Pay As You Go7 दिन का फ़्री ट्रायल; किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं
AI पहलों को बढ़ाने के लिए मशीन लर्निंग (ML) मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है। यह लेख एमएल वर्कफ़्लो को कारगर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए छह प्रमुख प्लेटफार्मों का मूल्यांकन करता है, जिसमें प्रयोग, परिनियोजन, निगरानी और लागत अनुकूलन शामिल हैं। प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म विशिष्ट उपयोग के मामलों के अनुरूप अलग-अलग सुविधाएँ प्रदान करता है, जिसमें एंटरप्राइज़-ग्रेड अनुपालन से लेकर ओपन-सोर्स फ्लेक्सिबिलिटी तक शामिल हैं। समीक्षा किए गए प्लेटफ़ॉर्म का स्नैपशॉट यहां दिया गया है:
ये प्लेटफ़ॉर्म “मॉडल कब्रिस्तान” और तैनाती की बाधाओं जैसी चुनौतियों का समाधान करते हैं, जिससे टीमों को AI को कुशलतापूर्वक संचालित करने में मदद मिलती है। वैश्विक MLOPs बाजार के बढ़ने का अनुमान है: 1.58 बिलियन डॉलर (2024) को $19.55 बिलियन (2032), जिससे सफलता के लिए सही प्लेटफ़ॉर्म का चुनाव आवश्यक हो जाता है।
ML मॉडल प्रबंधन के लिए 6 अग्रणी AI प्लेटफार्मों की तुलना
Amazon SageMaker एक व्यापक मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जिसे विशेष रूप से AWS उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और लागू करने के लिए उपकरणों का एक पूरा सूट प्रदान करता है, जो इसे उत्पादन-स्तर के वर्कफ़्लो और एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है, जिन्हें AWS सेवाओं के साथ स्केलेबिलिटी और सहज एकीकरण की आवश्यकता होती है।
SageMaker प्रारंभिक प्रयोग से लेकर उत्पादन में तैनाती तक, मशीन सीखने की प्रक्रिया के हर चरण का समर्थन करता है। प्लेटफ़ॉर्म बिल्ट-इन एल्गोरिदम, ऑटोएमएल टूल्स, स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर और ऑटोस्केलिंग, ए/बी टेस्टिंग और ड्रिफ्ट डिटेक्शन जैसे उन्नत परिनियोजन विकल्पों जैसी सुविधाओं के साथ मॉडल विकास को सरल बनाता है। ये क्षमताएं जटिल ML वर्कफ़्लो को संभालने के लिए एक मजबूत आधार बनाती हैं।
जून 2024 से, SageMaker ने अपने पहले के प्रयोग मॉड्यूल की जगह एक प्रबंधित MLFlow ट्रैकिंग सर्वर को शामिल किया है। यह एकीकरण उपयोगकर्ताओं को प्रयोगों को ट्रैक करने, मॉडल रजिस्ट्रियों का प्रबंधन करने और अनुमान लगाने की अनुमति देता है। हालाँकि, कुछ उन्नत MLFlow सुविधाएँ, जैसे कि कस्टम रन क्वेरीज़, SageMaker के बैकएंड की मालिकाना प्रकृति के कारण अनुपलब्ध हैं।
SageMaker का MLFlow इंटीग्रेशन लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क जैसे संगतता को सक्षम बनाता है PyTorch, टेंसरफ़्लो, केरस, scikit-learn, और हगिंग फेस। इसके अतिरिक्त, यह अन्य AWS सेवाओं के साथ निर्बाध रूप से काम करता है जैसे लैम्ब्डा, S3, और इवेंट ब्रिज, उपयोगकर्ताओं को सुव्यवस्थित एमएल पाइपलाइन बनाने में मदद करता है। हालांकि, AWS के साथ प्लेटफ़ॉर्म के गहन एकीकरण से वेंडर लॉक-इन हो सकता है, जिन संगठनों को मल्टी-क्लाउड या हाइब्रिड-क्लाउड रणनीतियों को अपनाने का लक्ष्य रखने पर विचार करना चाहिए।
SageMaker के साथ एक उल्लेखनीय चुनौती लागतों का प्रबंधन करना है। इंजरी के रूप में। एमडी। हसन मोनसूर बताते हैं, “लागत में तेज़ी से इजाफ़ा हो सकता है।” प्लेटफ़ॉर्म की व्यापक सुविधाओं और स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर के कारण महत्वपूर्ण खर्च हो सकते हैं, खासकर उन टीमों के लिए जो कई प्रयोग कर रही हैं या हाई-ट्रैफ़िक मॉडल पेश कर रही हैं। इसे कम करने के लिए, संगठनों को अपने उपयोग की बारीकी से निगरानी करनी चाहिए और अप्रत्याशित शुल्कों से बचने के लिए AWS लागत प्रबंधन टूल का लाभ उठाना चाहिए।
Google Cloud Vertex AI एक पूरी तरह से प्रबंधित प्लेटफ़ॉर्म है जिसे Google के उन्नत मशीन लर्निंग टूल को व्यापक Google क्लाउड इकोसिस्टम के साथ एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मशीन सीखने के जीवनचक्र के लिए शुरू से अंत तक सहायता प्रदान करता है, जिससे टीमों के लिए मॉडल निर्माण से लेकर परिनियोजन तक के कार्यों को संभालना आसान हो जाता है।
Vertex AI पूरी मशीन सीखने की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिसमें प्रशिक्षण मॉडल से लेकर उन्हें तैनात करने और निरंतर निगरानी के माध्यम से उनके प्रदर्शन को सुनिश्चित करने तक सब कुछ शामिल है। यह अद्वितीय ज़रूरतों के अनुरूप कस्टम मॉडल प्रशिक्षण और तेज़ वर्कफ़्लो के लिए लो-कोड AutoML दोनों के विकल्पों के साथ लचीलापन प्रदान करता है। वर्टेक्स पाइपलाइन का उपयोग करके, टीमें एकल, एकीकृत इंटरफ़ेस के माध्यम से प्रशिक्षण, सत्यापन और भविष्यवाणियों का प्रबंधन कर सकती हैं। प्रबंधित एंडपॉइंट और बिल्ट-इन मॉनिटरिंग टूल उत्पादन निरीक्षण को बढ़ाते हैं, जिससे टीमों को सुचारू संचालन बनाए रखने में मदद मिलती है।
प्लेटफ़ॉर्म TensorFlow, PyTorch, और Scikit-learn जैसे लोकप्रिय फ़्रेमवर्क का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता Google के बुनियादी ढांचे से लाभ उठाते हुए परिचित टूल के साथ काम कर सकते हैं। Vertex AI अन्य Google क्लाउड सेवाओं जैसे कि BigQuery के साथ भी सहजता से एकीकृत हो जाता है, लुकर, गूगल कुबेरनेट्स इंजन, और डेटा फ़्लो। यह परस्पर जुड़ा हुआ वातावरण डेटा प्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन के लिए एक सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है।
सेवा के उपयोग के आधार पर कुल लागत के साथ मूल्य निर्धारण $0.19 प्रति उपयोगकर्ता प्रति घंटे से शुरू होता है। अप्रत्याशित खर्चों से बचने के लिए उपयोग पर कड़ी नज़र रखना आवश्यक है।
Microsoft द्वारा विकसित Azure Machine Learning, उन संगठनों के लिए तैयार किया गया एक मजबूत प्लेटफ़ॉर्म है, जिन्हें मशीन लर्निंग (ML) मॉडल के शुरू से अंत तक प्रबंधन की आवश्यकता होती है। विकास से लेकर तैनाती और निरंतर निगरानी तक, यह उन उद्योगों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है जहां सुरक्षा और अनुपालन पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता है।
यह प्लेटफ़ॉर्म संपूर्ण ML जीवनचक्र को कवर करता है, जिसमें प्रयोग ट्रैकिंग, स्वचालित पुनर्प्रशिक्षण और लचीले परिनियोजन विकल्प जैसे उपकरण प्रदान किए जाते हैं। इसका MLFlow-संगत वर्कस्पेस प्रयोग ट्रैकिंग और मॉडल रजिस्ट्री प्रबंधन को सरल बनाता है, जिससे Azure के व्यापक बुनियादी ढांचे के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित होता है। ये सुविधाएं ML वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए इसे एक व्यापक समाधान बनाती हैं।
Azure Machine Learning लोकप्रिय फ्रेमवर्क जैसे कि TensorFlow, PyTorch और Scikit-learn का समर्थन करती है। उपयोगकर्ता Azure के शक्तिशाली बुनियादी ढांचे से लाभ उठाते हुए प्रयोगों को ट्रैक करने के लिए इसके MLFlow-संगत कार्यक्षेत्र का लाभ उठा सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म एज़्योर स्टोरेज सॉल्यूशंस जैसे एज़्योर स्टोरेज समाधानों के साथ भी आसानी से एकीकृत हो जाता है एज़्योर एडीएलएस और एज़्योर ब्लॉब स्टोरेज। परिनियोजन विकल्प समान रूप से विविध हैं, जिनमें क्लाउड-आधारित से लेकर शामिल हैं कुबेरनेट्स क्लस्टर टू एज डिवाइस, विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म उन्नत शासन सुविधाओं की पेशकश करके जीवनचक्र प्रबंधन से आगे निकल जाता है। विनियमित उद्योगों को ध्यान में रखकर बनाया गया, Azure Machine Learning में अंतर्निहित सुरक्षा उपाय और अनुपालन उपकरण शामिल हैं, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि उद्यम मानकों को पूरा किया जाए। ऑडिट ट्रेल्स और विस्तृत अनुपालन दस्तावेज़ीकरण जैसी सुविधाएँ इसे उन संगठनों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती हैं, जिन्हें सख्त निरीक्षण की आवश्यकता होती है।
एज़्योर मशीन लर्निंग को बड़े पैमाने पर संचालन को संभालने के लिए बनाया गया है, जो विभिन्न प्रकार के एमएल फ्रेमवर्क और इन्फ्रास्ट्रक्चर का समर्थन करता है। कंप्यूट संसाधनों को स्केल करने की इसकी क्षमता लगातार प्रदर्शन सुनिश्चित करती है, जिससे यह उन उद्यमों के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बन जाता है जो अपनी एमएल क्षमताओं को बढ़ाना चाहते हैं।
डेटाब्रिक्स MLFlow का एक प्रबंधित संस्करण प्रदान करता है जो एंटरप्राइज़-ग्रेड इन्फ्रास्ट्रक्चर की स्थिरता के साथ ओपन-सोर्स टूल के लचीलेपन को मिश्रित करता है। यह समाधान व्यापक डेटाब्रिक्स ML/AI इकोसिस्टम के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है, जिसमें शामिल हैं यूनिटी कैटलॉग और मॉडल सर्विंग, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए एक एकीकृत स्थान बनाना। इसे दक्षता बनाए रखते हुए सुचारू, शुरू से अंत तक ML संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
डेटाब्रिक्स MLFlow की मुख्य विशेषताओं को मिलाकर पूर्ण जीवनचक्र प्रबंधन सुनिश्चित करता है - ट्रैकिंग, मॉडल रजिस्ट्री, परियोजनाएँ, मॉडल्स, एलएलएम के लिए तैनाती, मूल्यांकन करें, और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग UI - इसके प्लेटफॉर्म की मजबूत क्षमताओं के साथ। यह एकीकरण प्रयोग ट्रैकिंग से लेकर मॉडल परिनियोजन तक, पूरी प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है।
इन जीवनचक्र उपकरणों के अलावा, डेटाब्रिक्स फ्रेमवर्क और स्टोरेज समाधानों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ निर्बाध रूप से काम करके अपनी पेशकश को मजबूत करता है।
डेटाब्रिक्स की असाधारण विशेषताओं में से एक MLFlow का ओपन इंटरफ़ेस है, जो 40 से अधिक एप्लिकेशन और फ्रेमवर्क से जुड़ता है, जैसे कि PyTorch, टेंसरफ़्लो, scikit-learn, ओपनएआई, हगिंग फेस, लैंग चैन, और स्पार्क। यह कई स्टोरेज समाधानों का भी समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं एज़्योर एडीएलएस, एडब्ल्यूएस 3, क्लाउडफ्लेयर R2, और डीबीएफएस, किसी भी आकार के डेटासेट को संभालना - यहां तक कि 100 टीबी जितनी बड़ी फाइलें भी। इसके शीर्ष पर, प्लेटफ़ॉर्म अंतर्निहित उपयोगकर्ता और एक्सेस प्रबंधन टूल प्रदान करता है, जिससे टीम सहयोग सरल हो जाता है।
इंटरऑपरेबिलिटी का यह उच्च स्तर वितरित वातावरण में सुचारू मापनीयता सुनिश्चित करता है।
इसके एकीकरण के साथ अपाचे स्पार्क, MLFlow के साथ डेटाब्रिक्स वितरित क्लस्टर निष्पादन और समानांतर हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का समर्थन करता है। केंद्रीकृत मॉडल रजिस्ट्री मॉडल डिस्कवरी और वर्जन ट्रैकिंग को बढ़ाता है, जो एक साथ विभिन्न मॉडलों पर काम करने वाली कई डेटा साइंस टीमों वाले संगठनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।
डेटाब्रिक्स का मूल्य निर्धारण यहां से शुरू होता है $0.07 प्रति डीबीयू, और प्रबंधित MLFlow समाधान को बिना किसी अतिरिक्त लागत के शामिल किया गया है। यह मूल्य निर्धारण मॉडल बिना किसी अग्रिम निवेश के मशीन लर्निंग ऑपरेशंस को स्केल करना संभव बनाता है।
MLFlow का ओपन-सोर्स संस्करण Apache-2.0 लाइसेंस के तहत, संपूर्ण मशीन लर्निंग जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए एक व्यापक समाधान प्रदान करता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि यूज़र किसी विशिष्ट विक्रेता से बंधे बिना अपने ML इन्फ्रास्ट्रक्चर पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखें। यह एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक लचीले विकल्प के रूप में कार्य करता है, जो अनुकूलन और उपयोगकर्ता की स्वायत्तता पर ध्यान केंद्रित करता है।
MLFlow मशीन लर्निंग मॉडल के विकास, तैनाती और प्रबंधन के लिए एक ऑल-इन-वन वातावरण प्रदान करता है। यह प्रयोग ट्रैकिंग का समर्थन करता है, प्रजनन क्षमता सुनिश्चित करता है, और लगातार तैनाती की सुविधा प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म पैरामीटर, कोड संस्करण, मेट्रिक्स और आउटपुट फ़ाइलों जैसे प्रमुख विवरणों को लॉग करता है। हाल के अपडेट ने एलएलएम एक्सपेरिमेंट ट्रैकर और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए शुरुआती टूल पेश किए हैं, जिससे इसकी क्षमताओं का और विस्तार हो रहा है।
एक खुले इंटरफ़ेस के साथ, MLFlow 40 से अधिक एप्लिकेशन और फ्रेमवर्क के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है, जिसमें PyTorch, TensorFlow और HuggingFace शामिल हैं। यह Azure ADLS और AWS S3 जैसे वितरित स्टोरेज समाधानों से भी जुड़ता है, जो 100 TB तक के डेटासेट का समर्थन करता है। इसके अतिरिक्त, MLFlow ट्रेसिंग में अब शामिल हैं ओपन टेलीमेट्री निगरानी उपकरणों के साथ समर्थन, अवलोकन और संगतता में सुधार करना।
MLFlow छोटे प्रोजेक्ट्स से बड़े पैमाने पर बिग डेटा एप्लिकेशन तक आसानी से स्केल करता है। यह अपाचे स्पार्क के माध्यम से वितरित निष्पादन का समर्थन करता है और कई समानांतर रनों को संभाल सकता है, जिससे यह हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग जैसे कार्यों के लिए आदर्श बन जाता है। इसकी केंद्रीकृत मॉडल रजिस्ट्री मॉडल की खोज, संस्करण प्रबंधन और डेटा विज्ञान टीमों के बीच सहयोग को सुव्यवस्थित करती है।
जबकि MLFlow उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है, सेल्फ-होस्टिंग अतिरिक्त जिम्मेदारियां पेश करती है। संगठनों को सेटअप, प्रशासन और चल रहे रखरखाव को संभालना होगा। इन्फ्रास्ट्रक्चर और कर्मियों की लागत उपयोगकर्ता पर पड़ती है, और ओपन-सोर्स संस्करण में अंतर्निहित उपयोगकर्ता और समूह प्रबंधन टूल का अभाव होता है। इसका मतलब है कि टीमों को अपनी सुरक्षा और अनुपालन उपायों को लागू करना होगा, जिससे जटिलता की एक और परत जुड़ जाएगी।
prompts.ai बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर निर्मित अनुप्रयोगों के लिए संकेतों और प्रयोगों को प्रबंधित करने में माहिर है। फुल-स्केल MLOps प्लेटफ़ॉर्म को बदलने के बजाय, यह एप्लिकेशन लेयर पर काम करता है, विभिन्न प्रयोगों के दौरान प्रॉम्प्ट, मॉडल कॉन्फ़िगरेशन, इनपुट, आउटपुट और मूल्यांकन मेट्रिक्स का ट्रैक रखता है। अमेरिका स्थित टीमें अक्सर इसे अपने मौजूदा क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत करती हैं - जैसे कि AWS, जीसीपी, एज़्योर, या वर्सेल - मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन जैसे कार्यों के लिए अन्य प्लेटफार्मों का उपयोग जारी रखते हुए। यह अनुभाग बताता है कि कैसे prompts.ai एलएलएम-आधारित अनुप्रयोगों के लिए जीवनचक्र प्रबंधन, इंटरऑपरेबिलिटी, गवर्नेंस, स्केलेबिलिटी और लागत दक्षता में सुधार करता है।
prompts.ai प्रॉम्प्ट और कॉन्फ़िगरेशन के लिए संस्करण नियंत्रण, प्रॉम्प्ट और मॉडल विविधताओं के लिए A/B परीक्षण, और विलंबता, सफलता दर और उपयोगकर्ता फ़ीडबैक जैसे मैट्रिक्स की रीयल-टाइम निगरानी जैसी सुविधाओं की पेशकश करके महत्वपूर्ण जीवनचक्र तत्वों से निपटता है। यह LoRA (लो-रैंक अडैप्टेशन) मॉडल के प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग का भी समर्थन करता है, जिससे टीमें पूर्व-प्रशिक्षित बड़े मॉडल को कस्टमाइज़ करने में सक्षम होती हैं। इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म AI एजेंटों के विकास की सुविधा प्रदान करता है और ऐसे वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है जो एंटरप्राइज़ टूल जैसे एंटरप्राइज़ टूल के साथ सहजता से एकीकृत होते हैं स्लैक, जीमेल, और ट्रेलो। अन्य जीवनचक्र प्रक्रियाएँ, जैसे कि मॉडल प्रशिक्षण, मानक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से प्रबंधित रहती हैं।
प्लेटफ़ॉर्म 35 से अधिक प्रमुख AI मॉडल तक पहुंच को सरल बनाता है, जिसमें शामिल हैं जीपीटी, क्लाउड, लामा, और युग्म, एक एकीकृत इंटरफ़ेस के माध्यम से। यूएस-आधारित टीमें अक्सर API के माध्यम से prompts.ai को AWS, GCP, या Azure जैसे क्लाउड प्रदाताओं के साथ एकीकृत करती हैं, इसके SDK या REST API का उपयोग करके प्रॉम्प्ट, प्रतिक्रियाओं और मेटाडेटा जैसे उपयोगकर्ता आईडी, प्लान प्रकार और टाइमस्टैम्प को लॉग करने के लिए स्थानीय यूएस टाइम ज़ोन में लॉग प्रॉम्प्ट, प्रतिक्रियाओं और मेटाडेटा को लॉग करती हैं। कुबेरनेट्स-आधारित सेटअप के लिए, टीमें साझा मिडलवेयर का उपयोग करके prompts.ai लॉगिंग को माइक्रोसर्विसेज में एम्बेड कर सकती हैं, जबकि वे अभी भी अवलोकन करने योग्य टूल पर निर्भर हैं प्रोमेथियस और Grafana व्यापक निगरानी के लिए।
prompts.ai प्रॉम्प्ट और कॉन्फ़िगरेशन को केंद्रीकृत और वर्जनिंग करके शासन को मजबूत करता है, जबकि हर इंटरैक्शन के विस्तृत लॉग को बनाए रखता है, जिसमें प्रॉम्प्ट, मॉडल और उपयोग किए गए पैरामीटर शामिल हैं। ये लॉग ऑडिट ट्रेल्स बनाते हैं जो स्पष्टीकरण और पुनरुत्पादन को बढ़ाते हैं - वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे विनियमित उद्योगों की प्रमुख आवश्यकताएं। प्लेटफ़ॉर्म SOC 2 टाइप II, HIPAA और GDPR की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करता है और 19 जून, 2025 को अपना SOC 2 टाइप 2 ऑडिट शुरू किया। हालाँकि, सख्त अमेरिकी विनियामक ज़रूरतें, जैसे कि डेटा गुमनामी, भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण और डेटा निवास आवश्यकताएं, आमतौर पर किसी संगठन के बैकएंड और क्लाउड सेटअप के भीतर नियंत्रित की जाती हैं।
LLM कॉल की उच्च मात्रा को संभालने के लिए बनाया गया, prompts.ai लेटेंसी को कम करने के लिए केवल सबसे आवश्यक मेटाडेटा कैप्चर करता है। कई यूएस-आधारित SaaS टीमें बैच करने के लिए एक आंतरिक प्रॉक्सी लेयर का उपयोग करती हैं या अतुल्यकालिक रूप से prompts.ai को लॉग भेजती हैं, जिससे उन बाधाओं से बचा जा सकता है जो प्रदर्शन को धीमा कर सकती हैं। स्केलेबिलिटी के विचारों में अक्सर लॉग अंतर्ग्रहण के लिए नेटवर्क थ्रूपुट, बड़े डेटासेट के लिए संग्रहण लागत और अवधारण रणनीतियां शामिल होती हैं। सामान्य प्रथाओं में लंबी अवधि के विश्लेषण के लिए एकत्रित मेट्रिक्स को रखते हुए 30 से 90 दिनों के बीच पूर्ण लॉग रिटेंशन अवधि सेट करना शामिल है।
prompts.ai प्रत्येक लॉग किए गए इंटरैक्शन को उसके मॉडल उपयोग, टोकन खपत और यूएस डॉलर में संबंधित लागतों से जोड़कर विस्तृत लागत ट्रैकिंग प्रदान करता है। टीमें गुणवत्ता और लागत के बीच सही संतुलन खोजने के लिए विभिन्न स्तरों पर खर्चों का विश्लेषण कर सकती हैं - जैसे कि एंडपॉइंट, फ़ीचर या यूज़र सेगमेंट के अनुसार - और मॉडल की तुलना करने के लिए प्रयोग चला सकती हैं (जैसे, GPT-4 बनाम वर्टेक्स AI पर एक छोटा या ओपन-सोर्स मॉडल)। उपयोगी मेट्रिक्स में प्रति अनुरोध औसत और 95 प्रतिशत लागत, प्रति मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता लागत, प्रति वर्कफ़्लो लागत और हर सफल कार्य को पूरा करने की लागत शामिल है। उदाहरण के लिए, prompts.ai का उपयोग करने वाली एक U.S. B2B SaaS कंपनी ने पाया कि प्रॉम्प्ट में थोड़ा बदलाव करने और अधिक किफायती मॉडल का उपयोग करने से लागत में 30-40% की कटौती करते हुए उच्च उपयोगकर्ता संतुष्टि बनी रहती है।
विस्तृत प्लेटफ़ॉर्म समीक्षाओं में गोता लगाने के बाद, यहां इसका स्नैपशॉट दिया गया है prompts.ai की प्रमुख ताकतें और ऐसे क्षेत्र जहां इसकी कमी हो सकती है।
prompts.ai बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए आगे की सोच वाला दृष्टिकोण अपनाता है। यह SOC 2, HIPAA, और GDPR जैसे कठोर अनुपालन मानकों का पालन करते हुए 35 से अधिक प्रमुख AI मॉडल तक सहज पहुंच प्रदान करता है। उपयोगकर्ताओं ने प्रभावशाली लागत बचत की सूचना दी है, जिसमें AI खर्चों में संभावित रूप से 98% तक की कमी आई है। हालाँकि, प्लेटफ़ॉर्म की कुछ सीमाएँ हैं, जैसे कि कस्टम मॉडल प्रशिक्षण के लिए समर्थन की कमी और यह तथ्य कि इसकी सबसे उन्नत सुविधाएँ केवल उच्च-स्तरीय योजनाओं के माध्यम से ही उपलब्ध हैं।
सही मशीन लर्निंग मॉडल मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म चुनने का मतलब है इसे अपने इंफ्रास्ट्रक्चर, टीम विशेषज्ञता और व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करना। अमेज़ॅन सेजमेकर S3 और जैसी सेवाओं के साथ इसके सहज एकीकरण के कारण, पहले से ही AWS का उपयोग करने वाली टीमों के लिए एक मजबूत विकल्प है CloudWatch। गूगल क्लाउड वर्टेक्स एआई डेटा पर केंद्रित संगठनों को पूरा करता है, BigQuery और AutoML जैसे टूल का लाभ उठाता है। विनियमित उद्योगों में उद्यमों के लिए, एज़्योर मशीन लर्निंग शासन और हाइब्रिड क्लाउड क्षमताओं पर जोर देने के साथ सबसे अलग है।
विशिष्ट विक्रेताओं से लचीलापन और स्वतंत्रता चाहने वालों के लिए, एमएलफ्लो (ओपन सोर्स) प्रयोग ट्रैकिंग और मॉडल रजिस्ट्री जैसी सुविधाओं के साथ बजट के अनुकूल समाधान प्रदान करता है। MLFlow के साथ डेटाब्रिक्स बड़े पैमाने पर डेटा प्रबंधन को संभालने के लिए डिज़ाइन की गई उन्नत लेकहाउस क्षमताओं की पेशकश करके इस पर विस्तार करता है। दूसरी ओर, prompts.ai एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन पर ध्यान केंद्रित करता है, जिससे यूएस-आधारित टीमों को 35 से अधिक प्रमुख एआई मॉडल, एंटरप्राइज़-ग्रेड अनुपालन और महत्वपूर्ण लागत लाभ तक त्वरित पहुंच मिलती है।
ये अंतर प्लेटफ़ॉर्म चयन के महत्व को रेखांकित करते हैं, खासकर जब कई व्यवसाय AI पहलों को बढ़ाने में चुनौतियों का सामना करते हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि दुनिया भर में लगभग 74% संगठन AI परियोजनाओं को पायलट से उत्पादन में बदलने के लिए संघर्ष करते हैं, और लगभग 90% AI मॉडल पायलट चरण से आगे बढ़ने में विफल रहते हैं। ऐसी बाधाओं के साथ, प्लेटफ़ॉर्म को लागत पारदर्शिता, CI/CD एकीकरण और मजबूत अवलोकन सुविधाओं को प्राथमिकता देनी चाहिए। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि वैश्विक MLOPs बाजार के 2024 में 1.58 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2032 तक $19.55 बिलियन होने की उम्मीद है।
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रबंधित करने के लिए AI प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, इन पर पूरा ध्यान दें आवश्यक क्षमताएं जैसे कि प्रशिक्षण, परिनियोजन, निगरानी और संस्करण नियंत्रण। सुनिश्चित करें कि प्लेटफ़ॉर्म आपके मौजूदा टूल और वर्कफ़्लो के साथ आसानी से एकीकृत हो, और सत्यापित करें कि यह बढ़ते डेटा वॉल्यूम और अधिक जटिल मॉडल को समायोजित करने के लिए प्रभावी ढंग से स्केल कर सकता है।
इसके अतिरिक्त, यह आकलन करें कि प्लेटफ़ॉर्म आपके विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए कितना उपयुक्त है। ऐसी सुविधाओं की तलाश करें जो मज़बूत हों शासन, समय के साथ मॉडल की सटीकता और अनुपालन बनाए रखने में मदद करता है। ऐसे टूल चुनें, जो आपके संगठन के लक्ष्यों और आवश्यकताओं के साथ सहजता से संरेखित करते हुए पूरे मॉडल जीवनचक्र को सरल बनाते हैं।
AI प्लेटफ़ॉर्म को इस तरह की सुविधाओं के साथ खर्चों को नियंत्रण में रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है स्वचालित स्केलिंग, जो कुशल उपयोग को सुनिश्चित करते हुए मांग के आधार पर गणना संसाधनों को समायोजित करता है। वे यह भी प्रदान करते हैं लागत निगरानी उपकरण वास्तविक समय में खर्च को ट्रैक करने में मदद करने के लिए और बजट अलर्ट उपयोगकर्ताओं को उनकी सीमाओं को पार करने से पहले उन्हें सूचित करने के लिए। एक के साथ पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल, आपसे केवल आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली गणना, संग्रहण और परिनियोजन सेवाओं के लिए शुल्क लिया जाता है, जिससे सुव्यवस्थित संचालन को बनाए रखते हुए लागतों का प्रबंधन करना आसान हो जाता है।
ये AI प्लेटफ़ॉर्म लोकप्रिय टूल और सेवाओं जैसे कि लोकप्रिय टूल और सेवाओं के साथ आसानी से काम करने के लिए बनाए गए हैं गिटहब, एज़्योर देवऑप्स, पावर बीआई, टेंसरफ़्लो, PyTorch, स्किकिट-लर्न, डॉकर, और कुबेरनेट्स। वे प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के साथ भी सहजता से एकीकृत होते हैं, जिनमें शामिल हैं एडब्ल्यूएस, गूगल क्लाउड, और नीलाकाश।
API, कमांड-लाइन इंटरफेस (CLI), और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले फ्रेमवर्क के साथ संगतता जैसी सुविधाओं की पेशकश करके, ये प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो को सरल बनाते हैं, वातावरण को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करते हैं, और लचीली मल्टी-क्लाउड परिनियोजन का समर्थन करते हैं। एकीकरण का यह स्तर मौजूदा सिस्टम के साथ संगतता बनाए रखते हुए एक आसान मशीन लर्निंग मॉडल जीवनचक्र सुनिश्चित करता है।
