent s'avérer inestimables. Ces fonctionnalités permettent d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes de flux de travail, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts.
Le choix du bon outil simplifie non seulement vos processus d'apprentissage automatique, mais augmente également la productivité et l'efficacité globales.
L'intégration d'outils d'apprentissage automatique dans les flux de travail peut transformer la façon dont les équipes gèrent le développement des modèles en automatisant les étapes essentielles telles que le prétraitement des données, la formation et le déploiement. Cette automatisation permet non seulement de réduire les tâches manuelles, mais aussi d'accélérer les délais des projets, ce qui permet aux équipes d'obtenir des résultats plus rapidement.
En outre, il facilite la mise à l'échelle pour gérer de grands ensembles de données, garantit une reproductibilité constante grâce au contrôle de version pour les modèles et les ensembles de données, et fonctionne sans effort avec les bibliothèques ML et les plateformes cloud largement utilisées. En simplifiant ces processus, les équipes peuvent consacrer leur énergie à stimuler l'innovation et à relever des défis importants, au lieu de s'enliser dans des tâches répétitives.
Lors du choix des outils pour l'orchestration de l'apprentissage automatique, il est essentiel de se concentrer sur de solides capacités de sécurité et de gouvernance pour protéger les informations sensibles et répondre aux exigences de conformité. Recherchez des outils qui incluent contrôle d'accès basé sur les rôles, chiffrement de bout en bout, et contrôles de conformité automatisés pour respecter les réglementations de l'industrie.
Les principales caractéristiques à prendre en compte incluent également Liste des adresses IP autorisées pour gérer les accès, chiffrement des données au repos et en transit, et support pour méthodes d'authentification sécurisées comme SAML 2.0. Ces mesures fonctionnent ensemble pour protéger vos flux de travail, préserver l'intégrité des données et garantir la sécurité et la conformité de vos opérations d'apprentissage automatique.
