Pay As You Go7 दिन का फ़्री ट्रायल; किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं
डिस्कनेक्ट किए गए AI टूल, बढ़ती लागत और सुरक्षा जोखिमों से व्यवसाय अभिभूत हैं। AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म टूल को एकीकृत करके, कार्यों को स्वचालित करके और प्रक्रियाओं को अनुकूलित करके इसका समाधान करते हैं। साथ में 98% तक की लागत में कमी और 75% तेज विकास चक्र, ये प्लेटफ़ॉर्म सुरक्षा और लचीलेपन को बनाए रखते हुए संचालन को सुव्यवस्थित करते हैं। AI वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए नीचे पाँच स्टैंडआउट प्लेटफ़ॉर्म दिए गए हैं:
त्वरित तुलना:
प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म लागत बचत से लेकर स्केलेबिलिटी तक, किसी भी AI चुनौती के लिए एक अनुरूप समाधान सुनिश्चित करने के लिए अद्वितीय सामर्थ्य प्रदान करता है।
AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म तुलना: सुविधाएँ, मूल्य निर्धारण और सर्वोत्तम उपयोग के मामले
Prompts.ai 35 से अधिक शीर्ष AI मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है - जिसमें GPT, Claude, LLaMa, और युग्म - एक सुरक्षित और सुव्यवस्थित इंटरफ़ेस में। कई सदस्यताओं और लॉगिन की बाजीगरी करने के बजाय, टीमें विभिन्न बड़े भाषा मॉडल के आउटपुट की साथ-साथ तुलना कर सकती हैं, जिससे विशिष्ट कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त की पहचान करना आसान हो जाता है। यह ऑल-इन-वन समाधान सभी विभागों में बहुत सारे टूल का उपयोग करने के कारण होने वाले विखंडन को समाप्त करता है, जिससे सहज स्वचालन, स्केलेबिलिटी और सहयोग का मार्ग प्रशस्त होता है।
Prompts.ai के साथ, उपयोगकर्ता अलग-अलग खातों या API इंटीग्रेशन को प्रबंधित करने की परेशानी के बिना 35 से अधिक AI मॉडल तक पहुंच प्राप्त करते हैं। यह एकीकृत प्रणाली एक साथ संकेत देती है, जिससे टीमें वास्तविक समय में सभी मॉडलों की गुणवत्ता, गति और प्रासंगिकता का मूल्यांकन कर सकती हैं। व्यवसाय योजनाएँ इंटरऑपरेबल वर्कफ़्लो की पेशकश करके इसे एक कदम आगे ले जाती हैं, जिससे संगठन स्केलेबल, दोहराए जाने योग्य प्रक्रियाएँ बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक मॉडल ग्राहकों से पूछताछ को संभाल सकता है, जबकि दूसरा एक ही इकोसिस्टम के भीतर डेटा विश्लेषण पर केंद्रित है।
Prompts.ai मैन्युअल, एक बार के AI कार्यों को स्वचालित वर्कफ़्लो में बदल देता है जो चौबीसों घंटे काम करते हैं। ये वर्कफ़्लो जैसे टूल के साथ आसानी से एकीकृत हो जाते हैं स्लैक, जीमेल, और ट्रेलो, उत्पादकता को सुव्यवस्थित करना। उदाहरण के लिए, स्टीवन सिमंस ने सप्ताह भर चलने वाले 3D रेंडरिंग और प्रस्ताव लेखन को घटाकर केवल एक दिन कर दिया। इसी तरह, आर्किटेक्ट आर। जून चाउ रचनात्मक डिजाइन अवधारणाओं के साथ प्रयोग करने और जटिल परियोजनाओं को आसानी से निपटाने के लिए प्लेटफ़ॉर्म की साइड-बाय-साइड एलएलएम तुलना सुविधा का उपयोग करता है।
प्लेटफ़ॉर्म की व्यावसायिक योजनाओं में असीमित वर्कस्पेस और सहयोग विकल्प शामिल हैं, जो इसे बड़ी टीमों के लिए आदर्श बनाते हैं। TOKN पूलिंग और स्टोरेज पूलिंग जैसी सुविधाएँ टीमों को संसाधनों को प्रभावी ढंग से साझा करने की अनुमति देती हैं, जबकि केंद्रीकृत शासन सभी AI गतिविधियों के लिए पूर्ण दृश्यता और जवाबदेही सुनिश्चित करता है। Prompts.ai ने 19 जून, 2025 तक अपनी SOC 2 टाइप 2 ऑडिट प्रक्रिया भी शुरू कर दी है, और एंटरप्राइज़-स्तरीय सुरक्षा और डेटा सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करते हुए HIPAA और GDPR के अनुपालन ढांचे को एकीकृत करता है। टीमें 10 मिनट से कम समय में नए मॉडल तैनात कर सकती हैं, सदस्यों को जोड़ सकती हैं और वर्कफ़्लो लॉन्च कर सकती हैं।
Prompts.ai का TOKN क्रेडिट सिस्टम निश्चित मासिक सॉफ़्टवेयर खर्चों को लचीले, उपयोग-आधारित खर्च में बदल देता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को लागतों को अनुकूलित करने में मदद मिलती है। प्लेटफ़ॉर्म 35 से अधिक अलग-अलग टूल को एक में समेकित करके AI से संबंधित खर्चों को 98% तक कम करने का दावा करता है। मूल्य निर्धारण विकल्पों में सीमित क्रेडिट के साथ मुफ्त पे ऐज़ यू गो प्लान से लेकर बिज़नेस एलीट प्लान तक $129 प्रति सदस्य प्रति माह शामिल हैं, जिसमें 1,000,000 TOKN क्रेडिट और एडवांस क्रिएटिव टूल शामिल हैं। फ्रैंक बुसेमी, सीईओ और सीसीओ, इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे प्लेटफ़ॉर्म ने सामग्री निर्माण और स्वचालित रणनीति वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया है, जिससे उनकी टीम दोहराए जाने वाले कार्यों के बजाय उच्च-स्तरीय रचनात्मक परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
टेंसरफ़्लो एक्सटेंडेड (TFX) एक है प्रोडक्शन-ग्रेड मशीन लर्निंग (ML) पाइपलाइनों को तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म, जिसमें डेटा सत्यापन से लेकर मॉडल सर्विंग तक सब कुछ शामिल है। जबकि मुख्य रूप से TensorFlow के आसपास बनाया गया है, TFX ऐसे वर्कफ़्लो का समर्थन करता है जिनमें अन्य फ़्रेमवर्क शामिल हैं जैसे PyTorch, स्किकिट-लर्न, और XGBoost कंटेनरीकरण के माध्यम से। यह लचीलापन टीमों को मिश्रित-फ्रेमवर्क परियोजनाओं को निर्बाध रूप से प्रबंधित करने की अनुमति देता है, विशेष रूप से ऐसे वातावरण में जैसे कि वर्टेक्स एआई। इसकी व्यापक संरचना विविध सेटअपों में सुव्यवस्थित स्वचालन का मार्ग प्रशस्त करती है।
TFX अपने अनुकूलनीय आर्किटेक्चर के साथ संपूर्ण ML जीवनचक्र को सरल बनाता है। यह ExampleGen, StatisticsGen, Tranform, Trainer, Evaluator, और Pusher जैसे प्रीबिल्ट कंपोनेंट्स का उपयोग करके वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है। ये घटक ऑर्केस्ट्रेटर जैसे ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एकीकृत होते हैं अपाचे एयरफ्लो, क्यूबफ्लो पाइपलाइन, और अपाचे बीम, जिससे TFX को एंटरप्राइज़ वातावरण में एम्बेड करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, अक्टूबर 2023 में, स्पोटिफाई सुदृढीकरण सीखने के लिए सुनने के व्यवहार का अनुकरण करने के लिए TFX और TF-एजेंटों का लाभ उठाया, जिससे उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के आधार पर उनकी संगीत अनुशंसा प्रणालियों को बढ़ाया जा सके। इसी तरह, वोडाफोन मार्च 2023 में अपने वैश्विक दूरसंचार परिचालनों में डेटा गवर्नेंस की देखरेख के लिए TensorFlow डेटा सत्यापन (TFDV) को अपनाया।
“जब वर्कफ़्लो को कोड के रूप में परिभाषित किया जाता है, तो वे अधिक रखरखाव योग्य, संस्करण योग्य, परीक्षण योग्य और सहयोगी बन जाते हैं।” - Google Developers
TFX को बड़े पैमाने पर बनाया गया है, जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर वितरित डेटा प्रोसेसिंग के लिए Apache Beam का उपयोग किया जाता है गूगल क्लाउड डेटाफ्लो, अपाचे फ्लिंक, और अपाचे स्पार्क। यह वर्टेक्स एआई पाइपलाइन और वर्टेक्स एआई ट्रेनिंग जैसे एंटरप्राइज़ टूल के साथ भी एकीकृत होता है, जिससे टीमें बड़े पैमाने पर डेटासेट प्रोसेस कर सकती हैं और जीपीयू एक्सेलेरेशन के साथ कई नोड्स में मॉडल को प्रशिक्षित कर सकती हैं। क्यूबफ्लो इकोसिस्टम, जो अक्सर TFX पाइपलाइनों को संचालित करता है, को महत्वपूर्ण रूप से अपनाया गया है, जिसमें 258 मिलियन से अधिक PyPI डाउनलोड और 33,100 GitHub स्टार हैं। इसके अतिरिक्त, ML मेटाडेटा (MLMD) पारदर्शिता और पता लगाने की क्षमता सुनिश्चित करने के लिए मॉडल वंशावली और पाइपलाइन निष्पादन इतिहास को ट्रैक करता है, स्वचालित रूप से कलाकृतियों और मापदंडों को लॉग करता है। यह स्केलेबिलिटी जटिल ML वर्कफ़्लो को एक कुशल सिस्टम में एकीकृत करने के लिए TFX को एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है।
TFX संगठनों को अनावश्यक घटकों को फिर से निष्पादित करने से बचने के लिए कैशिंग का उपयोग करके लागतों का प्रबंधन करने में मदद करता है, जो पुनरावृत्त प्रशिक्षण के दौरान गणना संसाधनों को बचाता है। चल रही टीमों के लिए गूगल क्लाउड, बिलिंग डेटा को निर्यात किया जा सकता है BigQuery, व्यक्तिगत पाइपलाइन रन के विस्तृत लागत विश्लेषण की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म का मॉड्यूलर डिज़ाइन लचीलापन भी प्रदान करता है: टीमें संपूर्ण TFX सिस्टम को लागू किए बिना, प्लेटफ़ॉर्म को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाते हुए TFDV या TFT जैसी स्टैंडअलोन लाइब्रेरी का उपयोग कर सकती हैं।
MLFlow एक बहुमुखी, ओपन-सोर्स टूल है, जो 40 से अधिक AI फ्रेमवर्क को जोड़ता है, जिसमें PyTorch, TensorFlow, scikit-learn शामिल हैं, ओपनएआई, हगिंग फेस, और लैंग चैन। के हिस्से के रूप में लिनक्स फ़ाउंडेशन, यह टीमों को स्थानीय रूप से, ऑन-प्रिमाइसेस या प्रमुख क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर वर्कफ़्लो चलाने की अनुमति देता है। 20,000 से अधिक GitHub सितारों और 50 मिलियन से अधिक मासिक डाउनलोड के साथ, MLFlow AI वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए व्यापक रूप से अपनाया गया समाधान बन गया है। इसकी निर्बाध एकीकरण क्षमताएं इसकी उन्नत सुविधाओं की नींव बनाती हैं।
MLFlow 3 अपने एकीकृत मॉडल URI के साथ मॉडल ट्रैकिंग को सरल बनाता है (मॉडल:/<model_id>), विभिन्न चरणों में जीवनचक्र प्रबंधन का समर्थन करना। डेवलपर्स लगभग किसी भी वातावरण से मापदंडों, मैट्रिक्स और कलाकृतियों को लॉग करने के लिए पायथन, आरईएसटी, आर, और जावा एपीआई का उपयोग कर सकते हैं। जनरेटिव AI (GenAI) वर्कफ़्लोज़ के लिए, MLFlow 30 से अधिक टूल के साथ एकीकृत होता है, जिसमें शामिल हैं एंथ्रोपिक, मिथुन, बेडरॉक, लामा इंडेक्स, और क्रेवाई। इसके अतिरिक्त, इसकी ट्रेसिंग क्षमताएं OpenTelemetry के साथ संरेखित होती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि AI ऑब्जर्वेबिलिटी डेटा मौजूदा एंटरप्राइज़ मॉनिटरिंग सिस्टम में आसानी से फिट हो जाए।
MLFlow अपनी ऑटोमेशन सुविधाओं के साथ वर्कफ़्लो प्रबंधन की जटिलता को दूर करता है। द mlflow. ऑटोलॉग () फ़ंक्शन और मॉडल रजिस्ट्री मीट्रिक लॉगिंग को सुव्यवस्थित करते हैं और स्टेजिंग से प्रोडक्शन तक वर्जन ट्रांज़िशन को स्वचालित करते हैं। GenAI अनुप्रयोगों के लिए, MLFlow संपूर्ण निष्पादन प्रक्रिया को कैप्चर करता है - जिसमें प्रॉम्प्ट, रिट्रीवल और टूल कॉल शामिल होते हैं - जिससे वर्कफ़्लो को स्वचालित रूप से डीबग करना आसान हो जाता है।
MLFlow बैकएंड स्टोर को अलग करके स्केलेबिलिटी का समर्थन करता है, जो मेटाडेटा के लिए PostgreSQL या MySQL जैसे SQL डेटाबेस का उपयोग करता है, आर्टिफैक्ट स्टोर से, जो Amazon S3, Azure Blob Storage, या Google Cloud Storage जैसी सेवाओं के माध्यम से बड़ी फ़ाइलों का प्रबंधन करता है। बड़े पैमाने पर मॉडल फ़ाइलों के लिए, मल्टीपार्ट अपलोड कलाकृतियों को 100 एमबी टुकड़ों में तोड़ते हैं, जिससे अपलोड गति और दक्षता में सुधार करने के लिए ट्रैकिंग सर्वर को दरकिनार किया जाता है। टीमें ट्रैकिंग सर्वर इंस्टेंस को “आर्टिफैक्ट्स-ओनली मोड” में तैनात कर सकती हैं और उच्च प्रदर्शन करने वाले मॉडल का तुरंत पता लगाने के लिए SQL जैसी क्वेरी का उपयोग कर सकती हैं, जैसे कि मेट्रिक्स. सटीकता> 0.95।
MLFlow स्व-होस्टेड तैनाती के लिए Apache-2.0 लाइसेंस के तहत मुफ्त में उपलब्ध है। प्रबंधित समाधान चाहने वालों के लिए, एक निःशुल्क संस्करण उपलब्ध है, जिसमें डेटाब्रिक्स के माध्यम से एंटरप्राइज़-ग्रेड विकल्प दिए गए हैं। बड़े मॉडलों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए, सक्षम करने के लिए MLFLOW_ENABLE_PROXY_MULTIPART_UPLOAD क्लाउड स्टोरेज पर सीधे अपलोड करने की अनुमति देता है, सर्वर लोड को कम करता है और गणना लागत में कटौती करता है। ऑटोमेशन और स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत मॉडल प्रबंधन को मिलाकर, MLFlow आधुनिक AI वर्कफ़्लो की प्रमुख चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान करता है।
हगिंग फेस AI विकास के लिए एक केंद्रीय केंद्र के रूप में कार्य करता है, जो लाखों मॉडल, डेटासेट और डेमो एप्लिकेशन (स्पेस) पेश करता है। इसमें 50,000 से अधिक संगठन शामिल हैं - जिनमें Google, Microsoft, Amazon, और जैसे दिग्गज कंपनियां शामिल हैं मेटा - मंच AI को आगे बढ़ाने के लिए एक समुदाय-संचालित दृष्टिकोण पर जोर देता है। जैसा कि उनके दस्तावेज़ों में बताया गया है:
“टेक टाइटन्स सहित कोई भी कंपनी अपने आप 'एआई को हल करने' में सक्षम नहीं होगी - इसे हासिल करने का एकमात्र तरीका समुदाय केंद्रित दृष्टिकोण में ज्ञान और संसाधनों को साझा करना है"।
हगिंग फेस की विशाल रिपॉजिटरी एआई मॉडल की एक श्रृंखला में सहज संगतता सुनिश्चित करती है। प्रमुख लाइब्रेरीज़ जैसे ट्रान्सफॉर्मर्स और डिफ्यूज़र अत्याधुनिक PyTorch मॉडल प्रदान करें, जबकि Transformers.js सीधे वेब ब्राउज़र में मॉडल निष्पादन को सक्षम बनाता है। एक हगिंग फेस एपीआई टोकन के साथ, यूज़र 10 से अधिक अनुमान भागीदारों के 45,000 से अधिक मॉडल तक पहुंच प्राप्त करते हैं - जिनमें शामिल हैं एडब्ल्यूएस, Azure, और Google Cloud - प्रदाताओं की मानक दरों पर। प्लेटफ़ॉर्म एस्टेरॉयड और ईएसपीनेट जैसे विशिष्ट पुस्तकालयों के साथ-साथ लैंगचैन, लामाइंडेक्स और क्रेवाई जैसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एलएलएम फ्रेमवर्क के साथ भी एकीकृत होता है। जैसे टूल इष्टतम AWS Trainium और Google TPU जैसे हार्डवेयर के लिए मॉडल प्रदर्शन को बढ़ाएं, जबकि पीईएफटी (पैरामीटर-एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग) और गति बढ़ाओ विविध हार्डवेयर सेटअप पर प्रशिक्षण को सरल बनाएं।
हगिंग फेस अपने ऑटोट्रेन फीचर के माध्यम से मॉडल फाइन-ट्यूनिंग को सुव्यवस्थित करता है, जो एपीआई और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के माध्यम से प्रक्रिया को स्वचालित करता है, जिससे व्यापक मैनुअल कोडिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। रिपॉजिटरी-स्तरीय वेबहुक उपयोगकर्ताओं को मॉडल, डेटासेट या स्पेस अपडेट होने पर बाहरी क्रियाओं को ट्रिगर करने की अनुमति देते हैं। AI एजेंट के विकास के लिए, स्मोलगेंट्स पायथन लाइब्रेरी टूल को ऑर्केस्ट्रेट करने और जटिल कार्यों को प्रबंधित करने में मदद करती है। पूरी तरह से प्रबंधित अनुमान समापन बिंदु मॉडल को उत्पादन में लागू करना आसान बनाते हैं, जबकि हब जॉब्स फ्रेमवर्क API या विज़ुअल इंटरफ़ेस के माध्यम से मशीन सीखने के कार्यों को स्वचालित और शेड्यूल करता है। साथ में, ये ऑटोमेशन टूल स्केलेबल, एंटरप्राइज़-रेडी वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं।
हगिंग फेस एंटरप्राइज़-ग्रेड फीचर्स प्रदान करता है जैसे सिंगल साइन-ऑन (SSO), ऑडिट लॉग्स और रिसोर्स ग्रुप्स, जिससे अनुपालन बनाए रखते हुए बड़ी टीमों के लिए सहयोग करना आसान हो जाता है। प्लेटफ़ॉर्म व्यापक मॉडल और डेटासेट के प्रबंधन को सुव्यवस्थित करते हुए, GIT-आधारित रिपॉजिटरी के भीतर बड़ी फ़ाइलों के कुशल भंडारण और संस्करण के लिए Xet तकनीक का उपयोग करता है। टीमें खातों को समूहबद्ध कर सकती हैं, एक्सेस कंट्रोल के लिए बारीक भूमिकाएं असाइन कर सकती हैं और डेटासेट, मॉडल और स्पेस के लिए बिलिंग को केंद्रीकृत कर सकती हैं। इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म 8,000 से अधिक भाषाओं में डेटासेट का समर्थन करता है और प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के साथ एकीकृत पूरी तरह से प्रबंधित अनुमान समापन बिंदु प्रदान करता है।
टीम प्लान यहां से शुरू होता है $20 प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह, जिसमें SSO, ऑडिट लॉग और संसाधन समूह जैसी सुविधाएँ शामिल हैं। GPU के उपयोग की कीमत इस प्रकार है $0.60 प्रति घंटा, और अनुमान प्रदाता उपयोगकर्ताओं से उनकी मानक दरों पर सीधे शुल्क लेते हैं, जिसमें हगिंग फेस से कोई अतिरिक्त मार्कअप नहीं होता है। डेमो अनुप्रयोगों के लिए, ZeroGPU स्पेस गतिशील रूप से NVIDIA H200 GPU को वास्तविक समय में आवंटित करता है, जिससे स्थायी, उच्च लागत वाले हार्डवेयर की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। कस्टम मूल्य निर्धारण उन उद्यमों के लिए उपलब्ध है जिन्हें उन्नत सुरक्षा, समर्पित समर्थन और उन्नत एक्सेस नियंत्रण की आवश्यकता होती है।
DataRobot एक व्यापक AI प्लेटफ़ॉर्म है जिसे प्रयोग से लेकर उत्पादन परिनियोजन तक सब कुछ संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। गार्टनर पीयर इनसाइट्स पर 4.7/5 रेटिंग और 90% उपयोगकर्ता अनुशंसा दर प्राप्त करने के बाद, इसे डेटा साइंस और मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म के लिए गार्टनर मैजिक क्वाड्रंट में अग्रणी के रूप में भी मान्यता दी गई है। प्लेटफ़ॉर्म इंटीग्रेशन, ऑटोमेशन और स्केलेबिलिटी पर केंद्रित है, जिससे AI वर्कफ़्लो की जटिलताओं को नेविगेट करना आसान हो जाता है। FordDirect में डेटा स्ट्रैटेजी, एनालिटिक्स एंड बिज़नेस इंटेलिजेंस के उपाध्यक्ष टॉम थॉमस ने साझा किया:
“DataRobot के साथ जो हमें वास्तव में मूल्यवान लगता है, वह है महत्व देने का समय। DataRobot हमें AI समाधानों को बाज़ार में लाने में मदद करता है, जितना हम पहले करते थे, उससे आधे समय में।”
DataRobot की मॉडल अज्ञेय रजिस्ट्री किसी भी स्रोत से मॉडल पैकेज के लिए केंद्रीकृत प्रबंधन प्रदान करती है। यह प्रदाता की परवाह किए बिना ओपन-सोर्स और मालिकाना बड़े भाषा मॉडल (LLM) और लघु भाषा मॉडल (SLM) दोनों का समर्थन करता है। जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए नेटिव इंटीग्रेशन के साथ स्नोफ्लेक, AWS, Azure, और Google Cloud, प्लेटफ़ॉर्म मौजूदा तकनीकी स्टैक के साथ सहज कनेक्शन सुनिश्चित करता है। इसका NextGen UI विकास और शासन दोनों के लिए लचीलापन प्रदान करता है, जिससे यूज़र ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस और प्रोग्रामेटिक टूल जैसे REST API या पायथन क्लाइंट पैकेज के बीच टॉगल कर सकते हैं। यह सहज एकीकरण भविष्य के वर्कफ़्लो में उन्नत स्वचालन के लिए मंच तैयार करता है।
DataRobot एक-क्लिक परिनियोजन के साथ विकास से उत्पादन तक की यात्रा को सरल बनाता है, API एंडपॉइंट बनाता है और स्वचालित रूप से निगरानी को कॉन्फ़िगर करता है। इसका डायनामिक कंप्यूट ऑर्केस्ट्रेशन मैन्युअल सर्वर प्रबंधन की परेशानी को समाप्त करता है - उपयोगकर्ता अपनी गणना आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करते हैं, और सिस्टम प्रोविजनिंग और वर्कलोड वितरण का ध्यान रखता है। नॉरफ़ॉक आयरन एंड मेटल में डेटा एनालिटिक्स के निदेशक बेन डुबोइस ने इसके लाभों पर जोर दिया:
“DataRobot मेरी टीम के लिए जो मुख्य चीज लाता है, वह है जल्दी से पुनरावृति करने की क्षमता। हम नई चीजों को आजमा सकते हैं, उन्हें तेजी से उत्पादन में लगा सकते हैं। यह लचीलापन महत्वपूर्ण है - खासकर जब आप पुराने सिस्टम के साथ काम कर रहे हों।”
प्लेटफ़ॉर्म मॉडल गवर्नेंस और विनियामक मानकों को संबोधित करते हुए, स्वचालित रूप से अनुपालन दस्तावेज़ीकरण भी तैयार करता है। “केस का उपयोग करें” कंटेनर परियोजनाओं को व्यवस्थित और ऑडिट के लिए तैयार रखने में मदद करते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वर्कफ़्लो एंटरप्राइज़ वातावरण में संरचित रहें।
DataRobot एक केंद्रीकृत प्रणाली के माध्यम से, दर्जनों से सैकड़ों तक, मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला का प्रबंधन करना आसान बनाता है। यह प्रबंधित SaaS, VPC, या ऑन-प्रिमाइसेस इन्फ्रास्ट्रक्चर में परिनियोजन का समर्थन करता है। उदाहरण के लिए, एक वैश्विक ऊर्जा कंपनी ने 600+ AI उपयोग के मामलों में $200 मिलियन का ROI हासिल किया, जबकि शीर्ष 5 वैश्विक बैंक ने पूरे संगठन में 40+ AI अनुप्रयोगों के माध्यम से $70 मिलियन का ROI देखा। थिबॉट जॉन्केज़, डेटा साइंस के निदेशक, टुरो, प्लेटफ़ॉर्म की मानकीकरण क्षमताओं पर प्रकाश डाला:
“DataRobot की तरह एकीकृत, उपयोग में आसान, मानकीकृत और ऑल-इन-वन और कुछ भी नहीं है। DataRobot ने हमें एक संरचित ढांचा प्रदान किया है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि हर किसी का मानक समान हो.”
प्लेटफ़ॉर्म विज़ुअल टूल और प्रोग्रामेटिक इंटरफेस दोनों की पेशकश करके विविध टीमों - डेटा साइंटिस्ट, डेवलपर्स, आईटी और इन्फोसेक - को एक साथ लाता है। इसके पूर्व-निर्मित “AI एक्सेलेरेटर्स” प्रयोग से उत्पादन में परिवर्तन को गति देते हैं। वर्कफ़्लोज़ को एकीकृत करके, जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करके और आसानी से स्केलिंग करके, DataRobot संगठनों को एंटरप्राइज़-ग्रेड AI क्षमताओं को आसानी से प्राप्त करने में मदद करता है।
AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म फिर से आकार दे रहे हैं कि कैसे संगठन अलग-अलग प्रयोगों से पूरी तरह से ऑपरेशनल सिस्टम की ओर बढ़ते हैं। सही प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने से, व्यवसाय विकास चक्रों को काफी तेज़ कर सकते हैं - कुछ रिपोर्ट में एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने के लिए आवश्यक समय में कटौती की गई है 75% और इसके द्वारा पुनरावृत्ति चक्र को कम करना 70% समर्पित AI प्लेटफार्मों के साथ। इन क्षमताओं से तेजी से लॉन्च होता है और निवेश पर बेहतर रिटर्न मिलता है।
इन प्रगति की कुंजी तीन मुख्य लाभों में निहित है: अंतर, स्वचालन, और मापनीयता। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म जो विभिन्न मॉडलों और मौजूदा तकनीकी स्टैक के साथ एकीकृत होते हैं, वेंडर लॉक-इन और अप्रत्याशित लागतों को रोकते हैं। ऑर्केस्ट्रेशन परतें सिस्टम की विश्वसनीयता सुनिश्चित करती हैं और रिकवरी प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करती हैं, जिससे टीमें अपने मूल उद्देश्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। क्रॉस-डिपार्टमेंटल टीमों के लिए, शेयर्ड वर्कस्पेस और विज़ुअल बिल्डर्स जैसे टूल तकनीकी और गैर-तकनीकी यूज़र के बीच की खाई को पाटने में मदद करते हैं, जबकि गवर्नेंस फीचर्स - जैसे ऑडिट ट्रेल्स और रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल - सुनिश्चित करते हैं कि वर्कफ़्लो सुरक्षित और अनुरूप बने रहें।
इन लाभों को अनलॉक करने के लिए सही प्लेटफ़ॉर्म चुनना महत्वपूर्ण है। ऐसे समाधानों का चयन करें जो आपकी टीम की विशेषज्ञता के अनुरूप हों, गैर-तकनीकी यूज़र के लिए नो-कोड इंटरफेस और डेवलपर्स के लिए API-संचालित विकल्प प्रदान करें। प्रोडक्शन से जुड़ी समस्याओं की तुरंत पहचान करने और उन्हें हल करने के लिए, नोड-लेवल ट्रेसेस, कॉस्ट मेट्रिक्स और सर्च करने योग्य लॉग जैसे मज़बूत ऑब्जर्वेबिलिटी फीचर्स वाले प्लेटफ़ॉर्म खोजें। बाहरी साझेदारी या विशेष लो-कोड AI टूल का लाभ उठाने वाले संगठनों ने देखा है सफलता दर को दोगुना करें केवल आंतरिक संसाधनों पर निर्भर परियोजनाओं की तुलना में पायलट से उत्पादन तक ले जाने में।
संख्याएं अपने लिए बोलती हैं: एआई ऑटोमेशन रिपोर्ट का उपयोग करने वाली कंपनियां 35% तक अधिक उत्पादकता और 25-50% लागत बचत। जैसा कि एंड्रेस गार्सिया, मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी, बताते हैं:
“सीटीओ के रूप में मेरे लिए, प्रमाणित ऑटोमेशन में निवेश करने से टीमों को कुछ नया करने में मदद मिलती है। मैं नहीं चाहता कि जब पहले से ही इंफ्रास्ट्रक्चर मौजूद हो, तो मेरी टीम कनेक्शन बनाए, मॉनिटर करे या लॉगिंग करे।”
त्वरित जीत हासिल करने के लिए डेटा संवर्धन जैसे उच्च मात्रा वाले, दोहराए जाने वाले कार्यों से शुरू करें। सुनिश्चित करें कि प्लेटफ़ॉर्म आपके मौजूदा SaaS और लीगेसी सिस्टम के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत हो, जैसा कि 46% उत्पाद टीमें एआई अपनाने में शीर्ष बाधा के रूप में खराब एकीकरण का हवाला दें। एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो इसे जोड़ने के बजाय जटिलता को सरल बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपकी टीम नवाचार को आगे बढ़ाने और सार्थक व्यावसायिक परिणाम देने पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म एक एकीकृत, पे-एज़-यू-गो सिस्टम में टूल, मॉडल और डेटा पाइपलाइन को एक साथ लाकर खर्चों में कटौती करने का एक स्मार्ट तरीका प्रदान करते हैं। अलग-अलग AI मॉडल के लिए कई लाइसेंसों की बाजीगरी करने के बजाय, यूज़र एक ही प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से 35 से अधिक मॉडल तक पहुंच प्राप्त करते हैं, जो केवल उस कंप्यूटिंग शक्ति के लिए भुगतान करते हैं जिसका वे वास्तव में उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण व्यर्थ संसाधनों को समाप्त करता है और यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी क्षमता बेकार न रहे।
रियल-टाइम कॉस्ट ट्रैकिंग और गवर्नेंस टूल के साथ, यूज़र को अपने खर्च में पूरी पारदर्शिता मिलती है। बिल्ट-इन ऑटोमेशन के साथ, ये सुविधाएं मैन्युअल कार्यों को कम करती हैं और अनावश्यक क्लाउड लागतों से बचने में मदद करती हैं। साथ में, इन क्षमताओं से लागत में अधिकतम बचत हो सकती है 98% खंडित, बहु-विक्रेता सेटअप के प्रबंधन की अक्षमताओं की तुलना में।
Prompts.ai को यह सरल बनाने के लिए बनाया गया है कि टीमें एक ही, सुरक्षित वातावरण में कई बड़े भाषा मॉडल (LLM) को कैसे संभालती हैं और उनका समन्वय कैसे करती हैं। 35 से अधिक शीर्ष स्तरीय मॉडल तक पहुंच के साथ, जिनमें शामिल हैं जीपीटी-5, क्लाउड, और ग्रोक-4, उपयोगकर्ता अलग-अलग खातों या API को प्रबंधित करने की परेशानी के बिना - सभी मॉडल के बीच आसानी से स्विच कर सकते हैं या उनका एक साथ उपयोग कर सकते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म में शामिल हैं रीयल-टाइम लागत ट्रैकिंग और एक लचीला पे-एज़-यू-गो क्रेडिट सिस्टम, जिससे टीमों के लिए एआई-संबंधित लागतों में कटौती करते हुए खर्चों को नियंत्रण में रखना आसान हो जाता है। एंटरप्राइज़-स्तरीय सुरक्षा यह सुनिश्चित करती है कि डेटा सुरक्षित रहे, जबकि एकीकृत ऑटोमेशन टूल एलएलएम वर्कफ़्लो को डिज़ाइन करने, परीक्षण करने और लागू करने की जटिलता को दूर करते हैं। Prompts.ai संगठनों को उत्पादकता बढ़ाने और उनकी AI पहलों में सहयोग को बढ़ावा देने के लिए एक सुव्यवस्थित, कुशल तरीका प्रदान करता है।
AI वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म किस पर ज़ोर देते हैं सुरक्षा और अनुपालन, जिसमें भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण (RBAC), विस्तृत ऑडिट लॉग और डेटा गोपनीयता सुरक्षा उपायों जैसी सुविधाएँ शामिल हैं। इन क्षमताओं से संगठन यह ट्रैक कर सकते हैं कि कौन मॉडल के साथ इंटरैक्ट करता है, वे ऐसा कब करते हैं, और कौन सा डेटा शामिल है, जिससे हर कदम पर जवाबदेही सुनिश्चित होती है।
संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए, ये प्लेटफ़ॉर्म अक्सर काम करते हैं एन्क्रिप्शन - आराम से और ट्रांज़िट के दौरान डेटा के लिए - सैंडबॉक्स किए गए वातावरण और स्वचालित डेटा-क्लींजिंग उपायों के साथ। वे तीसरे पक्ष के प्रदाताओं के साथ कनेक्शन को विनियमित करने के लिए सख्त संगठनात्मक नीतियों का भी पालन करते हैं, जिससे अनधिकृत डेटा साझा करने का जोखिम कम हो जाता है। नीति-संचालित रेलिंग और टैम्पर-एविडेंट लॉग परिचालन पारदर्शिता को बढ़ावा देते हुए विनियामक अनुपालन को और बढ़ाते हैं।
साथ में, ये उपाय एक सुरक्षित और विश्वसनीय ढांचा बनाते हैं, जिससे संगठन गोपनीयता और अनुपालन मानकों को बनाए रखते हुए आत्मविश्वास से अपने AI वर्कफ़्लो को स्केल कर सकते हैं।
