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एआई ऑर्केस्ट्रेशन एंटरप्राइज़ एआई ऑपरेशंस को स्केल करने की कुंजी है। खराब समन्वय के कारण 95% AI पायलट विफल होने के कारण, व्यवसायों को जटिल AI वर्कफ़्लो को एकजुट करने, स्वचालित करने और प्रबंधित करने के लिए टूल की आवश्यकता होती है। 2025 का परिदृश्य ऐसे प्लेटफ़ॉर्म पेश करता है जो कई मॉडलों को एकीकृत करते हैं, वर्कफ़्लो को सुरक्षित करते हैं, और लागतों को अनुकूलित करते हैं, जिससे उन्हें अधिकतम लाभ मिलता है 60% अधिक ROI गोद लेने वालों के लिए।
यहां शीर्ष समाधानों का त्वरित विवरण दिया गया है:
प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म स्केलेबिलिटी, इंटरऑपरेबिलिटी, गवर्नेंस और लागत प्रबंधन में अद्वितीय ताकत प्रदान करता है। चाहे आपको ओपन-सोर्स फ्लेक्सिबिलिटी या एंटरप्राइज़-ग्रेड अनुपालन की आवश्यकता हो, ये उपकरण खंडित AI सिस्टम को एकीकृत, स्केलेबल इकोसिस्टम में बदल सकते हैं।
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AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म तुलना: स्केलेबिलिटी, इंटरऑपरेबिलिटी, गवर्नेंस एंड कॉस्ट
Prompts.ai एक अत्याधुनिक एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म है जिसे AI संचालन को सरल और कारगर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह 35 से अधिक शीर्ष स्तरीय बड़े भाषा मॉडल - जिनमें GPT-5, क्लाउड, लामा, जेमिनी, ग्रोक-4, फ्लक्स प्रो और क्लिंग शामिल हैं - को एक सुरक्षित, एकीकृत इंटरफ़ेस में लाता है। इन मॉडलों तक पहुंच को केंद्रीकृत करके, प्लेटफ़ॉर्म कई उपकरणों के प्रबंधन की अव्यवस्था को समाप्त करता है, जिससे संगठनों को अपने AI प्रयासों को आसानी से बढ़ाने में मदद मिलती है।
Prompts.ai TOKN क्रेडिट का उपयोग करके एक लचीली पे-एज़-यू-गो सिस्टम पर काम करता है, जिससे आवर्ती शुल्क की आवश्यकता दूर हो जाती है। यह दृष्टिकोण टीमों को अतिरिक्त अवसंरचना के बोझ के बिना मॉडल, यूज़र या वर्कफ़्लो को तेज़ी से जोड़ने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म का एकीकृत इंटरफ़ेस कमांड सेंटर के रूप में कार्य करता है, कार्यों को समन्वयित करता है और सभी एकीकृत मॉडलों में संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करता है। यह स्केलेबल डिज़ाइन सहज क्रॉस-मॉडल एकीकरण सुनिश्चित करता है, जिससे व्यवसायों को उनकी AI की ज़रूरतें बढ़ने पर सहायता मिलती है।
एक केंद्रीकृत हब के रूप में, Prompts.ai सुनिश्चित करता है कि सभी AI-संचालित प्रक्रियाएँ बिखरे हुए, हार्ड-कोडेड स्ट्रिंग्स के बजाय अधिकृत, संस्करण-नियंत्रित प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट पर निर्भर हों। इसका आर्किटेक्चर सरल मॉडल चयन और साथ-साथ प्रदर्शन की तुलना करने में सक्षम बनाता है, जिससे टीमों को प्रत्येक कार्य के लिए सबसे प्रभावी बड़े भाषा मॉडल (LLM) की पहचान करने और उसे लागू करने में मदद मिलती है। यह सब कोड को फिर से लिखने या पाइपलाइनों को समायोजित करने की आवश्यकता के बिना हासिल किया जाता है, जिससे समय और मेहनत की बचत होती है।
Prompts.ai मजबूत भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC) के माध्यम से सुरक्षा और नियंत्रण को प्राथमिकता देता है। इससे संगठन उन सटीक अनुमतियों को परिभाषित कर सकते हैं, जो उत्पादन वातावरण में प्रॉम्प्ट बना सकते हैं, संशोधित कर सकते हैं या उन्हें लागू कर सकते हैं। हर इंटरैक्शन को ऑडिट ट्रेल्स और वर्जन ट्रैकिंग के साथ सावधानीपूर्वक लॉग किया जाता है, जो पूरी पारदर्शिता प्रदान करता है। यह गवर्नेंस फ्रेमवर्क व्यवसायों को AI संचालन पर दृश्यता और नियंत्रण बनाए रखते हुए अनुपालन मानकों को पूरा करने में मदद करता है। परिचालन दक्षता के साथ सख्त सुरक्षा उपायों को मिलाकर, प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को AI को सुरक्षित और प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करता है।
प्लेटफ़ॉर्म में एक FinOps लेयर शामिल है जो टोकन के उपयोग को ट्रैक करता है, जो AI खर्च को सीधे व्यावसायिक परिणामों से जोड़ता है। कई संगठनों ने विक्रेता संबंधों को मजबूत करके और अनावश्यक सदस्यता में कटौती करके लागत में 98% तक की कमी की सूचना दी है। रीयल-टाइम उपयोग और प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ, टीमें महीने के अंत में अप्रत्याशित खर्चों से बचने के लिए, लगातार खर्चों की निगरानी और अनुकूलन कर सकती हैं। वित्तीय पारदर्शिता का यह स्तर AI को बजटीय अनिश्चितता से स्पष्ट रिटर्न के साथ मापने योग्य निवेश में बदल देता है।
LangChain प्रभावशाली के साथ AI अनुप्रयोगों के लिए एक शक्तिशाली फ्रेमवर्क के रूप में सामने आता है 90 मिलियन मासिक डाउनलोड और उससे अधिक 100,000 GitHub सितारे। इसका मॉड्यूलर डिज़ाइन कार्यक्षमता को हल्के पैकेज में विभाजित करता है, जैसे कि लैंगचेन-कोर मूलभूत अमूर्तता के लिए और लैंगचेन-समुदाय तृतीय-पक्ष एकीकरण के लिए। यह दृष्टिकोण अनावश्यक ओवरहेड के बिना सुव्यवस्थित AI वर्कफ़्लो को सुनिश्चित करता है, जिससे यह जटिलता और पैमाने दोनों के प्रबंधन के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन जाता है।
लैंगचैन रोजगार देता है लैंग ग्राफ़ जटिल नियंत्रण प्रवाह को संभालने के लिए, क्षैतिज रूप से स्केलेबल सर्वर और कार्य कतारों का उपयोग करना। यह आर्किटेक्चर टिकाऊ निष्पादन सुनिश्चित करता है, जिससे एजेंट विफलताओं से बच सकते हैं और बिना किसी व्यवधान के कार्यों को फिर से शुरू कर सकते हैं। 2024 के अंत और 2025 की शुरुआत के बीच, इलिप्सिस प्रक्रिया को खत्म करने के लिए इसके संचालन को बढ़ाया 500,000 अनुरोध और 80 मिलियन दैनिक टोकन, लैंगचैन की ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताओं की बदौलत डिबगिंग के समय में 90% की कटौती करते हुए। इसी तरह, 2025 में एक वायरल लॉन्च के दौरान, मिटिकुलेट संभालने में कामयाब रहे 1.5 मिलियन अनुरोध केवल 24 घंटों में, लैंगचेन-संगत मॉनिटरिंग टूल का लाभ उठाना।
ओवर के साथ 1,000 इंटीग्रेशन मॉडल प्रदाताओं, वेक्टर डेटाबेस और API में फैले हुए, LangChain लचीलेपन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। इसका टूल एपीआई स्वचालित रूप से JSON स्कीमा जनरेट करके बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्शन को सरल बनाता है, जिससे बड़े भाषा मॉडल डेटाबेस और CRM के साथ आसानी से जुड़ सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म की ऑब्जर्वेबिलिटी लेयर, लैंग स्मिथ, फ्रेमवर्क-न्यूट्रल है, जिससे टीमों को किसी भी कोडबेस के साथ बनाए गए AI एजेंटों का पता लगाने और उनकी निगरानी करने की अनुमति मिलती है - न कि केवल लैंगचैन लाइब्रेरी। उदाहरण के लिए, पेरेंटलैब गैर-तकनीकी कर्मचारियों को इससे अधिक अद्यतन करने और तैनात करने के लिए सशक्त बनाने के लिए इस मॉड्यूलर ढांचे का उपयोग किया 70 संकेत, बचत 400 इंजीनियरिंग घंटे।
लैंगस्मिथ कड़े अनुपालन मानकों का पालन करता है, जिसमें शामिल हैं HIPAA, SOC 2 टाइप 2, और GDPR। यह विस्तृत निष्पादन अनुरेखण प्रदान करता है, जो डिबगिंग और अनुपालन समीक्षाओं के लिए एक व्यापक ऑडिट ट्रेल बनाता है। लैंगग्राफ मानव-इन-द-लूप सुविधाओं के साथ इसे बढ़ाता है, जिसमें रीयल-टाइम निरीक्षण, रोलबैक और सुधार के लिए “टाइम-ट्रैवल” क्षमताएं शामिल हैं।
गैरेट स्पॉन्ग, प्रिंसिपल एसडब्ल्यूई, इस पर प्रकाश डालते हैं: “लैंगग्राफ इस बात की नींव रखता है कि हम एआई वर्कलोड को कैसे बना सकते हैं और स्केल कर सकते हैं - संवादी एजेंटों, जटिल कार्य स्वचालन से लेकर कस्टम एलएलएम-समर्थित अनुभवों तक जो 'सिर्फ काम करते हैं'”।
लैंगस्मिथ एक प्रदान करता है प्रति माह 5,000 निशान के साथ फ्री टियर डिबगिंग और मॉनिटरिंग के लिए। उत्पादन वातावरण में, यह मेमोरी दक्षता और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा को बनाए रखते हुए ऑटो-स्केल करता है। उदाहरण के लिए, गोर्गियास के ऊपर संचालित 1,000 प्रॉम्प्ट पुनरावृत्तियां और 500 मूल्यांकन पांच महीनों के भीतर, उनके 20% ग्राहक सहायता इंटरैक्शन को स्वचालित करना। उन्होंने विस्तृत उपयोग ट्रैकिंग के माध्यम से लागतों को नियंत्रण में रखते हुए इसे हासिल किया। लैंगचैन की किफ़ायती स्तर पर स्केल करने की क्षमता इसे समन्वित AI संचालन के लिए एक आवश्यक उपकरण बनाती है।
Kubeflow Pipelines (KFP) एक प्रभावशाली ट्रैक रिकॉर्ड के साथ सबसे अलग है: 258 मिलियन PyPI डाउनलोड, 33,100 GitHub स्टार, और 3,000 से अधिक योगदानकर्ताओं का एक संपन्न समुदाय। कुबेरनेट्स पर मूल रूप से चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया, KFP पाइपलाइन के प्रत्येक चरण को एक अलग पॉड के रूप में निष्पादित करता है, जिससे यह आवश्यकतानुसार आपके क्लस्टर में संसाधनों की गणना को गतिशील रूप से स्केल कर सकता है। इसका आर्किटेक्चर डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) संरचना पर निर्भर करता है, जो कंटेनरीकृत कार्यों के समानांतर निष्पादन को सक्षम करता है जब तक कि विशिष्ट डेटा निर्भरताएं परिभाषित नहीं की जाती हैं [18, 19]। यह सेटअप जटिल वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक संभालने की इसकी क्षमता के लिए महत्वपूर्ण है।
KFP को थ्रूपुट [18, 19] को अधिकतम करने के लिए उच्च प्रदर्शन, समानांतर निष्पादन और स्वचालित डेटा प्रबंधन का लाभ उठाने के लिए बनाया गया है। उपयोगकर्ता प्रत्येक कार्य के लिए सटीक संसाधन आवश्यकताओं - जैसे सीपीयू, मेमोरी और जीपीयू - को परिभाषित कर सकते हैं, जिससे कुबेरनेट्स शेड्यूलर को संसाधनों को प्रभावी ढंग से आवंटित करने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, भारी कम्प्यूटेशनल कार्यों को GPU नोड्स को निर्देशित किया जा सकता है, जबकि हल्के वाले CPU नोड्स को असाइन किए जाते हैं। इसके अतिरिक्त, KFP उन कार्यों के परिणामों को कैश करके अतिरेक को कम करता है, जो परिवर्तित नहीं हुए हैं, अनावश्यक गणना उपयोग में कटौती करता है [18, 19]। पारंपरिक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो विधियों की तुलना में कुछ संगठनों ने 300% तक के प्रदर्शन लाभ की सूचना दी है।
KFP अपने IR YAML प्रारूप के माध्यम से लचीलापन और पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित करता है, जो ओपन-सोर्स सेटअप से लेकर Google Cloud Vertex AI पाइपलाइन जैसी प्रबंधित सेवाओं तक, विभिन्न KFP बैकएंड में पाइपलाइनों को निर्बाध रूप से चलाने की अनुमति देता है। इसका मतलब है कि आप अपने कोड को फिर से लिखे बिना स्थानीय स्तर पर विकास कर सकते हैं और क्लाउड में बड़े पैमाने पर तैनात कर सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म लोकप्रिय टूल जैसे लोकप्रिय टूल के साथ भी एकीकृत होता है स्पार्क, किरण, और डस्क डेटा तैयार करने के लिए, साथ ही साथ के- सर्व स्केलेबल मॉडल अनुमान के लिए अपने पायथन एसडीके के साथ, डेटा वैज्ञानिक परिचित कोडिंग प्रथाओं का उपयोग करके जटिल वर्कफ़्लो को परिभाषित कर सकते हैं, जबकि बैकएंड स्वचालित रूप से इन्हें कुबेरनेट्स ऑपरेशन में बदल देता है।
सुरक्षा और शासन KFP के अभिन्न अंग हैं। यह सुरक्षित वर्कफ़्लो निष्पादन सुनिश्चित करने के लिए कुबेरनेट्स की अंतर्निहित सुविधाओं, जैसे रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC), आइसोलेशन के लिए नेमस्पेस और नेटवर्क नीतियों का उपयोग करता है। प्लेटफ़ॉर्म मेटाडेटा और कलाकृतियों को केंद्रीय रूप से ट्रैक करता है, जिससे प्रत्येक पाइपलाइन रन [8, 22] के लिए एक विस्तृत ऑडिट ट्रेल बनाया जाता है। प्रत्येक पाइपलाइन चरण को एक पृथक कंटेनर में चलाकर, KFP प्रक्रिया को अलग रखता है और डेटा प्रबंधन को सुरक्षित रखता है। व्यवस्थापकों के पास व्यक्तिगत कार्यों के लिए संसाधन सीमा निर्धारित करने, टीमों में उचित संसाधन वितरण सुनिश्चित करने और अति प्रयोग को रोकने की क्षमता होती है। संवेदनशील डेटा या वर्कलोड के लिए, नोड चयनकर्ताओं का उपयोग कार्यों को विशिष्ट, सुरक्षित हार्डवेयर तक सीमित करने के लिए किया जा सकता है।
जबकि KFP स्वयं ओपन-सोर्स है और उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है, अंतर्निहित Kubernetes अवसंरचना से जुड़ी लागतें - चाहे AWS EKS, Google GKE, या ऑन-प्रिमाइसेस पर - अभी भी लागू होती हैं। प्रबंधित संस्करण, जैसे कि Google Cloud Vertex AI पाइपलाइन, पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल [19, 20] पर काम करते हैं। KFP में क्षणिक विफलताओं के लिए रिट्री मैकेनिज़्म जैसी सुविधाएँ भी शामिल हैं, जो लंबे समय तक चलने वाली पाइपलाइनों को फिर से शुरू करने के खर्च से बचने में मदद करती हैं, और एग्जिट हैंडलर जो यह सुनिश्चित करते हैं कि पहले चरण विफल होने पर भी क्लीनअप कार्य निष्पादित किए जाते हैं। ये सुविधाएं संसाधनों के अधिक कुशल उपयोग और लागत नियंत्रण में योगदान करती हैं।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ एक लोकप्रिय वर्कफ़्लो निष्पादन इंजन है जिसे विशेष रूप से कुबेरनेट्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 200 से अधिक संगठन उत्पादन वातावरण में इस पर निर्भर हैं। कंटेनर-नेटिव समाधान के रूप में, यह प्रत्येक वर्कफ़्लो चरण को एक पृथक पॉड में चलाकर समानांतर नौकरियों को ऑर्केस्ट्रेट करता है। यह आर्किटेक्चर आपके कुबेरनेट्स क्लस्टर की उपलब्ध क्षमता के आधार पर डायनामिक स्केलिंग को सक्षम बनाता है, जिससे यह उन AI कार्यों के लिए विशेष रूप से प्रभावी हो जाता है जो लचीले संसाधन प्रबंधन की मांग करते हैं।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ वर्टिकल ऑप्टिमाइज़ेशन और शार्डिंग के माध्यम से स्केलिंग का समर्थन करता है। को बढ़ाकर --वर्कफ़्लो-वर्कर्स पैरामीटर, आप वर्कफ़्लो सामंजस्य को गति देने के लिए अधिक CPU कोर आवंटित कर सकते हैं। बड़े ऑपरेशन के लिए, प्रति नेमस्पेस अलग-अलग इंस्टॉलेशन तैनात करके या इंस्टेंस आईडी का उपयोग करके एक ही क्लस्टर के भीतर कई कंट्रोलर इंस्टेंस चलाकर शार्डिंग को कार्यान्वित किया जा सकता है। Kubernetes API सर्वर की सुरक्षा के लिए, Argo क्लाइंट-साइड रेट लिमिटिंग (डिफ़ॉल्ट: 30 के बर्स्ट के साथ प्रति सेकंड 20 क्वेरीज़) का उपयोग करता है और फ़ोरैच चरणों की समवर्ती को 100 कार्यों पर कैप करता है। यह स्केलेबल दृष्टिकोण भारी कार्यभार के दौरान भी बाहरी सिस्टम के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करता है।
कुबेरनेट्स कस्टम रिसोर्स डेफिनिशन (CRD) के रूप में, Argo किसी भी Kubernetes क्लस्टर के साथ मूल रूप से एकीकृत हो जाता है और Kubeflow Pipelines, Netflix जैसे प्रमुख AI प्लेटफार्मों को शक्ति प्रदान करता है मेटाफ़्लो, सेल्डन, और केड्रो। डेवलपर्स पायथन के लिए आधिकारिक एसडीके का उपयोग करके वर्कफ़्लो को परिभाषित कर सकते हैं (हेरा), जावा और गो, भाषा की पसंद में लचीलापन प्रदान करते हैं। आर्टिफैक्ट प्रबंधन के लिए, अर्गो विभिन्न स्टोरेज समाधानों का समर्थन करता है, जिसमें AWS S3, Google क्लाउड स्टोरेज, एज़्योर ब्लॉब स्टोरेज शामिल हैं, आर्टिफ़ैक्टरी, और अलीबाबा क्लाउड ओएसएस। यह अनुकूलता विविध वातावरणों में सुचारू डेटा प्रवाह सुनिश्चित करती है। इसके अतिरिक्त, वर्कफ़्लो को बाहरी संकेतों जैसे कि वेबहुक या स्टोरेज परिवर्तनों का उपयोग करके ट्रिगर किया जा सकता है एर्गो इवेंट्स। मेटाफ़्लो दस्तावेज़ों के अनुसार, अर्गो वर्कफ़्लोज़ एकमात्र प्रोडक्शन ऑर्केस्ट्रेटर है जो इवेंट-ट्रिगरिंग थ्रू का समर्थन करता है एर्गो इवेंट्स। लचीलेपन और कार्यक्षमता का यह संयोजन इसे वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के लिए एक मज़बूत विकल्प बनाता है।
मजबूत सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अर्गो वर्कफ़्लोज़ कुबेरनेट्स-मूल सुविधाओं का लाभ उठाता है। रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC) वर्कफ़्लो कंट्रोलर, यूज़र और अलग-अलग पॉड्स के लिए अनुमतियों का प्रबंधन करता है। आइसोलेशन को बढ़ाने के लिए, कंट्रोलर को “नेमस्पेस-इंस्टॉल” मोड का उपयोग करके एकल नेमस्पेस तक सीमित किया जा सकता है। उत्पादन वातावरण में, Argo OAuth2 और OIDC के माध्यम से सिंगल साइन-ऑन (SSO) का समर्थन करता है, जबकि TLS एन्क्रिप्शन के साथ ट्रांज़िट में डेटा सुरक्षित करता है। व्यवस्थापक वर्कफ़्लो प्रतिबंध लागू कर सकते हैं, जिससे यूज़र केवल पूर्व-स्वीकृत टेम्पलेट सबमिट कर सकते हैं, और पॉड सुरक्षा संदर्भ पॉड्स को रूट के रूप में चलने से रोकने में मदद करते हैं। नेटवर्क नीतियां Argo सर्वर और वर्कफ़्लो कंट्रोलर दोनों के लिए ट्रैफ़िक को नियंत्रित करती हैं, और 100 कॉल की डिफ़ॉल्ट रिकर्सन गहराई सीमा अनंत लूप को रोकती है।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ अपाचे लाइसेंस 2.0 के तहत उपलब्ध एक ओपन-सोर्स टूल है, जो इसे उपयोग करने के लिए मुफ़्त बनाता है। लागतों का प्रबंधन करने के लिए, यह TTL रणनीतियों और Pod Garbage Collection (PodGC) का उपयोग करता है, ताकि पूर्ण किए गए वर्कफ़्लो को स्वचालित रूप से हटा दिया जा सके और अप्रयुक्त पॉड्स को साफ़ किया जा सके, जिससे संसाधनों की बर्बादी कम हो सके। कार्य लागत-कुशल अवसंरचना पर शेड्यूल किए जा सकते हैं, जैसे स्पॉट इंस्टेंस, नोड सिलेक्टर और एफ़िनिटी नियमों का उपयोग करते हुए। इसके अतिरिक्त, संसाधनों के उपयोग को प्रति चरण ट्रैक किया जाता है, जिससे यूज़र खर्च की निगरानी कर सकते हैं। यदि आपको कंट्रोलर लॉग में “क्लाइंट-साइड थ्रॉटलिंग” दिखाई देता है, तो इसे बढ़ाएं --क्यूपीएस और --बर्स्ट मान कुबेरनेट्स एपीआई के साथ संचार दक्षता में सुधार कर सकते हैं। यह विचारशील डिज़ाइन लागत-प्रभावशीलता के साथ प्रदर्शन को संतुलित करने में मदद करता है।
Apache Airflow AI वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने में एक प्रमुख खिलाड़ी बन गया है, जो जटिल ऑपरेशन को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक लचीला, कोड-आधारित फ्रेमवर्क पेश करता है। यह मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOPs) में विशेष रूप से प्रमुख है, जहां इसके 23% यूज़र इसे लागू करते हैं, और जनरेटिव AI प्रोजेक्ट्स में, जिसका उपयोग इसके 9% समुदाय द्वारा किया जाता है। अपाचे लाइसेंस 2.0 के तहत जारी किया गया, एयरफ्लो डेवलपर्स को पायथन में वर्कफ़्लो को परिभाषित करने की अनुमति देता है, जो किसी भी मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ सहजता से एकीकृत होता है।
Airflow का मॉड्यूलर डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि यह किसी भी आकार के वर्कलोड को संभाल सके। संदेश कतार का उपयोग करते हुए, यह असीमित वर्कर स्केलिंग का समर्थन करता है, जिससे गहन कार्यों के लिए कुशल क्षैतिज स्केलिंग सक्षम होती है। प्लेटफ़ॉर्म अलग-अलग ज़रूरतों के अनुरूप तीन मुख्य एक्ज़ीक्यूटर प्रदान करता है:
KubernetesExecutor अप्रत्याशित, संसाधन-भारी कार्यभार से निपटने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। डायनामिक टास्क मैपिंग जैसी सुविधाएँ वास्तविक समय के डेटा के आधार पर कार्यों को स्केल करने की अनुमति देती हैं, जिससे यह बड़े डेटासेट और मल्टी-मॉडल वर्कफ़्लो के लिए एकदम सही है। इस बीच, डिफरेबल ऑपरेटर्स वर्कर स्लॉट पर कब्जा किए बिना, मॉडल प्रशिक्षण की निगरानी करने जैसी लंबी प्रतीक्षा वाली अवस्थाओं का प्रबंधन करके दक्षता बढ़ाते हैं। यह दृष्टिकोण थ्रूपुट और संसाधनों के उपयोग को काफी बढ़ावा देता है।
एयरफ्लो की व्यापक इंटरऑपरेबिलिटी यह सुनिश्चित करती है कि यह विविध AI इकोसिस्टम में निर्बाध रूप से फिट हो जाए। 80 से अधिक स्वतंत्र रूप से संस्करणित प्रदाता पैकेजों के साथ, यह प्लेटफार्मों के लिए पूर्व-निर्मित ऑपरेटरों की पेशकश करता है जैसे ओपनएआई, एडब्ल्यूएस सेजमेकर, एज़्योर एमएल, और डेटाब्रिक्स। इसकी टूल-अज्ञेय प्रकृति इसे एपीआई के साथ सेवाओं का समन्वय करने की अनुमति देती है, जिसमें वेक्टर डेटाबेस जैसे वेक्टर डेटाबेस शामिल हैं पाइनकोन, बुनना, और Qdrant, और विशेष उपकरण जैसे कोहेरे और लैंगचैन।
द टास्कफ्लो एपीआई स्क्रिप्ट को एयरफ्लो कार्यों में बदलने के लिए पायथन डेकोरेटर्स का उपयोग करके वर्कफ़्लो निर्माण को सरल बनाता है, स्वचालित रूप से XCOMS के माध्यम से डेटा ट्रांसफर का प्रबंधन करता है। टीमें कार्यों को उपयुक्त वातावरण में रूट कर सकती हैं, जैसे कि GPU-हैवी ट्रेनिंग के लिए कुबेरनेट्स पॉड्स या डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए स्पार्क क्लस्टर। इसके अतिरिक्त, REST API और एयरफ्लो सीटीएल CLI CI/CD पाइपलाइनों के साथ सुरक्षित एकीकरण को सक्षम करता है, जिससे सुचारू और ऑडिटेबल वर्कफ़्लो प्रबंधन सुनिश्चित होता है।
Airflow की वास्तुकला सुरक्षा और शासन को प्राथमिकता देती है। DAG प्रोसेसर को शेड्यूलर से अलग करके, यह सुनिश्चित करता है कि शेड्यूलर अनधिकृत कोड को एक्सेस या निष्पादित नहीं कर सकता है। भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल (RBAC) अनुमतियों को उचित रूप से सीमित करने के लिए विशिष्ट भूमिकाएँ - परिनियोजन प्रबंधक, DAG लेखक और संचालन उपयोगकर्ता - प्रदान करता है।
डेटा गवर्नेंस के लिए, एयरफ्लो के साथ एकीकृत होता है वंशावली खोलें, डेटा वंशावली पर नज़र रखने के लिए एक मानक, जो GDPR और HIPAA जैसी अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करता है। द एयरफ्लो सीटीएल अतिरिक्त सुरक्षा के लिए मेटाडेटा डेटाबेस तक सीधी पहुंच से बचते हुए, CLI विशेष रूप से REST API के साथ इंटरैक्ट करता है। टीमें सेटअप और टियरडाउन कार्यों का उपयोग करके प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य वातावरण का प्रबंधन भी कर सकती हैं, इंफ्रास्ट्रक्चर को बेहतर निरीक्षण और स्थिरता के लिए कोड के रूप में मान सकती हैं।
Airflow प्रबंधित सेवाओं के माध्यम से लागत प्रभावी संचालन का समर्थन करता है जैसे माँ के रूप में, गूगल क्लाउड कम्पोज़र, और खगोल विज्ञानी, जो उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल प्रदान करते हैं। टीमें उपयुक्त संसाधनों के लिए कार्य आवंटित कर सकती हैं - अधिक किफायती CPU नोड्स पर लाइटर ऑपरेशन चलाते हुए GPU इंस्टेंस के लिए कंप्यूट-हैवी AI वर्कफ़्लो को रूट करना। डिफरेबल सेंसर सिंक्रोनस वर्जन को बदलकर, बाहरी एपीआई या डेटा उपलब्धता की प्रतीक्षा करते समय संसाधनों के उपयोग को कम करके लागत में और कटौती करते हैं। अनुमान लागत $0.40 प्रति मिलियन इनपुट टोकन जितनी कम होने के कारण, बजट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए Airflow का कुशल ऑर्केस्ट्रेशन एक महत्वपूर्ण उपकरण है।
एज़्योर मशीन लर्निंग एंटरप्राइज़ एआई की ज़रूरतों के लिए एक शक्तिशाली समाधान प्रदान करता है, जिसमें उन्नत GPU, InfiniBand नेटवर्किंग, 99.9% अपटाइम और 100 से अधिक अनुपालन प्रमाणपत्र शामिल हैं। 34,000 इंजीनियरों और 15,000 सुरक्षा विशेषज्ञों की एक टीम द्वारा समर्थित, यह बड़े पैमाने पर विश्वसनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करता है।
प्लेटफ़ॉर्म को डेटा, मॉडल और पाइपलाइनों में वितरित कंप्यूटिंग के लिए इसके समर्थन के माध्यम से किसी भी आकार के वर्कलोड को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे संसाधन दक्षता को अधिकतम किया जा सके। प्रबंधित ऑनलाइन एंडपॉइंट मांग में वृद्धि को समायोजित करने के लिए ऑटोस्केलिंग के साथ निर्बाध मॉडल परिनियोजन को सक्षम करते हैं। उदाहरण के लिए, मार्क्स एंड स्पेंसर ने प्रशिक्षण समय और लागत दोनों को कम करने के लिए पाइपलाइन कैशिंग और रजिस्ट्रियों का लाभ उठाते हुए 30 मिलियन से अधिक ग्राहकों के लिए डेटा प्रोसेस करने के लिए Azure ML का उपयोग किया। इसी तरह, BRF में, स्वचालित ML और MLOP ने 15 विश्लेषकों के लिए मैन्युअल कार्यों को समाप्त कर दिया, जिससे उन्हें उच्च-मूल्य वाले काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिली।
ये स्केलिंग सुविधाएँ Azure ML के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के साथ सहजता से एकीकृत हो जाती हैं, जो एंटरप्राइज़ AI के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करती हैं।
Azure Machine Learning Apache Spark, Microsoft Fabric, Azure DevOps और GitHub Actions जैसे टूल के साथ आसानी से जुड़ती है, डेटा तैयार करने को सरल बनाती है और AI वर्कफ़्लो को स्वचालित करती है। इसके मॉडल कैटलॉग में OpenAI, Meta, Hugging Face, और Cohere के फाउंडेशन मॉडल शामिल हैं, जो टीमों को शुरुआत से बनाने के बजाय पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को फाइन-ट्यून करने में सक्षम बनाते हैं। ASOS में डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग के प्रमुख पापिंदर दोसांझ ने प्लेटफ़ॉर्म की दक्षता पर प्रकाश डाला:
“Azure AI प्रॉम्प्ट फ्लो के बिना, हमें समाधान देने के लिए काफी महत्वपूर्ण कस्टम इंजीनियरिंग में निवेश करने के लिए मजबूर किया जाता। इसके बजाय, हम अपने मौजूदा माइक्रोसर्विसेज को प्रॉम्प्ट फ्लो सॉल्यूशन में आसानी से एकीकृत करके शानदार गति हासिल करने में सफल रहे।”
Azure ML गोपनीयता-संरक्षण वितरित प्रशिक्षण का भी समर्थन करता है, जैसा कि स्विफ्ट में जोहान ब्रिसिंक द्वारा प्रदर्शित किया गया है, जिन्होंने स्केलेबिलिटी और डेटा गोपनीयता दोनों को सुनिश्चित करते हुए डेटा को केंद्रीकृत करने के बजाय स्थानीय किनारे के उपकरणों पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग किया था। इसका एकीकृत API कॉन्ट्रैक्ट, Azure Logic Apps और Azure फ़ंक्शंस के साथ एकीकरण के साथ, बाहरी टूल के साथ कनेक्टिविटी को और बढ़ाता है।
एज़्योर मशीन लर्निंग संसाधनों को अलग करने और API एक्सेस को सीमित करने के लिए रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC) और वर्चुअल नेटवर्क के लिए Microsoft Entra ID जैसी सुविधाओं के साथ सुरक्षा को प्राथमिकता देता है। डेटा को ट्रांज़िट के दौरान TLS 1.2/1.3 एन्क्रिप्शन और आराम से डबल एन्क्रिप्शन के साथ सुरक्षित किया जाता है, जिसमें अतिरिक्त नियंत्रण के लिए ग्राहक-प्रबंधित कुंजियों के विकल्प होते हैं। रीयल-टाइम सुरक्षा, जैसे प्रॉम्प्ट शील्ड्स, जेलब्रेक और त्वरित इंजेक्शन हमलों को रोकती हैं, जबकि ग्राहक लॉकबॉक्स को ग्राहक डेटा तक पहुंचने के लिए Microsoft के लिए प्रशासनिक अनुमोदन की आवश्यकता होती है। अतिरिक्त टूल संपत्ति संस्करण, डेटा वंशावली और कोटा को ट्रैक करते हैं, और क्लाउड के लिए Microsoft Defender रनटाइम खतरे से सुरक्षा प्रदान करता है।
एज़्योर मशीन लर्निंग पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल पर काम करती है, जो केवल सीपीयू और विशेष जीपीयू जैसे कंप्यूट संसाधनों के लिए चार्ज करती है। ब्लॉब स्टोरेज, की वॉल्ट, कंटेनर रजिस्ट्री और एप्लिकेशन इनसाइट्स जैसी सहायक सेवाओं का भी उपयोग के आधार पर बिल किया जाता है। टीमें विशिष्ट कार्यों के अनुरूप हार्डवेयर चुन सकती हैं, जबकि पाइपलाइन कैशिंग जैसी सुविधाएँ अनावश्यक गणनाओं को कम करती हैं। कोड के रूप में इन्फ्रास्ट्रक्चर निरंतर परिनियोजन और कुशल संसाधन प्रबंधन सुनिश्चित करता है।
Google Vertex AI पाइपलाइन मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो को स्वचालित करके बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की परेशानी को दूर करती है। यह कार्यों को एक के रूप में व्यवस्थित करता है डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) कंटेनरीकृत घटकों की, जिससे टीमें सर्वर प्रबंधन के बजाय मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन वर्कलोड को संभालने के लिए सर्वर रहित दृष्टिकोण का उपयोग करती है, जैसे टूल को गहन प्रसंस्करण कार्य सौंपती है BigQuery, डेटा फ़्लो, और अपाचे स्पार्क के लिए क्लाउड सर्वरलेस। वितरित पायथन और एमएल कंप्यूटेशंस के लिए, यह मूल रूप से इसके साथ एकीकृत होता है रे ऑन वर्टेक्स एआई।
प्लेटफ़ॉर्म NVIDIA H100/H200 GPU से लैस A3 और A3 मेगा सीरीज़ नोड्स का समर्थन करता है। A3 मेगा नोड्स, जिसमें 8 H100 GPU हैं, प्रभावशाली प्रदर्शन करते हैं 1,600 जीबीपीएस क्रॉस-नोड बैंडविड्थ उदाहरण के लिए, वेक्ट्रा ने जेमिनी और वर्टेक्स एआई का उपयोग करते हुए 300,000 मासिक ग्राहक कॉल का विश्लेषण किया, जिससे एक लक्ष्य हासिल हुआ 500% विश्लेषण की गति में वृद्धि
लागत दक्षता निष्पादन कैशिंग के साथ अंतर्निहित है, जो खर्चों को कम करने के लिए आउटपुट का पुन: उपयोग करती है। वर्टेक्स एमएल मेटाडेटा बड़े पैमाने पर कलाकृतियों, मापदंडों और मैट्रिक्स की वंशावली को ट्रैक करके पुनरुत्पादन सुनिश्चित करता है। यह स्केलेबल डिज़ाइन विभिन्न प्रकार के टूल के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है, जिससे यह ML वर्कफ़्लो के लिए एक बहुमुखी समाधान बन जाता है।
द गूगल क्लाउड पाइपलाइन कंपोनेंट्स (GCPC) SDK पहले से निर्मित घटकों की पेशकश करके एकीकरण को सरल बनाता है जो Vertex AI सेवाओं, जैसे कि AutoML, कस्टम ट्रेनिंग जॉब्स और मॉडल परिनियोजन को सीधे पाइपलाइनों में जोड़ते हैं।
पाइपलाइन प्रबंधन लचीला है, जिसमें क्लाउड कम्पोज़र (प्रबंधित अपाचे एयरफ़्लो) और क्लाउड डेटा फ़्यूज़न ट्रिगर जैसे विकल्प हैं, जो सेवाओं में वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए हैं। BigQuery, Cloud Storage, और के मूल कनेक्शन डेटाप्रोक डेटा प्रोसेसिंग को कारगर बनाएं, जबकि मेटाडेटा को इसके साथ सिंक्रनाइज़ किया जा सकता है डेटाप्लेक्स यूनिवर्सल कैटलॉग क्रॉस-प्रोजेक्ट वंशावली ट्रैकिंग के लिए इसके अतिरिक्त, मॉडल गार्डन ओवर तक पहुंच प्रदान करता है 200 मॉडल, जिसमें Google का जेमिनी भी शामिल है, एंथ्रोपिकक्लाउड, और मेटा का लामा।
पाइपलाइन परिभाषाएं एक मानकीकृत YAML प्रारूप में संकलित की जाती हैं, जो आर्टिफैक्ट रजिस्ट्री जैसे रिपॉजिटरी में पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित करती हैं।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन को शासन और सुरक्षा को ध्यान में रखकर बनाया गया है। सेवा खाते यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रत्येक घटक केवल आवश्यक अनुमतियों के साथ काम करे। VPC सेवा नियंत्रण एक सुरक्षित परिधि स्थापित करें, संवेदनशील डेटा को रोकें - जैसे कि प्रशिक्षण डेटासेट, मॉडल, और बैच पूर्वानुमान परिणाम - को नेटवर्क सीमा से बाहर निकलने से रोकें।
सख्त अनुपालन आवश्यकताओं वाले संगठनों के लिए, प्लेटफ़ॉर्म समर्थन करता है ग्राहक-प्रबंधित एन्क्रिप्शन कुंजी (CMEK) बाकी के समय में Google Cloud के डिफ़ॉल्ट एन्क्रिप्शन के अलावा। वर्टेक्स एमएल मेटाडेटा हर पाइपलाइन रन से मापदंडों, कलाकृतियों और मैट्रिक्स को स्वचालित रूप से रिकॉर्ड करके एक विस्तृत ऑडिट ट्रेल प्रदान करता है।
मॉडल आर्मर जैसी सुरक्षा सुविधाएँ शीघ्र इंजेक्शन और डेटा एक्सफ़िल्टरेशन से बचाती हैं। पाइपलाइनों को पीयर VPC नेटवर्क के भीतर चलाने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और क्लाउड लॉगिंग टीमों को किसी भी सुरक्षा विसंगति के लिए पाइपलाइन ईवेंट की निगरानी करने की अनुमति देता है।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन एक पर काम करती है पे-एज़-यू-गो मॉडल, BigQuery को क्लाउड बिलिंग निर्यात के माध्यम से लागत ट्रैकिंग के लिए स्वचालित रूप से लागू बिलिंग लेबल के साथ। निष्पादन कैशिंग आउटपुट का पुन: उपयोग करके लागत को और कम करता है।
विघटन-सहिष्णु प्रशिक्षण नौकरियों के लिए खर्च कम करने के लिए, स्पॉट वीएम कम दरों पर उपलब्ध हैं। लंबी अवधि की अवसंरचना प्रतिबद्धताओं के लिए, प्रतिबद्ध उपयोग छूट (CUD) लागत बचत और गारंटीकृत क्षमता प्रदान करती हैं। द डायनामिक वर्कलोड शेड्यूलर (DWS) कम सूची मूल्यों पर लचीले वर्कलोड के लिए क्षमता प्रदान करता है, जबकि समर्पित प्रशिक्षण क्लस्टर बड़े पैमाने पर नौकरियों के लिए आरक्षित त्वरक क्षमता सुनिश्चित करते हैं।
IBM watsonx Orchestrate एक केंद्रीय केंद्र के रूप में कार्य करता है, जो विशेष उपकरणों और फाउंडेशन मॉडल के लिए एक पर्यवेक्षक, राउटर और योजनाकार के रूप में कार्य करके AI एजेंटों का समन्वय करता है। प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न ऑर्केस्ट्रेशन दृष्टिकोणों का समर्थन करता है: रिएक्ट खोजपूर्ण कार्यों के लिए, प्लान-एक्ट संरचित वर्कफ़्लोज़ के लिए, और पूर्वानुमेय व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए नियतात्मक ऑर्केस्ट्रेशन।
बड़े पैमाने पर संचालन के लिए डिज़ाइन किया गया, वाटसनक्स ऑर्केस्ट्रेट का उपयोग करता है मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन वास्तविक समय में उपयुक्त टूल और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए अनुरोधों को कुशलतापूर्वक रूट करने के लिए। संगठन Watsonx Orchestrate को IBM Cloud या AWS पर प्रबंधित सेवा के रूप में तैनात करने का विकल्प चुन सकते हैं या अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ संरेखित करने के लिए इसे ऑन-प्रिमाइसेस इंस्टॉल कर सकते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म ने पहले ही मापने योग्य परिणाम दिए हैं। उदाहरण के लिए, IBM ने हल किया 10 मिलियन वार्षिक HR अनुरोधों में से 94% वॉट्सनक्स ऑर्केस्ट्रेट के माध्यम से तुरंत, एचआर टीमों को उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। इसी तरह, डन एंड ब्रैडस्ट्रीट ने खरीद के समय में कटौती की 20% तक एआई-संचालित आपूर्तिकर्ता जोखिम मूल्यांकन के साथ, ग्राहकों को बचाने के लिए मूल्यांकन समय में 10%।
तेजी से तैनाती का समर्थन करने के लिए, प्लेटफ़ॉर्म में एक नो-कोड शामिल है एजेंट बिल्डर और एक एजेंट डेवलपमेंट किट (ADK) कस्टम पायथन-आधारित टूल बनाने के लिए। इसके अतिरिक्त, ओवर के साथ एक कैटलॉग 100 डोमेन-विशिष्ट AI एजेंट और इससे भी ज्यादा 400 प्रीबिल्ट टूल विभिन्न परिचालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए स्केलेबल घटक प्रदान करता है।
यह स्केलेबिलिटी मौजूदा सिस्टम के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करती है, जिससे यह उद्यम वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला के अनुकूल हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म का एआई गेटवे आईबीएम ग्रेनाइट, ओपनएआई, एंथ्रोपिक, गूगल जेमिनी सहित विभिन्न फाउंडेशन मॉडल के बीच सहज रूटिंग की सुविधा प्रदान करता है। मिस्ट्रल, और लामा, संगठनों को वेंडर लॉक-इन से बचने में मदद करते हैं। एजेंट डेवलपमेंट किट दूरस्थ वेब सेवाओं के लिए OpenAPI विनिर्देशों और विस्तारित कार्यक्षमता के लिए Python का उपयोग करके कस्टम टूल बनाने का समर्थन करता है।
के साथ एकीकरण लैंगफ़्लो AI अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करने के लिए एक विज़ुअल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस जोड़ता है, जिसे बाद में ऑर्केस्ट्रेट वातावरण में आयात किया जा सकता है। इसके अलावा, वाट्सनक्स ऑर्केस्ट्रेट एंटरप्राइज़ सिस्टम जैसे एंटरप्राइज़ सिस्टम के साथ आसानी से जुड़ता है सेल्सफोर्स, एसएपी, कार्यदिवस, और माइक्रोसॉफ्ट 365, व्यापक बुनियादी ढांचे में बदलाव की आवश्यकता को समाप्त करना।
साथ में एजेंटऑप्स, प्लेटफ़ॉर्म AI एजेंट गतिविधियों की निगरानी करता है और विश्वसनीयता और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए वास्तविक समय की नीतियों को लागू करता है। अंतर्निहित रेलिंग और केंद्रीकृत निरीक्षण आंतरिक नियमों का पालन बनाए रखने में मदद करते हैं।
“AgentOps के साथ, हर कार्रवाई की निगरानी और संचालन किया जाता है, जिससे विसंगतियों को वास्तविक समय में फ़्लैग किया जा सकता है और ठीक किया जा सकता है।” - आईबीएम न्यूज़रूम
आईबीएम गार्डियम एकीकरण अनधिकृत AI परिनियोजन की पहचान करके और कमजोरियों या गलत कॉन्फ़िगरेशन को उजागर करके सुरक्षा को बढ़ाता है। प्लेटफ़ॉर्म इसे लागू भी करता है भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC), जिसमें पर्यावरण सेटिंग्स की सुरक्षा के लिए चार मुख्य भूमिकाएँ - व्यवस्थापक, बिल्डर, उपयोगकर्ता और उत्पाद विशेषज्ञ शामिल हैं। watsonx.governance का उपयोग करने वाली कंपनियों ने एक रिपोर्ट दी है ROI में 30% की वृद्धि उनकी AI पहलों से।
प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न संगठनात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीला मूल्य निर्धारण प्रदान करता है:
प्लेटफ़ॉर्म को एक्सप्लोर करने के इच्छुक लोगों के लिए, एक 30-दिन का फ़्री ट्रायल, और एसेंशियल प्लान के लिए वार्षिक सदस्यताएं एक के साथ आती हैं 10% की छूट अगर 31 जनवरी, 2026 तक खरीदा जाता है।
UiPath AI केंद्र 2025 की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए स्केलेबल इकोसिस्टम का निर्माण करते हुए, एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो के भीतर AI एजेंटों, RPA बॉट्स और मानव श्रमिकों को एक साथ लाता है। इसके मूल में, प्लेटफ़ॉर्म UiPath Maestro को अपने इंटेलिजेंट कंट्रोल हब के रूप में उपयोग करता है, जो जटिल व्यावसायिक कार्यों में लंबे समय तक चलने वाली प्रक्रियाओं का प्रबंधन करता है।
UiPath AI केंद्र अलग-अलग व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप दो परिनियोजन विकल्प प्रदान करता है: ऑटोमेशन क्लाउड, जो तत्काल इलास्टिक स्केलिंग प्रदान करता है, और ऑटोमेशन सूट, ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन के लिए तैयार किया गया है। इसके MLOps सिस्टम में मॉडल को तैनात करने और मॉनिटर करने के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस की सुविधा है, जिससे वे असीमित संख्या में रोबोटों पर आसानी से स्केल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, SunExpress Airlines ने बैकलॉग में दो महीने की कटौती करते हुए $200,000 से अधिक की बचत की सूचना दी। प्लेटफ़ॉर्म यह भी सुनिश्चित करता है कि मॉडल निरंतर मानव-इन-द-लूप रिट्रेनिंग के माध्यम से सटीक बने रहें, जिससे यह विभिन्न प्रणालियों में AI को एकीकृत करने का एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म “ब्रिंग योर ओन मॉडल” (BYOM) रणनीति को अपनाता है, जो लैंगचैन, एंथ्रोपिक और माइक्रोसॉफ्ट जैसे तीसरे पक्ष के ढांचे के साथ एकीकरण को सक्षम करता है। इसके अतिरिक्त, Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल, जिसे Google Cloud के सहयोग से विकसित किया गया है, एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म पर AI एजेंटों के बीच सहज संचार की सुविधा प्रदान करता है।
लैंगचैन के सीईओ हैरिसन चेज़ ने साझा किया: “एजेंट प्रोटोकॉल पर UiPath के साथ हमारा सहयोग यह सुनिश्चित करता है कि LangGraph एजेंट UiPath ऑटोमेशन में सहजता से भाग ले सकें, उनकी पहुंच को व्यापक बना सकें और डेवलपर्स को अधिक एकजुट, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो बनाने में सक्षम बनाया जा सके।”
UiPath AI केंद्र मानकीकृत API के माध्यम से सैकड़ों SaaS अनुप्रयोगों से जुड़ता है, प्रक्रिया मॉडलिंग के लिए BPMN 2.0 का समर्थन करता है, और व्यावसायिक नियमों के प्रबंधन के लिए निर्णय मॉडल और नोटेशन (DMN) का उपयोग करता है। इसका एक उल्लेखनीय उदाहरण हेरिटेज बैंक है, जो ऑस्ट्रेलिया का सबसे बड़ा म्यूचुअल बैंक है, जिसने मैन्युअल बैकएंड कार्यों को कम करते हुए ग्राहकों के अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए अपनी ऋण समीक्षा प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए AI केंद्र का उपयोग किया।
UiPath AI केंद्र शासन और सुरक्षा को प्राथमिकता देता है, ट्रैसेबिलिटी और अनुपालन बनाए रखने के लिए परियोजना और किरायेदार-स्तर के एक्सेस नियंत्रण की पेशकश करता है। इसकी नियंत्रित एजेंसी सुविधाएँ यह सुनिश्चित करती हैं कि AI एजेंट स्वायत्त रूप से अनधिकृत या असुरक्षित कार्य न कर सकें।
एबरक्रॉम्बी एंड फिच में ऑटोमेशन के सीनियर मैनेजर ब्रायन लुकास ने कहा: “UiPath Maestro एक ऑर्केस्ट्रेशन लेयर है जो UiPath के अंदर और बाहर सब कुछ जोड़ता है - रोबोट, AI एजेंट और सिस्टम - कई जटिल स्वचालित प्रक्रियाओं में सहज समन्वय सुनिश्चित करता है।”
प्लेटफ़ॉर्म का mLOps कमांड सेंटर डेटा उपयोग, मॉडल संस्करण, प्रदर्शन मेट्रिक्स और उपयोगकर्ता क्रियाओं में पूर्ण दृश्यता प्रदान करता है, जिससे स्पष्ट ऑडिट ट्रेल्स सुनिश्चित होते हैं। अधिकतम नियंत्रण की आवश्यकता वाले व्यवसायों के लिए, सेल्फ-होस्टेड ऑटोमेशन सूट बुनियादी ढांचे और डेटा प्रबंधन की पूरी निगरानी करता है।
UiPath AI केंद्र एक उपभोग-आधारित लाइसेंसिंग मॉडल का उपयोग करता है AI इकाइयां, मॉडल प्रशिक्षण, होस्टिंग और पूर्वानुमान जैसी कौन सी मीटर गतिविधियाँ हैं। ये मूल रूप से व्यापक UiPath लाइसेंसिंग सिस्टम के माध्यम से एकीकृत होते हैं प्लेटफ़ॉर्म इकाइयां, ऑर्केस्ट्रेशन और निष्पादन की जरूरतों को कवर करना। संगठनों को इसकी क्षमताओं का पता लगाने में मदद करने के लिए, Automation Cloud और Automation Suite दोनों संस्करणों के लिए 60-दिवसीय निःशुल्क परीक्षण उपलब्ध है, जिससे लागतों को नियंत्रण में रखते हुए इसके मूल्य का आकलन करना आसान हो जाता है।
टेम्पोरल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों पर निर्भर होने के बजाय टिकाऊ, फिर से शुरू करने योग्य कोड का उपयोग करके एक अनूठा तरीका अपनाता है। यह एक अपरिवर्तनीय ईवेंट इतिहास में हर वर्कफ़्लो चरण को कैप्चर करता है, यह सुनिश्चित करता है कि प्रक्रियाएँ ठीक उसी जगह से शुरू हो सकें जहाँ उन्होंने रुकावट के बाद छोड़ा था। इसका एक बेहतरीन उदाहरण रेप्लिट है, जिसने अपने कोडिंग एजेंट कंट्रोल प्लेन को टेम्पोरल में बदल दिया, जिससे विश्वसनीयता और उपयोगकर्ता अनुभव में काफी सुधार हुआ।
टेम्पोरल की वास्तुकला ऑर्केस्ट्रेशन इंजन को कार्यकर्ता प्रक्रियाओं से अलग करती है, जिससे प्रत्येक को स्वतंत्र रूप से स्केल करने की अनुमति मिलती है। टेम्पोरल क्लाउड इसे संभाल सकता है 200 मिलियन निष्पादन प्रति सेकंड, और प्रतीक्षा की स्थिति में वर्कफ़्लो पर कोई गणना शुल्क नहीं लगता है। मध्य-प्रक्रिया को पुनर्प्राप्त करने की इसकी क्षमता अनावश्यक API लागतों को समाप्त करती है, जिससे इंजीनियरिंग टीमों को व्यावसायिक तर्क पर ध्यान केंद्रित करने और सुविधाओं को रोल आउट करने में मदद मिलती है। 2—10 गुना तेज।
“हम कुछ ही महीनों में रेटूल एजेंट्स को बाहर निकालने में सक्षम थे और वास्तव में एक छोटी सी टीम के साथ गेट से बाहर एक बहुत मजबूत अनुभव का समर्थन करने में सक्षम थे... यह टेम्पोरल के बिना संभव नहीं होता।”
- लिज़ी सीग्रिस्ट, प्रोडक्ट मैनेजर, रेटूल
यह मापनीयता विभिन्न उपकरणों और प्रणालियों के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करती है।
डेवलपर पायथन, गो, जावा, टाइपस्क्रिप्ट, .NET, और PHP जैसी लोकप्रिय भाषाओं में वर्कफ़्लो को कोड के रूप में लिख सकते हैं। टेम्पोरल प्रमुख AI फ्रेमवर्क के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है, जिसमें OpenAI Agents SDK, Pydantic AI, LangGraph और Crew AI शामिल हैं। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) के लिए इसका समर्थन एजेंट की विश्वसनीयता को बढ़ाता है। एआई-विशिष्ट निगरानी उपकरण जैसे लैंगफ्यूज के साथ कनेक्शन के माध्यम से अवलोकन में सुधार होता है। उदाहरण के लिए, गोर्गियास इस लचीलेपन का उपयोग मदद करने के लिए करता है 15,000 ई-कॉमर्स ब्रांड एआई-संचालित ग्राहक सेवा एजेंटों का प्रबंधन करें।
टेम्पोरल का इवेंट हिस्ट्री एआई वर्कफ़्लो में हर राज्य परिवर्तन का एक पूर्ण, अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल प्रदान करता है। यह सुविधा मानव-इन-द-लूप गवर्नेंस का समर्थन करती है, जिससे स्वायत्त निर्णयों को निष्पादित करने से पहले वर्कफ़्लो को बाहरी सत्यापन के लिए रोका जा सकता है। एलएलएम मतिभ्रम जैसे मुद्दों को रोकने के लिए यह सुरक्षा उपाय उत्पादन वातावरण में विशेष रूप से उपयोगी है। टेम्पोरल क्लाउड परिनियोजन में, प्रदाता एप्लिकेशन कोड तक नहीं पहुंच सकता है, जबकि ओपन-सोर्स MIT-लाइसेंस प्राप्त सर्वर विकल्प संगठनों को अपने स्वयं के सुरक्षित बुनियादी ढांचे के भीतर प्लेटफ़ॉर्म होस्ट करने देता है। नेटफ्लिक्स इंजीनियरों ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि कैसे यह डिज़ाइन रखरखाव को कम करता है और विफलता से निपटने को सरल बनाता है।
टेम्पोरल क्लाउड पे-एज़-यू-गो मॉडल पर काम करता है, जबकि ओपन-सोर्स टेम्पोरल सर्वर सेल्फ-होस्ट करने के लिए मुफ़्त है। नए यूज़र इसके साथ प्लेटफॉर्म को एक्सप्लोर कर सकते हैं मुफ्त क्रेडिट में $1,000 टेम्पोरल क्लाउड के लिए। कंप्यूट संसाधनों का उपयोग किए बिना वर्कफ़्लो को निलंबित करके, यूज़र बुनियादी ढांचे और परिचालन लागतों को काफी कम कर सकते हैं। टेम्पोरल का डिज़ाइन न केवल दक्षता और विश्वसनीयता में सुधार करता है, बल्कि AI संचालन बढ़ने पर खर्चों को भी नियंत्रण में रखता है।
आदर्श AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म का चयन करने के लिए उपयोग में आसानी के साथ लचीलेपन को संतुलित करने की आवश्यकता होती है। Apache Airflow और LangChain जैसे ओपन-सोर्स विकल्प विक्रेता को स्वतंत्रता और गहन अनुकूलन प्रदान करते हैं, लेकिन सुरक्षा और शासन के लिए उन्नत तकनीकी कौशल और मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, IBM watsonx Orchestrate और UiPath जैसे एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म में भूमिका-आधारित एक्सेस कंट्रोल (RBAC), ऑडिट ट्रेल्स और HIPAA अनुपालन जैसी अंतर्निहित सुविधाएँ शामिल हैं, हालांकि वे लाइसेंस शुल्क और कम लचीलेपन के साथ आती हैं।
स्केलेबिलिटी रणनीतियां सभी प्लेटफार्मों में व्यापक रूप से भिन्न होती हैं। Kubeflow और Argo Workflow जैसे Kubernetes-नेटिव टूल कंटेनरीकृत पोर्टेबिलिटी में उत्कृष्ट हैं, जबकि Apache Airflow का निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) आधारित शेड्यूलिंग हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड सेटअप में जटिल निर्भरता के प्रबंधन के लिए प्रभावी है। टेम्पोरल अपने उच्च थ्रूपुट के लिए जाना जाता है, जबकि एज़्योर मशीन लर्निंग और गूगल वर्टेक्स एआई पाइपलाइन अपने पैरेंट क्लाउड इकोसिस्टम का लाभ उठाते हैं ताकि चरम मांग के दौरान संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित किया जा सके। ये भिन्नताएं उन ट्रेड-ऑफ को उजागर करती हैं जिन पर संगठनों को समाधानों का मूल्यांकन करते समय विचार करना चाहिए।
एकीकृत वर्कफ़्लो सुनिश्चित करने के लिए इंटरऑपरेबिलिटी एक अन्य महत्वपूर्ण कारक है। LangChain डेवलपर्स को मौजूदा सिस्टम को ओवरहाल किए बिना कई बड़े भाषा मॉडल (LLM) और API को कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है, और Kubeflow एक ही पाइपलाइन के भीतर PyTorch, TensorFlow, और JAX जैसे फ्रेमवर्क का समर्थन करता है। Prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य कई मॉडलों को एकीकृत करके विखंडन को कम करना है, जबकि एज़्योर मशीन लर्निंग और आईबीएम वाट्सनक्स ऑर्केस्ट्रेट जैसे विक्रेता-विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म सहज देशी एकीकरण प्रदान करते हैं लेकिन व्यापक संगतता के लिए अतिरिक्त कनेक्टर की आवश्यकता हो सकती है।
ऑपरेशनल ट्रेड-ऑफ परिनियोजन निर्णयों और निवेश पर रिटर्न (ROI) में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। गवर्नेंस और लागत प्रबंधन ऐसे क्षेत्र हैं जहां प्लेटफ़ॉर्म काफी भिन्न होते हैं। IBM watsonx Orchestrate और UiPath जैसे एंटरप्राइज़-ग्रेड समाधान केंद्रीकृत डैशबोर्ड और मजबूत सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करते हैं, जो उन्हें स्वास्थ्य देखभाल और वित्त जैसे विनियमित उद्योगों के लिए उपयुक्त बनाते हैं। इसके विपरीत, तुलनीय निरीक्षण प्राप्त करने के लिए ओपन-सोर्स टूल को अक्सर मैन्युअल सेटअप की आवश्यकता होती है। लागत के दृष्टिकोण से, जबकि Apache Airflow, LangChain, और Kubeflow उपयोग करने के लिए स्वतंत्र हैं, वे इंजीनियरिंग समय और विशेषज्ञता से संबंधित छिपे हुए खर्च उठा सकते हैं। टेम्पोरल क्लाउड मुफ्त क्रेडिट में $1,000 के साथ पे-एज़-यू-गो मूल्य निर्धारण प्रदान करता है, जबकि Prompts.ai अपने एकीकृत TOKN क्रेडिट सिस्टम के माध्यम से AI सॉफ़्टवेयर की लागत को काफी कम करता है - 98% तक - जो आवर्ती शुल्क को समाप्त करता है।
नीचे दी गई तालिका प्रमुख परिचालन आयामों में प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की विस्तृत तुलना प्रदान करती है:
सर्वश्रेष्ठ AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना आपके संगठन की तकनीकी क्षमताओं, अनुपालन आवश्यकताओं और विकास योजनाओं पर निर्भर करता है। Apache Airflow और LangChain जैसे ओपन-सोर्स विकल्प बिना लाइसेंस शुल्क के बेजोड़ लचीलापन प्रदान करते हैं, जिससे वे तकनीकी स्टार्टअप में डेवलपर द्वारा संचालित टीमों और मॉड्यूलर सेटअप को महत्व देने वाली तेजी से बढ़ती कंपनियों के लिए पसंदीदा विकल्प बन जाते हैं। हालांकि, इन फ़्रेमवर्क में सुरक्षा, शासन और स्केलेबिलिटी जैसी महत्वपूर्ण विशेषताओं को कॉन्फ़िगर करने के लिए उन्नत इंजीनियरिंग कौशल की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, IBM watsonx Orchestrate जैसे एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे उद्योगों की सेवा करते हैं, जहाँ अंतर्निहित अनुपालन उपाय - जैसे भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण, ऑडिट ट्रेल्स, और HIPAA और SOC 2 जैसे प्रमाणपत्र - गैर-परक्राम्य हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म अक्सर वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करके और बेहतर व्यावसायिक परिणामों के साथ गवर्नेंस सुविधाओं को जोड़कर मूर्त रिटर्न प्रदर्शित करते हैं।
बड़े उद्यमों के लिए, गवर्नेंस-हैवी प्लेटफ़ॉर्म आवश्यक हैं, लेकिन मध्यम आकार की कंपनियों को अक्सर ऐसे समाधानों की आवश्यकता होती है जो लागत और प्रदर्शन को संतुलित करते हैं। Prompts.ai उपकरण विखंडन और अप्रत्याशित खर्चों को कम करने के लिए रीयल-टाइम FinOps नियंत्रण और पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट की पेशकश करके 35+ मॉडल को एक इंटरफ़ेस में एकीकृत करके इस समीकरण को सरल बनाता है। इस बीच, Kubeflow Pipelines और Argo Workflow जैसे Kubernetes-नेटिव टूल तब चमकते हैं, जब पोर्टेबिलिटी और हाइब्रिड क्लाउड डिप्लॉयमेंट महत्वपूर्ण होते हैं, खासकर उन डेटा साइंस टीमों के लिए जो वितरित सिस्टम में जटिल मशीन लर्निंग पाइपलाइन का प्रबंधन करती हैं।
जैसा कि पहले चर्चा की गई थी, एजेंटिक एआई का उद्भव - जहां स्वायत्त एजेंट बहु-चरणीय तर्क पर सहयोग करते हैं - निर्बाध ऑर्केस्ट्रेशन के बढ़ते महत्व को उजागर करता है। डोमो को उद्धृत करने के लिए:
“AI में सफलता अब सबसे अधिक मॉडल रखने के बारे में नहीं है - यह उन्हें प्रभावी ढंग से ऑर्केस्ट्रेट करने के बारे में है"।
अमेरिकी संगठनों के लिए, ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनना महत्वपूर्ण है जो उनकी वर्तमान तकनीकी परिपक्वता से मेल खाते हों, जबकि बड़े पैमाने पर AI सभी विभागों में अधिक एकीकृत हो जाता है। स्मार्ट स्टार्टिंग पॉइंट एक पायलट प्रोजेक्ट होता है, जो किसी विशिष्ट वर्कफ़्लो, ट्रैकिंग इनपुट्स, आउटपुट और त्रुटियों पर केंद्रित होता है, ताकि भविष्य में स्केलिंग के लिए ऑब्जर्वेबिलिटी बेसलाइन स्थापित की जा सके। सही ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म केवल AI टूल को कनेक्ट करने के अलावा और भी बहुत कुछ करता है - यह फिर से परिभाषित करता है कि टीमें कैसे सहयोग करती हैं, समस्याओं को हल करती हैं, और बड़े पैमाने पर मूल्य कैसे बनाती हैं।
AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न AI मॉडल, डेटा स्रोतों और प्रक्रियाओं को एक स्वचालित सिस्टम में एक साथ लाकर जटिल वर्कफ़्लो को सरल बनाता है। वे शेड्यूलिंग, संसाधन वितरण और API एकीकरण जैसे कार्यों का प्रबंधन करते हैं, मैन्युअल प्रयास को कम करते हैं जबकि विकास के समय और परिचालन खर्च दोनों को काफी कम करते हैं।
इन प्लेटफार्मों को आसानी से बड़े पैमाने पर बनाया गया है, जिससे व्यवसायों को अपने बुनियादी ढांचे में बदलाव किए बिना मुट्ठी भर कार्यों को संभालने से लेकर हजारों के प्रबंधन तक विस्तार करने में मदद मिलती है। वे बड़ी मात्रा में डेटा प्रोसेस करने, संसाधनों के उपयोग को अधिक कुशल बनाने और लगातार निगरानी बनाए रखने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। इससे तेजी से तैनाती होती है, उत्पादकता में वृद्धि होती है, और एआई समाधान होते हैं जो उद्यमों की गतिशील जरूरतों को पूरा करने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित होते हैं।
AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म अक्सर इसके माध्यम से खर्चों को संभालते हैं उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल, व्यवसायों को निश्चित लाइसेंस के लिए प्रतिबद्ध होने के बजाय केवल उसी चीज़ के लिए भुगतान करने दें, जिसका वे उपयोग करते हैं। इनमें से कई प्लेटफ़ॉर्म निम्न से सुसज्जित हैं रीयल-टाइम वित्तीय उपकरण, जिसमें मॉडल या वर्कफ़्लो द्वारा खर्च की निगरानी के लिए डैशबोर्ड, बजट अलर्ट सिस्टम और विस्तृत लागत विश्लेषण के लिए वर्कलोड टैगिंग शामिल हैं। ये टूल यह सुनिश्चित करते हैं कि व्यवसाय अपने AI से संबंधित खर्चों के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण रखें और अपने बजट पर नियंत्रण बनाए रखें।
क्या सेट करता है prompts.ai इसके अलावा इसका सहज इंटरफ़ेस अंतर्निहित लागत-ट्रैकिंग क्षमताओं के साथ संयुक्त है, जो AI खर्चों को अधिकतम तक कम कर सकता है 98%। सब्सक्रिप्शन प्लान, जिनमें शामिल हैं $99—$129 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह, टोकन उपयोग और मॉडल-विशिष्ट मूल्य निर्धारण की वास्तविक समय की निगरानी की पेशकश करें, टीमों को लागतों को सक्रिय रूप से प्रबंधित करने के लिए सशक्त बनाएं। क्लाउड बिलिंग इंटीग्रेशन या मैन्युअल उपयोग निर्यात पर निर्भर अन्य प्लेटफ़ॉर्म के विपरीत - अक्सर देरी का कारण बनते हैं और अतिरिक्त इंजीनियरिंग प्रयासों की आवश्यकता होती है - prompts.ai समय और संसाधनों दोनों की बचत करते हुए तत्काल लागत दृश्यता प्रदान करता है।
Prompts.ai 2025 में सुरक्षित AI ऑर्केस्ट्रेशन के लिए मानक स्थापित कर रहा है, जो व्यवसायों को अपने AI संचालन को आसानी से बढ़ाने के लिए एक विश्वसनीय मंच प्रदान करता है। इसका एकीकृत डैशबोर्ड प्रबंधन को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें अंतर्निहित गवर्नेंस टूल, रियल-टाइम कॉस्ट ट्रैकिंग और अपरिवर्तनीय ऑडिट ट्रेल्स शामिल हैं। ये सुविधाएं सुनिश्चित करती हैं कि व्यवसाय अपने AI वर्कफ़्लो की पूरी निगरानी करते हुए अनुपालन करते रहें।
एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा उपायों जैसे कि रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल, एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन और निरंतर अनुपालन निगरानी से लैस, Prompts.ai ऑपरेशन के हर चरण में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करता है। 35 से अधिक प्रमुख एलएलएम के एकल सुरक्षित ढांचे में एकीकरण के साथ, यह जोखिमों को कम करता है और व्यवसायों को आत्मविश्वास और दक्षता के साथ अपनी AI क्षमताओं का विस्तार करने के लिए सशक्त बनाता है।
