जटिल एमएल पाइपलाइनों का प्रबंधन करना पहले से कहीं ज्यादा आसान है। 2026 में, मशीन लर्निंग टीमें बढ़ती पाइपलाइन जटिलता, अनुपालन आवश्यकताओं और क्लाउड लागतों से निपट रही हैं। यहां छह प्रमुख ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म का त्वरित विवरण दिया गया है, जो वर्कफ़्लो को कारगर बनाते हैं, लागत कम करते हैं, और एंटरप्राइज़ AI प्रोजेक्ट्स के लिए गवर्नेंस में सुधार करते हैं:

• Prompts.ai: बेंचमार्किंग, कॉस्ट ट्रैकिंग और गवर्नेंस के टूल के साथ एलएलएम वर्कफ़्लो के लिए बनाया गया। पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट इसे लागत-कुशल बनाते हैं।
• अपाचे एयरफ्लो: ओपन-सोर्स और मॉड्यूलर, व्यापक एकीकरण के साथ जटिल DAG- आधारित वर्कफ़्लो के लिए आदर्श।
• क्यूबफ्लो: Kubernetes-native, वितरित प्रशिक्षण और स्केलेबल अनुमान का समर्थन करता है, लेकिन इसके लिए उच्च DevOps विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
• फ्लाइट: इंट्रा-टास्क चेकपॉइंटिंग जैसी सुविधाओं के साथ कुबेरनेट्स वातावरण के लिए संस्करण-नियंत्रित, स्केलेबल वर्कफ़्लोज़।
• मेटाफ़्लो: पायथन-फर्स्ट, सहज क्लाउड इंटीग्रेशन के साथ, डेटा वैज्ञानिकों के लिए बुनियादी ढांचे के प्रबंधन को सरल बनाता है।
• प्रीफेक्ट: डायनामिक टास्क हैंडलिंग और मजबूत सुरक्षा सुविधाओं के साथ लाइटवेट पायथन-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन।

बड़े पैमाने पर एलएलएम ऑपरेशन को संभालने से लेकर स्पॉट इंस्टेंस सपोर्ट जैसी लागत-बचत सुविधाओं की पेशकश तक, प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म में अद्वितीय ताकतें होती हैं। अपनी टीम के लिए सही समाधान चुनने में आपकी मदद करने के लिए नीचे एक त्वरित तुलना दी गई है।

त्वरित तुलना

प्लेटफ़ॉर्म के लिए सबसे अच्छा मुख्य विशेषताऐं कॉस्ट मॉडल Prompts.ai एलएलएम वर्कफ़्लोज़, गवर्नेंस-केंद्रित 35+ LLM, FinOps टूल, सख्त अनुपालन पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट एयरफ्लो जटिल कार्य निर्भरताएं DAG- आधारित, 1,000+ एकीकरण, गतिशील कार्य मुफ़्त (ओपन-सोर्स) + इंफ़्रा कॉस्ट क्यूबफ्लो कुबेरनेट्स-मूल एमएल जीवनचक्र वितरित प्रशिक्षण, मापनीय अनुमान फ्री (ओपन-सोर्स) + इंफ्रा कॉस्ट फ्लाइट पुनरुत्पादकता, संस्करणित वर्कफ़्लोज़ चेकपॉइंटिंग, मल्टी-टेनेंट आर्किटेक्चर फ्री (ओपन-सोर्स) + इंफ्रा कॉस्ट मेटाफ़्लो डेटा साइंस टीमें पायथन वर्कफ़्लोज़, क्लाउड एब्स्ट्रैक्शन फ्री (ओपन-सोर्स) + क्लाउड कॉस्ट प्रीफेक्ट पायथन-केंद्रित टीमें, गतिशील कार्य हाइब्रिड निष्पादन, मजबूत सुरक्षा, RBAC फ्री (ओपन-सोर्स) + पेड टियर

चाहे आप AI वर्कफ़्लो को बढ़ा रहे हों, लागतों को अनुकूलित कर रहे हों, या अनुपालन सुनिश्चित कर रहे हों, सही प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना आपके बुनियादी ढांचे, टीम विशेषज्ञता और प्रोजेक्ट लक्ष्यों पर निर्भर करता है। आइए इस बारे में गहराई से जानें कि प्रत्येक समाधान को सबसे अलग क्या बनाता है।

1। prompts.ai

आर्किटेक्चर

Prompts.ai एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के रूप में कार्य करता है, जो 35 से अधिक बड़े भाषा मॉडल (सहित) को समेकित रूप से एकीकृत करता है जीपीटी-5, क्लाउड, और लामा) एकल इंटरफ़ेस में। इसका बहुस्तरीय डिज़ाइन प्रक्रिया को अलग-अलग चरणों में विभाजित करता है: शीघ्र निर्माण, सुरक्षा जाँच और परिनियोजन। मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो के दौरान अनुपालन सुनिश्चित करते हुए यह संरचना परिचालन जोखिमों को कम करती है। प्लेटफ़ॉर्म एजेंटिक वर्कफ़्लो का भी समर्थन करता है, जो डेटा की आवाजाही को स्वचालित करता है और पाइपलाइनों में आउटपुट को मानकीकृत करता है। चेन-ऑफ-थॉट इंटीग्रेशन के साथ, टीमें मॉडल द्वारा किए गए हर निर्णय का पता लगा सकती हैं, जिससे उत्पादन एमएल सिस्टम में पारदर्शिता की एक परत जुड़ जाती है। यह आर्किटेक्चर ML बेंचमार्किंग को बढ़ाने और परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिए तैयार किया गया है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

Prompts.ai प्रत्यक्ष प्रदर्शन बेंचमार्किंग के लिए टूल प्रदान करता है, जिससे ML इंजीनियरों को कई प्लेटफार्मों की आवश्यकता के बिना सटीकता, विलंबता और आउटपुट गुणवत्ता का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है। रियल-टाइम FinOps में टोकन उपयोग की निगरानी करने, AI खर्चों को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ने की सुविधा है। इससे टीमों को स्केलिंग से पहले महंगे वर्कफ़्लो की पहचान करने में मदद मिलती है। प्लेटफ़ॉर्म के “टाइम सेवर्स” पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो में सर्वोत्तम प्रथाओं को एम्बेड करके डेटा सत्यापन, फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल मूल्यांकन जैसे सामान्य एमएल कार्यों को सुव्यवस्थित करते हैं। इसके अतिरिक्त, बिल्ट-इन प्रॉम्प्ट इंजीनियर सर्टिफिकेशन प्रोग्राम टीमों को वर्कफ़्लो को परिष्कृत और मानकीकृत करने के लिए तैयार करता है, जिससे एक बार के प्रयोगों को दोहराए जाने योग्य, ऑडिट करने योग्य प्रक्रियाओं में बदल दिया जाता है। इन क्षमताओं को पूरा करने के लिए, Prompts.ai सख्त सुरक्षा उपाय लागू करता है।

शासन और सुरक्षा

एंटरप्राइज़ एमएलओपी में शासन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को समझते हुए, Prompts.ai एक केंद्रीकृत नियंत्रण प्रणाली प्रदान करता है जो हर एजेंट के फैसले को लॉग करता है और सख्त नीतियों को लागू करता है। स्वचालित ऑडिट ट्रेल्स और PII फ़िल्टरिंग कड़े अमेरिकी मानकों का अनुपालन सुनिश्चित करते हैं। ये सुरक्षा प्रोटोकॉल फॉर्च्यून 500 कंपनियों और अत्यधिक विनियमित उद्योगों को संवेदनशील डेटा से समझौता किए बिना, आत्मविश्वास से एमएल पाइपलाइनों को तैनात करने की अनुमति देते हैं।

कॉस्ट मॉडल

Prompts.ai एक पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट सिस्टम पर काम करता है, जो लागत को सीधे उपयोग से जोड़ता है। व्यक्तिगत योजनाएँ $0/माह से शुरू होती हैं, जिससे जोखिम मुक्त अन्वेषण की अनुमति मिलती है, जबकि व्यावसायिक स्तर $99 से $129 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह तक होते हैं। टूल को एक ऑर्केस्ट्रेशन लेयर में समेकित करके, प्लेटफ़ॉर्म AI सॉफ़्टवेयर की लागत को 98% तक कम कर सकता है। रीयल-टाइम खर्च ट्रैकिंग और एक विस्तृत FinOps डैशबोर्ड बारीक जानकारी प्रदान करता है जिसमें मॉडल, प्रॉम्प्ट और वर्कफ़्लो सबसे अधिक लागत उत्पन्न करते हैं। यह पारदर्शिता विशेष रूप से AWS, Azure, या Google Cloud पर क्लाउड बजट प्रबंधित करने वाली अमेरिकी टीमों के लिए महत्वपूर्ण है। लागत मॉडल स्पष्ट, उपयोग-आधारित खर्च नियंत्रण की आवश्यकता के अनुरूप है।

2। अपाचे एयरफ्लो

आर्किटेक्चर

अपाचे एयरफ्लो 3.x को एक पर बनाया गया है मॉड्यूलर आर्किटेक्चर जो मुख्य कार्यक्षमताओं को चार मुख्य घटकों में विभाजित करता है: एक शेड्यूलर, एक वेबसर्वर, एक मेटाडेटा डेटाबेस और एक स्टैंडअलोन डीएजी प्रोसेसर। यह पृथक्करण शेड्यूलर से उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त कोड को अलग करके बेहतर सुरक्षा सुनिश्चित करता है। 2026 की शुरुआत में, नवीनतम स्थिर संस्करण 3.1.5 है, जो इसका परिचय देता है टास्क एसडीके। यह SDK ऑर्केस्ट्रेशन इंजन से निष्पादन तर्क को अलग करके कार्य निर्माण को सुव्यवस्थित करता है, जिससे वर्कफ़्लो अधिक कुशल हो जाते हैं।

prompts.ai के समान, Airflow स्केलेबल और कुशल ML ऑर्केस्ट्रेशन की मांग को पूरा करता है। हालाँकि, इसका ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क prompts.ai के एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म मॉडल के विपरीत है। Airflow की एक ख़ास विशेषता यह है प्लग करने योग्य कंप्यूट मॉडल, जो कार्यों को विविध अवसंरचनाओं में चलाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, डेटा इंजीनियरिंग कार्य स्पार्क क्लस्टर का लाभ उठा सकते हैं, जबकि मॉडल प्रशिक्षण के माध्यम से GPU का उपयोग किया जा सकता है कुबेरनेट स्पोड ऑपरेटर। द टास्कफ्लो एपीआई पायथन डेकोरेटर्स और अंतर्निहित XCOM के माध्यम से कार्यों के बीच डेटा साझाकरण को सरल बनाता है, जिससे उपयोगकर्ता मानक ML स्क्रिप्ट को ऑर्केस्ट्रेटेड वर्कफ़्लो में आसानी से बदल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, डायनामिक टास्क मैपिंग रनटाइम के दौरान पाइपलाइनों को गतिशील रूप से स्केल करने में सक्षम बनाता है। यह कार्यों की संख्या को पूर्वनिर्धारित करने की आवश्यकता के बिना विभिन्न हाइपरपैरामीटर के साथ समानांतर मॉडल प्रशिक्षण चलाने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। ये सुविधाएँ Airflow को ML परियोजनाओं के लिए एक बहुमुखी उपकरण बनाती हैं, जो prompts.ai जैसे प्लेटफार्मों की मजबूत क्षमताओं का पूरक है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

एयरफ्लो पारंपरिक डेटा इंजीनियरिंग से परे विकसित हुआ है, जो अब 1,000 से अधिक इंटीग्रेशन की पेशकश करता है, जिसमें एमएलफ्लो, वेट एंड बायसेस और पाइनकोन और वीविएट जैसे वेक्टर डेटाबेस शामिल हैं। यह विस्तार एयरफ्लो को एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थान देता है LLMOps वर्कफ़्लोज़, जैसे कि रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) को ऑर्केस्ट्रेटिंग करना और फाइन-ट्यूनिंग पाइपलाइन जो मालिकाना डेटा को वेक्टर डेटाबेस में शामिल करती हैं। डायनामिक टास्क मैपिंग एमएल प्रशिक्षण कार्यों को समानांतर रूप से स्केल करने की इसकी क्षमता को और बढ़ाता है।

साथ में डेटा-संचालित शेड्यूलिंग एयरफ़्लो डेटासेट द्वारा संचालित, जब विशिष्ट डेटा निर्भरताएं अपडेट की जाती हैं, तो वर्कफ़्लो स्वचालित रूप से ट्रिगर हो सकते हैं, जिससे अधिक प्रतिक्रियाशील MLOPs पाइपलाइन बनती हैं। द सेटअप और टियरडाउन कार्य प्रकार अस्थायी ML संसाधनों को प्रबंधित करने में मदद करते हैं, यह सुनिश्चित करते हैं कि महंगे GPU क्लस्टर केवल प्रशिक्षण कार्यों के दौरान सक्रिय होते हैं, जो बुनियादी ढांचे की लागतों को नियंत्रित करने में मदद करता है। प्रशिक्षण से पहले डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, Airflow जैसे टूल के साथ एकीकृत होता है बड़ी उम्मीदें और सोडा कोर, मॉडल परिणामों को प्रभावित करने वाले खराब डेटा के जोखिम को कम करना। ये विशेषताएं एयरफ्लो की पारंपरिक डेटा इंजीनियरिंग को अत्याधुनिक एमएल ऑपरेशंस से जोड़ने की क्षमता को उजागर करती हैं।

शासन और सुरक्षा

एयरफ्लो “कोड के रूप में वर्कफ़्लो” दृष्टिकोण टीमों को संस्करण नियंत्रण के लिए Git का उपयोग करने और ऑडिट ट्रेल्स को बनाए रखने की अनुमति देता है। यह बिल्ट-इन है OpenLineage एकीकरण डेटा वंशावली ट्रैकिंग और मॉडल गवर्नेंस का समर्थन करता है, जो GDPR और HIPAA जैसे अनुपालन मानकों को पूरा करने के लिए महत्वपूर्ण है। हाल ही में पेश किया गया एयरफ्लो सीटीएल कमांड-लाइन टूल (संस्करण 0.1.0, अक्टूबर 2025 में जारी) तैनाती को प्रबंधित करने के लिए एक सुरक्षित, एपीआई-संचालित तरीका प्रदान करता है।

Airflow 3.x में सुरक्षा एक प्रमुख फोकस है, जो एक को लागू करता है मल्टी-रोल सिक्योरिटी मॉडल। परिनियोजन प्रबंधक, DAG लेखक और संचालन उपयोगकर्ता जैसी भूमिकाएँ यह सुनिश्चित करती हैं कि डेटा वैज्ञानिक पूर्ण प्रशासनिक पहुँच की आवश्यकता के बिना पाइपलाइन बना सकते हैं। सख्त सुरक्षा सीमाओं को लागू करते हुए, कार्य प्रतिरूपण के माध्यम से विशिष्ट यूनिक्स उपयोगकर्ता अनुमतियों के तहत वर्कफ़्लो भी चल सकते हैं। इसके अलावा, इसके साथ एकीकरण अमेज़ॅन सीक्रेट मैनेजर और हाशिकॉर्प वॉल्ट सुनिश्चित करें कि संवेदनशील क्रेडेंशियल्स और API कुंजियाँ सुरक्षित रूप से संग्रहीत हैं।

कॉस्ट मॉडल

अपाचे एयरफ्लो है उपयोग करने के लिए नि: शुल्क अपाचे लाइसेंस 2.0 के तहत हालांकि, सेटअप और चल रहे रखरखाव के लिए आवश्यक DevOps संसाधनों के कारण Airflow चलाने की कुल लागत काफी हो सकती है। हालांकि कोई लाइसेंस शुल्क नहीं है, संगठनों को क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर, कुशल कर्मियों और प्लेटफ़ॉर्म की संसाधन-गहन प्रकृति से संबंधित खर्चों का हिसाब देना होगा।

ऑपरेशनल ओवरहेड को कम करने की चाहत रखने वालों के लिए, प्रबंधित सेवाएं जैसे खगोल विज्ञानी, माँ के रूप में, और गूगल क्लाउड कम्पोज़र स्तरीय या उपभोग-आधारित मूल्य निर्धारण की पेशकश करें। इन सेवाओं में अक्सर श्रमिकों की कतार जैसे अनुकूलन शामिल होते हैं, जो सबसे अधिक लागत प्रभावी मशीनों को कार्य आवंटित करते हैं। उदाहरण के लिए, GPU नोड संसाधन-भारी प्रशिक्षण कार्यों को संभाल सकते हैं, जबकि हल्के कार्य अधिक किफायती CPU उदाहरणों को असाइन किए जाते हैं। लागत दक्षता को अधिकतम करने के लिए, संगठनों को अपने उपयोग को इन लचीले मूल्य निर्धारण मॉडल के साथ संरेखित करना चाहिए, विशेष रूप से हाइब्रिड या क्लाउड-आधारित वातावरण में।

3। क्यूबफ़्लो

आर्किटेक्चर

क्यूबफ्लो पाइपलाइन (केएफपी) उपयोगकर्ताओं को पायथन एसडीके के माध्यम से मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ़ के रूप में परिभाषित करने की अनुमति देता है। इन वर्कफ़्लोज़ को कंटेनरीकृत निष्पादन के लिए YAML फ़ाइलों में संकलित किया जाता है। प्लेटफ़ॉर्म का मॉड्यूलर डिज़ाइन कई प्रमुख घटकों को एकीकृत करता है, जिसमें वितरित प्रशिक्षण के लिए ट्रेनर भी शामिल है, कातिब हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के लिए, और के- सर्व स्केलेबल अनुमान के लिए एक केंद्रीकृत डैशबोर्ड इन घटकों को प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिससे यह Kubernetes-native ML ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक पसंदीदा विकल्प बन जाता है। Kubeflow यह सुनिश्चित करता है कि वर्कफ़्लो लगातार चलते रहें, चाहे वह स्थानीय मशीनों, ऑन-प्रिमाइसेस क्लस्टर या Google Cloud जैसे क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर हो वर्टेक्स एआई। यह आर्किटेक्चर निर्बाध और कुशल ML जीवनचक्र का समर्थन करता है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

Kubeflow का मॉड्यूलर दृष्टिकोण इसे मशीन लर्निंग के लिए तैयार किए गए उपकरणों की एक श्रृंखला से लैस करता है। यह Pipelines, Trainer, Katib, और KServe का उपयोग करके - डेटा तैयार करने से लेकर परिनियोजन तक - संपूर्ण ML जीवनचक्र को ऑर्केस्ट्रेट करता है। एक अंतर्निहित मॉडल रजिस्ट्री सभी प्रयोगों और परिनियोजन में पुनरुत्पादन सुनिश्चित करती है। कैटिब बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन और ग्रिड सर्च जैसे तरीकों से हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग को सरल बनाता है। बड़े पैमाने के कार्यों के लिए, ट्रेनर घटक फ्रेमवर्क का उपयोग करके वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है जैसे PyTorch, हगिंग फेस, डीप स्पीड, और जैक्स। KServe के साथ निर्मित मॉडल को परिनियोजित करने के लिए सर्वर रहित, फ्रेमवर्क-स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है टेंसरफ़्लो, PyTorch, या scikit-learn। समानांतर निष्पादन और कैशिंग जैसी अतिरिक्त सुविधाएं कम्प्यूटेशनल दक्षता को बढ़ाती हैं, जबकि क्यूबफ्लो पायथन एसडीके पाइपलाइन निर्माण को सरल बनाता है।

शासन और सुरक्षा

Kubeflow वर्कलोड को अलग करने और उपयोगकर्ता अनुमतियों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए Kubernetes RBAC और नेमस्पेस को नियुक्त करता है। ML मेटाडेटा सेवा निष्पादित कंटेनरों की स्थिति और वंशावली को ट्रैक करती है, उनके इनपुट, आउटपुट और संबंधित डेटा कलाकृतियों के बारे में विवरण कैप्चर करती है। मॉडल रजिस्ट्री एक स्पष्ट ऑडिट ट्रेल रखती है, जो प्रयोग को प्रोडक्शन वर्कफ़्लो से जोड़ती है। सभी घटकों तक पहुंच सेंट्रल डैशबोर्ड के माध्यम से सुरक्षित होती है, जो प्रमाणीकृत इंटरफेस का उपयोग करता है। पाइपलाइन पर्सिस्टेंस एजेंट एक MySQL-समर्थित मेटाडेटा स्टोर में निष्पादन डेटा लॉग करता है, जो गवर्नेंस और ऑडिट की जरूरतों का समर्थन करता है। Kubernetes के रहस्यों का उपयोग संवेदनशील क्रेडेंशियल्स को सुरक्षित रूप से प्रबंधित करने के लिए किया जाता है, जिससे Kubeflow एयर-गैप्ड वातावरण और निजी क्लाउड परिनियोजन के लिए एक व्यवहार्य विकल्प बन जाता है।

कॉस्ट मॉडल

Apache 2.0 लाइसेंस के तहत एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट के रूप में, Kubeflow लाइसेंस शुल्क को समाप्त करता है, हालांकि उपयोगकर्ताओं को अंतर्निहित Kubernetes अवसंरचना की लागतों का हिसाब देना चाहिए। इसमें क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म से संबंधित खर्च शामिल हैं जैसे गूगल कुबेरनेट्स इंजन या ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन, साथ ही जैसे टूल के माध्यम से कलाकृतियों के प्रबंधन के लिए भंडारण की आवश्यकता होती है समुद्री शैवाल FS या गूगल क्लाउड स्टोरेज। उन संगठनों के लिए, जो Google Cloud Vertex AI पाइपलाइन जैसी प्रबंधित सेवाएँ पे-एज़-यू-गो मॉडल पेश करती हैं, जो बुनियादी ढांचे के प्रबंधन का ध्यान रखता है। इसके अतिरिक्त, Kubeflow पाइपलाइन में कैशिंग जैसी सुविधाएं पुनरावर्तन समय को कम करने में मदद कर सकती हैं, जिससे संबंधित क्लाउड लागतों में कटौती हो सकती है।

4। फ्लाइट

आर्किटेक्चर

फ्लाईट को एक पर बनाया गया है थ्री-प्लेन आर्किटेक्चर जो कुशलतापूर्वक अपने संचालन को व्यवस्थित करता है: यूज़र प्लेन, कंट्रोल प्लेन और डेटा प्लेन।

• द यूज़र प्लेन इसमें FlyteKit, एक पायथन SDK, और Flytectl, एक CLI टूल शामिल है। इन टूल की मदद से डेवलपर टास्क और वर्कफ़्लो को डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) के रूप में परिभाषित कर सकते हैं।
• द कंट्रोल प्लेन इसमें FlyteAdmin, मुख्य API और FlyteConsole, एक वेब-आधारित इंटरफ़ेस शामिल हैं। ये घटक अनुरोधों को संभालते हैं, वर्कफ़्लो इतिहास को संग्रहीत करते हैं, और निष्पादन प्रबंधित करते हैं।
• द डेटा प्लेन फ्लाईटप्रोपेलर चलाता है, जो गो में लिखा गया कुबेरनेट्स कंट्रोलर है। FlytePropeller निष्पादन इंजन के रूप में कार्य करता है, वर्कफ़्लो चलाता है और कंट्रोल प्लेन को स्टेटस अपडेट प्रदान करता है।

कुबेरनेट्स-नेटिव डिज़ाइन फ़्लाइट को उच्च समरूपता और स्केल को आसानी से संभालने की अनुमति देता है, जो छोटे प्रयोगों से लेकर वर्कलोड तक की परियोजनाओं का समर्थन करता है, जिसमें हजारों सीपीयू की आवश्यकता होती है। आज, बड़े पैमाने पर पाइपलाइनों को तैनात करने के लिए 3,000 से अधिक टीमें फ़्लाइट पर भरोसा करती हैं। यह आर्किटेक्चर Flyte की मशीन लर्निंग क्षमताओं की रीढ़ है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

Flyte मशीन सीखने के संपूर्ण जीवनचक्र का समर्थन करता है, जिसके लिए उपकरण तैयार किए गए हैं वितरित प्रशिक्षण। यह इसके साथ एकीकृत होता है होरोवोड और MPI, TensorFlow, और PyTorch के लिए Kubeflow ऑपरेटर। डेवलपर्स डेकोरेटर का उपयोग करके सीधे पायथन में संसाधन आवश्यकताओं को परिभाषित कर सकते हैं जैसे @task (अनुरोध = संसाधन (gpu= “2"))। फ़्लाइट हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग को भी सरल बनाता है map_task समांतर प्रसंस्करण के लिए और @dynamic ग्रिड सर्च, रैंडम सर्च या बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए वर्कफ़्लो।

एक असाधारण विशेषता है इंट्रा-टास्क चेकपॉइंटिंग, जो लंबे समय तक चलने वाली नौकरियों को विफलता के बाद अपने अंतिम चेकपॉइंट से फिर से शुरू करने की अनुमति देता है, फिर से शुरू करने की आवश्यकता से बचता है। फ़्लाइट की स्केलेबिलिटी का एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण है मीथेन सैट, जो प्रतिदिन 200 जीबी से अधिक कच्चे डेटा को संसाधित करने के लिए Flyte का उपयोग करता है, 10,000 से अधिक CPU का लाभ उठाता है और लगभग 2 TB आउटपुट उत्पन्न करता है।

“जब आप पायथन स्क्रिप्ट लिखते हैं, तो सब कुछ चलता है और एक निश्चित समय लगता है, जबकि अब मुफ्त में हमें सभी कार्यों में समानता मिलती है। हमारे डेटा वैज्ञानिकों को लगता है कि यह बहुत अच्छा है।” - डायलन वाइल्डर, इंजीनियरिंग मैनेजर, स्पॉटिफ़

शासन और सुरक्षा

फ्लाईट्स बहु-किरायेदार वास्तुकला कई टीमों को अपने डेटा, कॉन्फ़िगरेशन और संसाधनों को अलग-थलग रखते हुए बुनियादी ढांचे को साझा करने में सक्षम बनाता है। अपरिवर्तनीय निष्पादन यह सुनिश्चित करता है कि निष्पादन के बाद वर्कफ़्लो में बदलाव नहीं किया जा सकता है, एक मजबूत ऑडिट ट्रेल बनाया जा सकता है और डेटा अलगाव को मजबूत किया जा सकता है। वर्कफ़्लो वर्जनिंग से टीमें परिवर्तनों को ट्रैक कर सकती हैं और ज़रूरत पड़ने पर पिछले संस्करणों पर वापस लौट सकती हैं। जीव बालकृष्णन, सॉफ्टवेयर इंजीनियर, freenome, इस लाभ पर प्रकाश डाला:

“फ़्लाइट में अपरिवर्तनीय परिवर्तन की यह अवधारणा है - यह पता चलता है कि निष्पादन को हटाया नहीं जा सकता है, और इसलिए अपरिवर्तनीय परिवर्तन होना हमारे डेटा-इंजीनियरिंग स्टैक के लिए एक बहुत अच्छा अमूर्तता है"।

Flyte हर चरण में डेटा को मान्य करने के लिए दृढ़ता से टाइप किए गए इंटरफेस का भी उपयोग करता है। संवेदनशील क्रेडेंशियल्स को सुरक्षित रूप से प्रबंधित किया जाता है, या तो उन्हें फ़ाइलों के रूप में माउंट किया जाता है या पर्यावरण चर के रूप में पास किया जाता है। इसके अतिरिक्त, शुरू से अंत तक डेटा वंशावली ट्रैकिंग पूरे जीवनचक्र में डेटा की उत्पत्ति और परिवर्तनों की पूरी दृश्यता प्रदान करती है।

कॉस्ट मॉडल

फ्लाइट एक है मुफ़्त, ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है, जिसमें यूज़र अपनी खुद की Kubernetes इंफ्रास्ट्रक्चर लागत को कवर करते हैं। खर्चों में कटौती करने के लिए, Flyte बाधित टास्क डेकोरेटर्स में तर्क, स्पॉट या प्रीमेप्टिबल इंस्टेंस के उपयोग को सक्षम करना। यह दृष्टिकोण ऑन-डिमांड मूल्य निर्धारण की तुलना में गणना लागत को 90% तक कम कर सकता है। फ़्रीनोम से जीव बालकृष्णन ने समझाया:

“जिस पैमाने पर इनमें से कुछ कार्य चलते हैं, उसे देखते हुए, गणना वास्तव में महंगी हो सकती है। इसलिए कुछ कार्यों के लिए टास्क डेकोरेटर में एक अड़चन योग्य तर्क जोड़ने में सक्षम होना लागत में कटौती करने के लिए वास्तव में उपयोगी रहा है”।

5। मेटाफ़्लो

आर्किटेक्चर

मेटाफ़्लो में एक मॉड्यूलर डिज़ाइन है जो वर्कफ़्लो लॉजिक को निष्पादन से अलग करता है, जिससे डेवलपर्स के लिए अंतर्निहित अवसंरचना की चिंता किए बिना वर्कफ़्लो बनाने पर ध्यान केंद्रित करना आसान हो जाता है। वर्कफ़्लो एक एकीकृत API का उपयोग करके सादे पायथन में लिखे जाते हैं, जबकि मेटाफ़्लो विभिन्न वातावरणों में निष्पादन का प्रबंधन करता है। इसका स्तरित दृष्टिकोण मॉडलिंग, कंप्यूट, डेटा एक्सेस और ऑर्केस्ट्रेशन जैसे प्रमुख घटकों को सारांशित करता है। स्टैंडअलोन शेड्यूलर्स के विपरीत, मेटाफ्लो प्रोडक्शन-ग्रेड ऑर्केस्ट्रेटर जैसे प्रोडक्शन-ग्रेड ऑर्केस्ट्रेटर्स के साथ निर्बाध रूप से काम करता है AWS स्टेप फंक्शन्स, एर्गो वर्कफ़्लोज़, अपाचे एयरफ्लो, और क्यूबफ्लो। इससे टीमें स्थानीय स्तर पर वर्कफ़्लो विकसित कर सकती हैं और कोड में बदलाव किए बिना उन्हें प्रोडक्शन में तैनात कर सकती हैं। डेटा-भारी कार्यों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए फ्रेमवर्क प्रमुख क्लाउड सेवाओं के साथ भी एकीकृत होता है। मेटाफ़्लो इंफ्रास्ट्रक्चर को क्लाउड अकाउंट या कुबेरनेट्स क्लस्टर में तैनात करने में आमतौर पर सिर्फ 15 से 30 मिनट लगते हैं। यह आर्किटेक्चर मशीन लर्निंग (ML) ऑपरेशन को सरल बनाता है, जिससे प्लेटफ़ॉर्म की विशिष्ट ML क्षमताओं के लिए स्टेज सेट किया जाता है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

मेटाफ़्लो स्वचालित रूप से कोड, डेटा और कलाकृतियों के संस्करणों को ट्रैक करता है, जिससे मैन्युअल निरीक्षण की आवश्यकता दूर हो जाती है। डेवलपर डेकोरेटर का उपयोग कर सकते हैं जैसे @batch, @kubernetes, और @checkpoint क्लाउड लागतों को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए, लंबी प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के दौरान विशिष्ट चरणों और चेकपॉइंट प्रगति के लिए संसाधन असाइन करना।

हाल के संवर्द्धन में सशर्त और पुनरावृत्त चरणों के लिए समर्थन शामिल है, जो अधिक उन्नत AI वर्कफ़्लो को सक्षम करता है। “स्पिन” कमांड वृद्धिशील प्रवाह निर्माण को सरल बनाता है। इसके अतिरिक्त, Metaflow बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग जैसे कार्यों के लिए विशेष हार्डवेयर, जैसे AWS Trainium का समर्थन करता है।

प्लेटफ़ॉर्म ने ML वर्कफ़्लो में काफी तेजी लाने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। उदाहरण के लिए, रैंप के एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर, पेटन मैककुलो ने साझा किया कि एडब्ल्यूएस बैच और स्टेप फंक्शंस के साथ मेटाफ्लो को लागू करने से उनकी एमएल डेवलपमेंट स्पीड में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है। एक “जोखिम” मॉडल को पूरा करने के बाद, जिसे बनाने में कई महीने लग जाते थे, टीम ने दस महीनों के भीतर आठ अतिरिक्त मॉडल वितरित किए। आज, उनका सिस्टम 6,000 से अधिक फ्लो रन संभालता है। इसी तरह, CNN की डेटा साइंस टीम ने 2020 के पूरे वर्ष की तुलना में 2021 की पहली तिमाही में दोगुने मॉडल का परीक्षण करने की सूचना दी।

“एयरफ्लो का मतलब वर्कलोड की गणना करने के लिए ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में किया जाना है, न कि स्वयं वर्कलोड के... मेटाफ़्लो में अभी भी एक आसान UI शामिल है जहाँ डेटा वैज्ञानिक कार्य की प्रगति की जांच कर सकते हैं।”

• पीटन मैकुलॉ, सॉफ्टवेयर इंजीनियर, रैंप

मेटाफ़्लो की तकनीकी खूबियाँ इसके शासन और सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने से पूरित होती हैं, जो उद्यम के उपयोग के लिए महत्वपूर्ण हैं।

शासन और सुरक्षा

मेटाफ़्लो एंटरप्राइज़ वातावरण के अनुरूप मजबूत सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करता है। द @project डेकोरेटर विभिन्न वातावरणों (जैसे, उपयोगकर्ता, परीक्षण, उत्पाद) के लिए नेमस्पेस अलगाव सुनिश्चित करता है, उत्पादन की तैनाती की सुरक्षा करता है। संचालन को और सुरक्षित करने के लिए, उत्पादन परिनियोजन के लिए प्राधिकरण टोकन की आवश्यकता होती है। Metaflow को सीधे किसी संगठन के क्लाउड अकाउंट या Kubernetes क्लस्टर में परिनियोजित करने से, सभी डेटा और गणना संसाधन एंटरप्राइज़ की सुरक्षा परिधि के भीतर रहते हैं।

द @project डेकोरेटर सभी प्रवाह, प्रयोगों और कलाकृतियों को स्वचालित रूप से ट्रैक करके व्यापक ऑडिट क्षमताओं का भी समर्थन करता है। मेटाफ़्लो मौजूदा कॉर्पोरेट सुरक्षा प्रोटोकॉल, डेटा गवर्नेंस फ़्रेमवर्क और गुप्त प्रबंधन प्रणालियों के साथ समेकित रूप से एकीकृत होता है, जिससे एंटरप्राइज़ मानकों का अनुपालन सुनिश्चित होता है।

कॉस्ट मॉडल

मेटाफ़्लो ओपन-सोर्स है और अपाचे लाइसेंस 2.0 के तहत उपलब्ध है, जिसका अर्थ है कि टीमें केवल उन क्लाउड संसाधनों के लिए भुगतान करती हैं जिनका वे उपयोग करते हैं। इसका “ब्रिंग योर ओन क्लाउड” दृष्टिकोण लागतों पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है। अतिरिक्त सहायता चाहने वालों के लिए, प्रबंधित संस्करण और पेशेवर सेवाएँ आउटरबाउंड के माध्यम से उपलब्ध हैं।

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6। प्रीफेक्ट

आर्किटेक्चर

प्रीफेक्ट एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो ऑर्केस्ट्रेशन को निष्पादन से अलग करता है। कंट्रोल प्लेन, जिसके माध्यम से प्रबंधित किया जाता है प्रीफेक्ट क्लाउड, मेटाडेटा और शेड्यूलिंग को संभालता है, जबकि रनटाइम निष्पादन निजी अवसंरचना पर होता है। यह सेटअप सुनिश्चित करता है कि संवेदनशील डेटा आपके नेटवर्क में बना रहे, जो सुरक्षा और लचीलापन प्रदान करता है। कार्य वास्तविक समय की स्थितियों के आधार पर गतिशील रूप से निष्पादित किए जाते हैं, जिसमें विफलता बिंदुओं से फिर से शुरू करने की क्षमता होती है।

वर्कफ़्लो को पायथन डेकोरेटर्स का उपयोग करके परिभाषित किया गया है जैसे @flow और @task, जिससे आधुनिक प्रोग्रामिंग पैटर्न जैसे कि एसिंक/प्रतीक्षा और टाइप संकेत को एकीकृत करना आसान हो जाता है। यह दृष्टिकोण मशीन लर्निंग इंजीनियरों को गतिशील रूप से कार्य और शाखाएं बनाने की अनुमति देता है, हर परिदृश्य को पूर्वनिर्धारित करने की आवश्यकता के बिना डेटा स्थितियों के आधार पर वर्कफ़्लो को अनुकूलित करता है।

प्रीफेक्ट एक “पुल” तंत्र का उपयोग करता है जहां कार्यकर्ता शेड्यूल किए गए कार्यों के लिए प्रीफेक्ट एपीआई का सर्वेक्षण करते हैं, इनबाउंड कनेक्शन की आवश्यकता को समाप्त करते हैं और फ़ायरवॉल को सुरक्षित रखते हैं। यह डिज़ाइन मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए स्केलेबल, कुशल वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।

एमएल-विशिष्ट क्षमताएं

प्रीफेक्ट 3.0 ने रनटाइम ओवरहेड को 90% तक कम कर दिया है, 6.5 मिलियन से अधिक मासिक डाउनलोड और लगभग 30,000 योगदान करने वाले इंजीनियरों के साथ ट्रैक्शन प्राप्त किया है। इसके लचीलेपन और स्केलेबिलिटी ने इसे कई संगठनों के लिए एक उपयोगी टूल बना दिया है।

पर कैश ऐप, मशीन लर्निंग इंजीनियर वेंडी तांग ने धोखाधड़ी की रोकथाम के वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए प्रीफेक्ट के एकीकरण का नेतृत्व किया। टीम ने सख्त सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए प्रीफेक्ट की सुविधाओं को उनकी बुनियादी सुविधाओं की जरूरतों के अनुरूप बनाया।

“हमने सभी प्रीफेक्ट फीचर्स लिए और एक आर्किटेक्चर तैयार किया जो वास्तव में हमारे इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोविजनिंग और हमारे संगठन के लिए काम करता है।” - वेंडी टैंग, मशीन लर्निंग इंजीनियर, कैश ऐप

स्नोर्कल एआई उल्लेखनीय स्केलेबिलिटी हासिल करने के लिए प्रीफेक्ट के ओपन-सोर्स संस्करण का उपयोग किया। इंजीनियरिंग के निदेशक, स्मित शाह ने कुबेरनेट्स पर प्रति घंटे 1,000 से अधिक प्रवाह और दसियों हज़ार दैनिक निष्पादन का प्रबंधन करने के लिए प्रीफेक्ट को लागू किया, जिसके परिणामस्वरूप थ्रूपुट में 20 गुना की वृद्धि हुई।

“हमने प्रीफेक्ट के साथ थ्रूपुट में 20 गुना सुधार किया है। यह एसिंक्रोनस प्रोसेसिंग के लिए हमारा सबसे अच्छा काम है - स्विस आर्मी नाइफ।” - स्मिट शाह, इंजीनियरिंग निदेशक, स्नोर्कल एआई

प्रीफेक्ट में यह भी शामिल है MCP (मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल) सर्वर, जो मॉनिटरिंग, डिबगिंग और क्वेरी इंफ्रास्ट्रक्चर को सरल बनाता है। यह टूल जटिल मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के लिए समस्या निवारण को सुव्यवस्थित करता है।

शासन और सुरक्षा

प्रीफेक्ट मजबूत सुरक्षा सुविधाएँ प्रदान करता है, जिसमें शामिल हैं रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC) कई स्तरों पर - खाता, कार्यक्षेत्र और वस्तु। इससे टीमें डेवलपमेंट, स्टेजिंग और प्रोडक्शन एनवायरनमेंट को अलग कर सकती हैं। एकल साइन-ऑन (SSO), SCIM- आधारित टीम प्रबंधन और शून्य-इनबाउंड-कनेक्शन डिज़ाइन जैसी एंटरप्राइज़ सुविधाएँ सुरक्षा और अनुपालन को बढ़ाती हैं।

ऑडिट लॉग अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सभी कार्रवाइयों को ट्रैक करते हैं, जबकि सुरक्षित गुप्त प्रबंधन यह सुनिश्चित करता है कि क्रेडेंशियल्स सुरक्षित रूप से संग्रहीत हैं और पाइपलाइनों में हार्डकोड नहीं किए गए हैं।

पर समापन बिंदु, डेटा इंजीनियरिंग और प्लेटफ़ॉर्म मैनेजर, सनी पचुनुरी ने एक प्रतिस्पर्धी प्लेटफ़ॉर्म से प्रीफेक्ट में माइग्रेशन का नेतृत्व किया। इस परिवर्तन ने रेट्रोफिटिंग की आवश्यकता को समाप्त कर दिया और इसके परिणामस्वरूप लागत में पर्याप्त बचत हुई और उत्पादकता में वृद्धि हुई।

“एस्ट्रोनॉमर से प्रीफेक्ट में स्विच करने से अकेले इनवॉइस लागत में 73.78% की कमी आई।” - सनी पचुनुरी, डेटा इंजीनियरिंग और प्लेटफ़ॉर्म मैनेजर, एंडपॉइंट

ये सुविधाएँ Prefect को एंटरप्राइज़ उपयोग के लिए सुरक्षित और लागत प्रभावी दोनों बनाती हैं।

कॉस्ट मॉडल

प्रीफेक्ट विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तीन मूल्य निर्धारण स्तर प्रदान करता है:

• प्रीफेक्ट कोर: Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-सोर्स और सेल्फ-होस्टेड, जो आपके वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (VPC) पर पूर्ण नियंत्रण प्रदान करता है।
• प्रीफेक्ट क्लाउड स्टार्टर: व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया एक निःशुल्क टियर।
• प्रीफेक्ट क्लाउड एंटरप्राइज: SSO, RBAC, सेवा स्तर अनुबंध (SLAs), और बहु-किरायेदार अनुमतियों जैसी उन्नत सुविधाओं वाली एक प्रबंधित सेवा।

प्रीफेक्ट का टिकाऊ निष्पादन मॉडल वर्कफ़्लो को विफलता बिंदुओं से फिर से शुरू करने की अनुमति देता है, जिससे मशीन लर्निंग प्रशिक्षण नौकरियों को फिर से चलाने की आवश्यकता से बचा जाता है। इससे कंप्यूट की लागत काफी कम हो जाती है। इसके अतिरिक्त, इन्फ्रास्ट्रक्चर-अवेयर ऑर्केस्ट्रेशन कुबेरनेट्स स्पॉट इंस्टेंस का समर्थन करता है, जो ऑन-डिमांड मूल्य निर्धारण की तुलना में गणना खर्च को 60-75% तक कम कर सकता है।

उदाहरण के लिए, रेंट द रनवे प्रीफेक्ट के इन्फ्रास्ट्रक्चर-अवेयर ऑर्केस्ट्रेशन का लाभ उठाकर गणना लागत में 70% की कमी की सूचना दी।

ट्रेनिंग पाइपलाइन: एयरफ्लो, क्यूबफ्लो और प्रीफेक्ट के साथ एमएल ऑर्केस्ट्रेटिंग | Uplatz

ताकतें और कमजोरियाँ

यह अनुभाग पहले की प्लेटफ़ॉर्म समीक्षाओं पर आधारित है, जो उनके मुख्य लाभों और चुनौतियों की साथ-साथ तुलना करता है। प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अपनी खूबियाँ और ट्रेड-ऑफ़ लाता है, जिससे आपके बुनियादी ढांचे, विशेषज्ञता और बजट के अनुरूप किसी एक को चुनना आवश्यक हो जाता है। नीचे दी गई तालिका में प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की प्रमुख खूबियों, सीमाओं और आदर्श उपयोग के मामलों पर प्रकाश डाला गया है।

अपाचे एयरफ्लो अपने डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ (डीएजी) संरचना का उपयोग करके जटिल कार्य निर्भरताओं के प्रबंधन के लिए जाना जाता है, जो पारदर्शी और पूर्वानुमेय निष्पादन सुनिश्चित करता है। हालांकि, इसके लिए कस्टम एमएल एक्सटेंशन की आवश्यकता होती है, यह संसाधन-गहन हो सकता है, और इसमें आधिकारिक एंटरप्राइज़ सहायता का अभाव है।

क्यूबफ्लो कुबेरनेट्स के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है और इसने महत्वपूर्ण सामुदायिक समर्थन प्राप्त किया है, जिसका प्रमाण 258 मिलियन से अधिक PyPI डाउनलोड और 33,100 GitHub सितारों द्वारा दिया गया है। इसके बावजूद, यह अपनी जटिलता और उच्च रखरखाव मांगों के लिए जाना जाता है, जिसके लिए अक्सर 3-5 इंजीनियरों की एक समर्पित टीम की आवश्यकता होती है, जिसकी लागत सालाना लगभग 400,000 डॉलर हो सकती है।

फ्लाइट पुनरुत्पादन पर ध्यान देने के साथ बड़े पैमाने पर, संस्करणित वर्कफ़्लोज़ को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, लेकिन यह कुबेरनेट्स विशेषज्ञता की मांग करता है और अतिरिक्त बुनियादी ढाँचा ओवरहेड पेश करता है।

मेटाफ़्लो डेटा वैज्ञानिकों के लिए अवसंरचना प्रबंधन को सरल बनाता है, लेकिन पायथन पर इसकी अत्यधिक निर्भरता इसे उन वातावरणों के लिए कम उपयुक्त बनाती है जिनके लिए कई प्रोग्रामिंग भाषाओं के समर्थन की आवश्यकता होती है।

प्रीफेक्ट अपने शुद्ध पायथन डिज़ाइन के साथ एक हल्का दृष्टिकोण लेता है, जिससे DSL या YAML की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, और संस्करण 3.0 में रनटाइम ओवरहेड में 90% की कमी का दावा करता है। हालाँकि, यह अभी भी छोटे कार्यों के लिए संसाधन भारी हो सकता है।

प्लेटफ़ॉर्म मुख्य ताकतें प्राथमिक सीमाएँ के लिए सबसे अच्छा prompts.ai 35+ एलएलएम तक एकीकृत पहुंच; रीयल-टाइम FinOps लागत नियंत्रण; 98% तक लागत में कमी पारंपरिक ML पाइपलाइनों के बजाय LLM ऑर्केस्ट्रेशन पर ध्यान केंद्रित किया सख्त शासन आवश्यकताओं के साथ मल्टी-मॉडल AI वर्कफ़्लो चलाने वाले संगठन अपाचे एयरफ्लो डीएजी-आधारित निर्भरताएं साफ़ करें; व्यापक सामुदायिक कनेक्टर; हाइब्रिड स्केलेबिलिटी कस्टम ML एक्सटेंशन की आवश्यकता होती है, यह संसाधन-गहन है, और इसमें आधिकारिक एंटरप्राइज़ सहायता का अभाव है स्थापित एयरफ़्लो विशेषज्ञता के साथ जटिल डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन क्यूबफ्लो कुबेरनेट्स-नेटिव; समानांतर निष्पादन; कैशिंग अनावश्यक रनों को समाप्त करता है उच्च रखरखाव वाला ओवरहेड; इसके लिए एक समर्पित प्लेटफ़ॉर्म टीम की आवश्यकता होती है मौजूदा कुबेरनेट्स इंफ्रास्ट्रक्चर और DevOps संसाधनों वाले बड़े उद्यम फ्लाइट मजबूत वर्जनिंग; बड़े पैमाने पर विश्वसनीय; प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य वर्कफ़्लो सीखने की तीव्र अवस्था; कुबेरनेट्स की विशेषज्ञता आवश्यक कुबेरनेट्स के वातावरण में पहले से ही काम कर रही टीमें सख्त प्रजनन क्षमता की तलाश में हैं मेटाफ़्लो डेटा वैज्ञानिक के अनुकूल; प्रभावी बुनियादी ढाँचा अमूर्तता पायथन-केंद्रित; सीमित बारीक नियंत्रण प्रदान करता है बुनियादी ढांचे के प्रबंधन पर उपयोग में आसानी को प्राथमिकता देने वाली डेटा विज्ञान टीमें प्रीफेक्ट मूल पायथन दृष्टिकोण; 90% कम रनटाइम ओवरहेड; गतिशील कार्य निर्माण का समर्थन करता है सरल कार्यों के लिए संसाधन-भारी हो सकता है पायथन-केंद्रित टीमों को आधुनिक, लचीले वर्कफ़्लो ऑटोमेशन की ज़रूरत है

ये जानकारियां आपकी विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के साथ आपकी प्लेटफ़ॉर्म पसंद को संरेखित करने के महत्व को उजागर करती हैं। परिनियोजन, निगरानी और मॉडल विश्वसनीयता की चुनौतियों के कारण लगभग 80% मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट प्रयोग से आगे बढ़ने में विफल रहते हैं। एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुनना, जो आपकी टीम की विशेषज्ञता और मौजूदा अवसंरचना का पूरक हो - केवल सबसे अधिक सुविधाओं से भरपूर विकल्प चुनने के बजाय - उत्पादन तक सफलतापूर्वक पहुंचने की आपकी संभावनाओं को काफी बढ़ा सकता है।

निष्कर्ष

ऊपर दी गई तुलना विभिन्न ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म की अनूठी खूबियों को दर्शाती है, जिससे यह स्पष्ट होता है कि सही विकल्प आपकी टीम की विशेषज्ञता और प्रोजेक्ट की ज़रूरतों पर निर्भर करता है।

पायथन में भारी काम करने वाली टीमों के लिए, प्रीफेक्ट एक सहज समाधान प्रदान करता है। इसके सरल होने के साथ @flow डेकोरेटर, आप आसानी से फ़ंक्शन को प्रोडक्शन वर्कफ़्लो में बदल सकते हैं। इसका हाइब्रिड एक्जीक्यूशन मॉडल केवल मेटाडेटा को बाहरी रूप से साझा करते हुए संवेदनशील जानकारी को स्थानीय रखकर डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करता है।

यदि आपकी टीम Kubernetes पर निर्भर है, तो Kubeflow या Flyte जैसे प्लेटफ़ॉर्म बेहतरीन विकल्प हैं। ये उपकरण ऐसे वातावरण में चमकते हैं, जहां सख्त पुनरुत्पादन और मजबूत DevOps क्षमताओं की आवश्यकता होती है, हालांकि इनमें सीखने की गति तेज होती है और रखरखाव की उच्च मांग होती है।

सर्वर रहित ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म जैसे सेजमेकर पाइपलाइन या वर्टेक्स एआई पाइपलाइन क्लाउड-नेटिव, बजट के प्रति सचेत परियोजनाओं के लिए आदर्श हैं। केवल वास्तविक गणना समय के लिए शुल्क लेने और निष्क्रिय अवसंरचना लागतों से बचने के द्वारा, वे एक कुशल और लागत प्रभावी मॉडल प्रदान करते हैं।

विनियमित उद्योगों में काम करने वाली यूएस-आधारित टीमों के लिए, सिंगल साइन-ऑन, रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल और विस्तृत ऑडिट लॉग जैसी सुरक्षा सुविधाएँ गैर-परक्राम्य हैं। इन क्षमताओं के साथ प्लेटफ़ॉर्म चुनना अनुपालन और सुचारू परिनियोजन प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करता है।

सख्त शासन आवश्यकताओं के साथ मल्टी-मॉडल AI वर्कफ़्लो का प्रबंधन करने वाले संगठनों को prompts.ai पर विचार करना चाहिए। 35 से अधिक शीर्ष AI मॉडल और रियल-टाइम FinOps टूल तक पहुंच के साथ, यह एक एकीकृत इकोसिस्टम प्रदान करता है जो AI की लागत को 98% तक कम कर सकता है। इसके पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट लागत दक्षता और एंटरप्राइज़-ग्रेड गवर्नेंस दोनों को सुनिश्चित करते हुए, उपयोग के साथ सीधे खर्च को संरेखित करते हैं।

जैसे-जैसे ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म कठोर DAG संरचनाओं से परे अधिक लचीले पायथन-आधारित नियंत्रण प्रवाह की ओर विकसित होते हैं, वे गतिशील, इवेंट-संचालित वर्कफ़्लो और एजेंटिक AI ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम करते हैं। अब सही प्लेटफ़ॉर्म का चयन न केवल आपकी वर्तमान ज़रूरतों को पूरा करेगा, बल्कि आपके संगठन को स्वायत्त ऑर्केस्ट्रेशन के भविष्य के लिए भी तैयार करेगा।

पूछे जाने वाले प्रश्न

मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म में मुझे क्या देखना चाहिए?

मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म का चयन करते समय, मापनीयता सर्वोच्च प्राथमिकता होनी चाहिए। ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड या हाइब्रिड सेटअप में डिप्लॉयमेंट का समर्थन करते हुए वर्कलोड को बढ़ाने में सक्षम समाधान चुनें। सबसे अच्छे प्लेटफ़ॉर्म व्यापक कोड संशोधनों की आवश्यकता के बिना इसे प्राप्त करते हैं। कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन जैसी सुविधाएँ, विशेष रूप से कुबेरनेट्स के साथ, स्केलिंग और परिनियोजन प्रक्रियाओं को सरल बना सकती हैं।

एक और महत्वपूर्ण कारक है आसानी वर्कफ़्लो बनाना और प्रबंधित करना। पायथन जैसी व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करने वाले प्लेटफ़ॉर्म डेटा वैज्ञानिकों के लिए पाइपलाइनों को सहज रूप से डिज़ाइन करना आसान बनाते हैं। इसके अतिरिक्त, सुचारू, शुरू से अंत तक वर्कफ़्लो सुनिश्चित करने के लिए डेटा वर्जनिंग, मॉडल मॉनिटरिंग और CI/CD पाइपलाइन के लिए टूल के साथ सहज एकीकरण की तलाश करें।

अंत में, इस पर ध्यान दें अवलोकन, विश्वसनीयता, और लागत। सिस्टम अपटाइम को बनाए रखने के लिए एक विश्वसनीय प्लेटफ़ॉर्म को व्यापक निगरानी, रीयल-टाइम मेट्रिक्स और प्रभावी त्रुटि-प्रबंधन प्रदान करना चाहिए। मूल्य निर्धारण संरचनाओं की तुलना करें - चाहे वह पे-एज़-यू-गो प्रबंधित सेवाएँ हों या सेल्फ-होस्टेड समाधान - और अनुपालन मानकों को पूरा करने के लिए भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण जैसी आवश्यक सुरक्षा सुविधाओं को शामिल करने की पुष्टि करें। इन बातों को प्राथमिकता देकर, आप अपने प्रोजेक्ट की ज़रूरतों और उद्देश्यों के अनुरूप प्लेटफ़ॉर्म चुनने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित होंगे।

मूल्य निर्धारण मॉडल एमएल ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफार्मों की कुल लागत को कैसे प्रभावित करते हैं?

मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म के लिए मूल्य निर्धारण मॉडल आम तौर पर तीन मुख्य प्रकारों में आते हैं: फ्लैट-रेट सदस्यताएं, उपयोग-आधारित शुल्क, और कस्टम एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट्स। फ्लैट-रेट प्लान अनुमानित मासिक खर्चों की पेशकश करते हैं, जो बजट बनाने में सहायक हो सकते हैं, लेकिन यदि आपका उपयोग आवंटित कोटे से अधिक हो जाता है, तो वे महंगे हो सकते हैं। दूसरी ओर, उपयोग-आधारित मॉडल, गणना समय, API कॉल या वर्कफ़्लो रन की संख्या जैसे कारकों के आधार पर शुल्क लेते हैं। ये लागतों को वास्तविक उपयोग के साथ संरेखित करते हैं, जिससे वे अस्थिर कार्यभार वाले व्यवसायों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं, हालांकि उनका पूर्वानुमान लगाना कठिन हो सकता है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाते हैं, जिसमें उपयोग के लिए अतिरिक्त शुल्कों के साथ आधार सदस्यता शुल्क का संयोजन किया जाता है, जो लचीलेपन और लागत प्रबंधन का मिश्रण प्रदान करते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म की विशेषताओं से मूल्य निर्धारण भी प्रभावित हो सकता है। GPU त्वरण, प्रबंधित Kubernetes, या AI मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच जैसे विकल्प लागत में वृद्धि कर सकते हैं। खर्चों को नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले व्यवसायों के लिए, क्लियर कॉस्ट डैशबोर्ड और पारदर्शी बिलिंग सिस्टम वाले प्लेटफ़ॉर्म बेहतर विकल्प हैं। इस बीच, तेज़ स्केलेबिलिटी को प्राथमिकता देने वाली टीमें लचीले, ऑन-डिमांड मूल्य निर्धारण के साथ समाधानों की ओर झुक सकती हैं, भले ही इसका मतलब उच्च परिवर्तनीय लागत हो। ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म के वित्तीय प्रभाव का सही आकलन करने के लिए, इसकी मूल्य निर्धारण संरचना को विस्तार से समझना महत्वपूर्ण है।

ML ऑर्केस्ट्रेशन टूल में मुझे किन सुरक्षा सुविधाओं को प्राथमिकता देनी चाहिए?

ML ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, उद्योग अनुपालन मानकों को पूरा करते समय, सुरक्षा उपायों पर ध्यान देना आवश्यक है, जो आपके डेटा और वर्कफ़्लो दोनों की सुरक्षा करते हैं। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म की तलाश करें जो प्राथमिकता देते हों डेटा रेजीडेंसी, यह सुनिश्चित करना कि आपका कोड और डेटा आपके वातावरण में रहे। आउटबाउंड-ओनली वर्कर कनेक्शन और हाइब्रिड आर्किटेक्चर जैसी सुविधाएं जो इनबाउंड नेटवर्क एक्सेस को ब्लॉक करती हैं, नियंत्रण और सुरक्षा बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। सर्टिफ़िकेशन की तलाश करें, जैसे कि एसओसी 2 टाइप II, जीडीपीआर, और हिपा, नियमित जैसी प्रथाओं के साथ-साथ प्रवेश परीक्षण और बग-बाउंटी प्रोग्राम कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए।

प्रभावी पहुँच प्रबंधन एक और महत्वपूर्ण कारक है। प्लेटफ़ॉर्म में शामिल होना चाहिए भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC), बहु-कारक प्रमाणीकरण (MFA), और सिंगल साइन-ऑन (SSO) यह सुनिश्चित करने के लिए कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं के पास पहुंच हो। के साथ सेवा-से-सेवा संचार सुरक्षित करें सेवा खाते, और पुष्टि करें कि सभी डेटा आराम से और पारगमन के दौरान एन्क्रिप्ट किए गए हैं। एक व्यापक ऑडिट लॉग अनुकूलन योग्य अवधारण अवधि के साथ अनुपालन और फोरेंसिक जांच के लिए भी आवश्यक है।

बुनियादी ढांचे को और सुरक्षित करने के लिए, जैसी सुविधाओं की तलाश करें कंटेनर सुरक्षा, कुबेरनेट्स आरबीएसी, नेटवर्क सेगमेंटेशन, और IP अनुमति-सूची। ये उपकरण संभावित कमजोरियों को कम करने में मदद करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि आपका एमएल वातावरण सुरक्षित है और उत्पादन के लिए तैयार है।

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• बिग डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ एमएल ऑर्केस्ट्रेशन सॉफ्टवेयर

{” @context “:” https://schema.org","@type":"FAQPage","mainEntity":[{"@type":"Question","name":"What क्या मुझे मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म में देखना चाहिए?” <strong>, “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “text”:” मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म का चयन करते समय, स्केलेबिलिटी सर्वोच्च प्राथमिकता होनी चाहिए।</strong> <p> ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड या हाइब्रिड सेटअप में डिप्लॉयमेंट का समर्थन करते हुए वर्कलोड को बढ़ाने में सक्षम समाधान चुनें। सबसे अच्छे प्लेटफ़ॉर्म व्यापक कोड संशोधनों की आवश्यकता के बिना इसे प्राप्त करते हैं। कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन जैसी सुविधाएँ, विशेष रूप से कुबेरनेट्स के साथ, स्केलिंग और परिनियोजन प्रक्रियाओं को सरल बना सकती हैं</p>। <strong>वर्कफ़्लो बनाने और प्रबंधित करने में आसानी एक और महत्वपूर्ण कारक है.</strong> <p> ऐसे प्लेटफ़ॉर्म जो पायथन जैसी व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करते हैं, डेटा वैज्ञानिकों के लिए पाइपलाइन को सहज रूप से डिज़ाइन करना आसान बनाते हैं। इसके अतिरिक्त, सुचारू, शुरू से अंत तक वर्कफ़्लो सुनिश्चित करने के लिए डेटा वर्जनिंग, मॉडल मॉनिटरिंग और CI/CD पाइपलाइन के लिए टूल के साथ सहज एकीकरण की तलाश</p> करें। <p><strong>अंत में, अवलोकन, विश्वसनीयता और लागत पर ध्यान दें।</strong> एक विश्वसनीय प्लेटफ़ॉर्म को सिस्टम अपटाइम बनाए रखने के लिए व्यापक निगरानी, रीयल-टाइम मेट्रिक्स और प्रभावी त्रुटि-प्रबंधन प्रदान करना चाहिए। मूल्य निर्धारण संरचनाओं की तुलना करें - चाहे वह पे-एज़-यू-गो प्रबंधित सेवाएँ हों या सेल्फ-होस्टेड समाधान - और अनुपालन मानकों को पूरा करने के लिए भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण जैसी आवश्यक सुरक्षा सुविधाओं को शामिल करने की पुष्टि करें। इन बातों को प्राथमिकता देकर, आप अपने प्रोजेक्ट की ज़रूरतों और उद्देश्यों के अनुरूप प्लेटफ़ॉर्म चुनने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित होंगे</p>। “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "मूल्य निर्धारण मॉडल ML ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म की कुल लागत को कैसे प्रभावित करते हैं?” <strong><strong><strong>, “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “टेक्स्ट”:” मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म के लिए मूल्य निर्धारण मॉडल आम तौर पर तीन मुख्य प्रकारों में आते हैं: फ्लैट-रेट सब्सक्रिप्शन, उपयोग-आधारित शुल्क और कस्टम एंटरप्राइज़ कॉन्ट्रैक्ट.</strong></strong></strong> <p> फ्लैट-रेट प्लान अनुमानित मासिक खर्चों की पेशकश करते हैं, जो बजट बनाने में सहायक हो सकते हैं, लेकिन यदि आपका उपयोग आवंटित कोटे से अधिक हो जाता है, तो वे महंगे हो सकते हैं। दूसरी ओर, उपयोग-आधारित मॉडल, गणना समय, API कॉल या वर्कफ़्लो रन की संख्या जैसे कारकों के आधार पर शुल्क लेते हैं। ये लागतों को वास्तविक उपयोग के साथ संरेखित करते हैं, जिससे वे अस्थिर कार्यभार वाले व्यवसायों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं, हालांकि उनका पूर्वानुमान लगाना कठिन हो सकता है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाते हैं, जिसमें उपयोग के लिए अतिरिक्त शुल्कों के साथ आधार सदस्यता शुल्क का संयोजन किया जाता है, जो लचीलेपन और लागत प्रबंधन का मिश्रण प्रदान करते</p> हैं। <p>प्लेटफ़ॉर्म की विशेषताओं से मूल्य निर्धारण भी प्रभावित हो सकता है। GPU त्वरण, प्रबंधित Kubernetes, या AI मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच जैसे विकल्प लागत में वृद्धि कर सकते हैं। खर्चों को नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित करने वाले व्यवसायों के लिए, क्लियर कॉस्ट डैशबोर्ड और पारदर्शी बिलिंग सिस्टम वाले प्लेटफ़ॉर्म बेहतर विकल्प हैं। इस बीच, तेज़ स्केलेबिलिटी को प्राथमिकता देने वाली टीमें लचीले, ऑन-डिमांड मूल्य निर्धारण के साथ समाधानों की ओर झुक सकती हैं, भले ही इसका मतलब उच्च परिवर्तनीय लागत हो। ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म के वित्तीय प्रभाव का सही आकलन करने के लिए, इसकी मूल्य निर्धारण संरचना को विस्तार से समझना महत्वपूर्ण है</p>। “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "ML ऑर्केस्ट्रेशन टूल में मुझे किन सुरक्षा सुविधाओं को प्राथमिकता देनी चाहिए?” , “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “टेक्स्ट”:” <p>एमएल ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, उद्योग अनुपालन मानकों को पूरा करते समय, सुरक्षा उपायों पर ध्यान देना आवश्यक है जो आपके डेटा और वर्कफ़्लो दोनों की सुरक्षा करते हैं। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म की तलाश करें, जो <strong>डेटा रेजीडेंसी को प्राथमिकता देते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपका कोड और डेटा</strong> आपके वातावरण में बने रहें। आउटबाउंड-ओनली वर्कर कनेक्शन और हाइब्रिड आर्किटेक्चर जैसी सुविधाएं, जो इनबाउंड नेटवर्क एक्सेस को ब्लॉक करती हैं, नियंत्रण और सुरक्षा बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं। </p><strong><strong>कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें दूर करने के लिए नियमित प्रवेश परीक्षण और बग-बाउंटी प्रोग्राम जैसी प्रथाओं के साथ-साथ <strong>SOC 2 टाइप II</strong>, <strong>GDPR</strong>, और <strong>HIPAA</strong> जैसे प्रमाणपत्रों की तलाश करें.</strong></strong> <p><strong>प्रभावी पहुँच प्रबंधन एक अन्य महत्वपूर्ण कारक है.</strong> प्लेटफ़ॉर्म में <strong>रोल-आधारित एक्सेस कंट्रोल (RBAC), मल्टी-फ़ैक्टर ऑथेंटिकेशन (MFA)</strong><strong>, और <strong>सिंगल साइन-ऑन (SSO</strong>)</strong> शामिल होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि केवल अधिकृत यूज़र के पास पहुँच हो। सेवा <strong>खातों के साथ सेवा-से-सेवा संचार सुरक्षित करें, और पुष्टि करें कि सभी डेटा आराम से और ट्रांज़िट</strong> के दौरान एन्क्रिप्ट किया गया है। अनुपालन और फोरेंसिक जांच के लिए अनुकूलन योग्य अवधारण अवधि के साथ एक व्यापक <strong>ऑडिट लॉग</strong> भी आवश्यक है</p>। <p><strong><strong>बुनियादी ढांचे को और सुरक्षित करने के लिए, <strong>कंटेनर सुरक्षा</strong>, <strong>कुबेरनेट्स आरबीएसी, नेटवर्क</strong> सेगमेंटेशन और आईपी अनुमति-सूची जैसी सुविधाओं की तलाश करें।</strong></strong> ये उपकरण संभावित कमजोरियों को कम करने में मदद करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि आपका ML वातावरण सुरक्षित है और उत्पादन</p> के लिए तैयार है। “}}}