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मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म AI वर्कफ़्लो को सरल बनाएं, लागत कम करें और स्केलेबिलिटी बढ़ाएं। यह मार्गदर्शिका आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए सही समाधान चुनने में आपकी मदद करने के लिए उनकी विशेषताओं, उपयोगिता और लागत पारदर्शिता के आधार पर 10 प्रमुख प्लेटफार्मों का मूल्यांकन करती है।
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर एक प्लेटफ़ॉर्म चुनें: लागत बचत, मापनीयता, या मौजूदा उपकरणों के साथ एकीकरण। एलएलएम-हैवी वर्कफ़्लोज़ के लिए, Prompts.ai पैक का नेतृत्व करता है। व्यापक एमएल ज़रूरतों के लिए, एयरफ्लो या क्यूबफ्लो मजबूत ओपन-सोर्स विकल्प हैं। क्लाउड-आधारित उद्यम पसंद कर सकते हैं एज़्योर एमएल या वर्टेक्स एआई सहज एकीकरण के लिए।
Prompts.ai एक है एंटरप्राइज़-ग्रेड एआई ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म AI उपकरणों के प्रबंधन को आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया। यह टूल स्प्रेल और छिपे हुए खर्चों की चुनौतियों से निपटता है, जो अक्सर मापने योग्य परिणाम देने से पहले AI पहलों में बाधा डालते हैं।
इंटरऑपरेबिलिटी, स्केलेबिलिटी और कुशल वर्कफ़्लो प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करके, Prompts.ai एंटरप्राइज़ AI संचालन में महत्वपूर्ण दर्द बिंदुओं को दूर करता है।
प्लेटफ़ॉर्म की असाधारण विशेषता इसकी क्षमता है 35 से अधिक प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक पहुंच को एकीकृत करें - GPT-4, क्लाउड, लामा और जेमिनी सहित - एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस के माध्यम से। यह दृष्टिकोण उस विखंडन को समाप्त करता है जो आमतौर पर एंटरप्राइज़ AI परिनियोजन को जटिल बनाता है।
Prompts.ai सुनिश्चित करता है निर्बाध क्रॉस-मॉडल संगतता एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करके जो विभिन्न एलएलएम प्रदाताओं के बीच काम करता है। यह व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले व्यावसायिक उपकरणों के साथ भी एकीकृत होता है जैसे स्लैक, जीमेल, और ट्रेलो, जो इसे मौजूदा वर्कफ़्लोज़ के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बनाता है।
प्लेटफ़ॉर्म का आर्किटेक्चर विभिन्न मॉडलों की साथ-साथ तुलनाओं का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ता कई इंटरफेस या एपीआई कुंजियों की आवश्यकता के बिना प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं। यह सुव्यवस्थित दृष्टिकोण निर्णय लेने को सरल बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सबसे अच्छा मॉडल चुना जाए।
संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया उद्यम स्तर की मांगें, Prompts.ai में एक क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर है जो टीमों के बढ़ने और AI उपयोग बढ़ने पर आसानी से स्केल कर सकता है। नए मॉडल, यूज़र या टीम जोड़ना एक तेज़ और सरल प्रक्रिया है, जिसके लिए किसी महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे में बदलाव की आवश्यकता नहीं होती है।
प्लेटफ़ॉर्म का पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट सिस्टम फिक्स्ड मासिक सब्सक्रिप्शन को बदल देता है, जिससे व्यवसायों के लिए वास्तविक जरूरतों के आधार पर AI के उपयोग को बढ़ाना आसान हो जाता है। यह लचीलापन उन कंपनियों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जिनके वर्कलोड में उतार-चढ़ाव है या जो ऑटोमेशन के नए अवसरों के साथ प्रयोग कर रहे हैं।
Prompts.ai एक बार के AI कार्यों को संरचित, दोहराए जाने वाले वर्कफ़्लो में बदल देता है। मैन्युअल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर खर्च किए गए समय को कम करते हुए लगातार आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए टीमें मानकीकृत प्रॉम्प्ट वर्कफ़्लो बना सकती हैं।
इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म उन्नत अनुकूलन का समर्थन करता है, जिसमें प्रशिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग लोरा (लो-रैंक एडेप्टर) और एआई एजेंट बनाना शामिल है। ये सुविधाएं संगठनों को उनके विशिष्ट व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुरूप ऑटोमेशन वर्कफ़्लो बनाने में सक्षम बनाती हैं।
LLM वर्कफ़्लो के लिए विशेष रूप से निर्मित, Prompts.ai प्रॉम्प्ट के प्रबंधन, संस्करणों को ट्रैक करने और प्रदर्शन की निगरानी के लिए टूल प्रदान करता है।
इसमें यह भी शामिल है विशेषज्ञ द्वारा डिज़ाइन किया गया “टाइम सेवर्स”, जो प्रमाणित प्रॉम्प्ट इंजीनियरों द्वारा बनाए गए पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लो हैं। उपयोग के लिए तैयार ये समाधान व्यवसायों को उच्च-गुणवत्ता वाले मानकों को बनाए रखते हुए सामान्य उपयोग के मामलों को तेज़ी से लागू करने में मदद करते हैं।
एंटरप्राइज़ AI को अपनाने में अप्रत्याशित लागत एक बड़ी बाधा है, और Prompts.ai इसे इसके साथ संबोधित करता है रीयल-टाइम खर्च की जानकारी। प्लेटफ़ॉर्म मॉडल और टीमों में उपयोग किए जाने वाले हर टोकन को ट्रैक करता है, जिससे संगठनों को उनके AI खर्चों के बारे में स्पष्ट जानकारी मिलती है। कंपनी के आंकड़ों के अनुसार, Prompts.ai के माध्यम से AI टूल को समेकित करने से अधिकतम लाभ हो सकता है 98% लागत बचत। ये बचत सॉफ़्टवेयर सब्सक्रिप्शन को कम करने और प्रदर्शन और लागत दोनों के आधार पर मॉडल चयन को अनुकूलित करने से आती है।
प्लेटफ़ॉर्म का FinOps लेयर AI खर्च को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ता है, वित्त टीमों को निवेश को सही ठहराने और बजट की अधिकता से बचने में मदद करता है। यह सुविधा सुनिश्चित करती है कि मापने योग्य मूल्य प्रदान करते हुए AI पहल वित्तीय रूप से व्यवहार्य बनी रहे।
Kubeflow एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जिसे कुबेरनेट्स पर मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मूल रूप से Google द्वारा विकसित और अब CNCF समुदाय द्वारा प्रबंधित किया जाता है, यह कंटेनरीकृत ML वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक लागू करने, प्रबंधित करने और स्केल करने के लिए उपकरणों का एक मजबूत सेट प्रदान करता है।
कुबेरनेट्स-केंद्रित संगठनों के लिए बनाया गया, क्यूबफ्लो एमएल ऑपरेशंस की जटिलताओं को सरल बनाता है, उन्हें सुव्यवस्थित, दोहराए जाने वाले वर्कफ़्लो में बदल देता है। आइए इसकी स्केलेबिलिटी के बारे में जानें, वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ एकीकरण, और यह लागतों को प्रबंधित करने में कैसे मदद करता है।
Kubeflow एंटरप्राइज़ स्तर पर मांग वाले ML वर्कलोड को प्रबंधित करने के लिए Kubernetes की क्षैतिज स्केलिंग का लाभ उठाता है। कम्प्यूटेशनल कार्यों को कई नोड्स में वितरित करके, यह बड़े डेटासेट के कुशल संचालन और जटिल मॉडलों के प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है।
इसकी वास्तुकला को लोकप्रिय ढांचे के लिए वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है टेंसरफ़्लो और PyTorch। इससे टीमें अपने कोड में किसी भी बदलाव की आवश्यकता के बिना, सिंगल मशीन से लेकर कई GPU तक, अपने वर्कलोड को आसानी से स्केल कर सकती हैं।
कुबेरनेट्स की संसाधन प्रबंधन सुविधाएँ, जैसे कि कोटा और सीमाएँ, स्केलेबिलिटी को और बढ़ाती हैं। संगठन विभिन्न टीमों या परियोजनाओं को विशिष्ट CPU, मेमोरी और GPU संसाधन आवंटित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि संसाधनों को उचित रूप से वितरित किया जाए और कोई भी वर्कफ़्लो सिस्टम पर अधिक बोझ न डाले।
क्यूबफ्लो पाइपलाइन के साथ, टीमें विज़ुअल इंटरफ़ेस या पायथन एसडीके का उपयोग करके प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य वर्कफ़्लो बना सकती हैं। पाइपलाइन में प्रत्येक चरण कंटेनरीकृत और संस्करण-नियंत्रित होता है, जिससे यह विभिन्न परियोजनाओं में पुन: उपयोग करने योग्य हो जाता है।
पूर्व-निर्मित पाइपलाइन टेम्प्लेट डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन जैसे दोहराए जाने वाले कार्यों को मानकीकृत करने में मदद करते हैं। यह न केवल नई परियोजनाओं के लिए सेटअप समय को कम करता है, बल्कि टीमों के बीच स्थिरता भी सुनिश्चित करता है। इसके अलावा, Kubeflow प्रत्येक पाइपलाइन रन से मापदंडों, मैट्रिक्स और कलाकृतियों को स्वचालित रूप से लॉगिंग करके प्रयोग ट्रैकिंग को सरल बनाता है, जिससे टीमों के लिए मॉडल संस्करणों की तुलना करना और सफल परिणामों को दोहराना आसान हो जाता है।
Kubeflow KServe द्वारा संचालित अपनी स्केलेबल मॉडल सर्विंग क्षमताओं के माध्यम से LLM वर्कफ़्लो का समर्थन करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित है। यह अनुमान के समापन बिंदुओं को परिनियोजित करने में सक्षम बनाता है जो उच्च मांगों को संभाल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, पुस्तकालयों के साथ एकीकरण जैसे हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर्स टीमों को पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम को अपनी पाइपलाइनों में सहजता से शामिल करने की अनुमति देता है।
Kubeflow कुबेरनेट्स मॉनिटरिंग टूल जैसे प्रोमेथियस का लाभ उठाकर बुनियादी ढांचे के उपयोग में विस्तृत जानकारी प्रदान करता है। CPU, मेमोरी और GPU की खपत पर नज़र रखने से, टीमें अपने बुनियादी ढांचे को अनुकूलित करने और लागतों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक दृश्यता प्राप्त करती हैं।
Apache Airflow अपने विशेष एक्सटेंशन की बदौलत मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली प्लेटफ़ॉर्म के रूप में विकसित हुआ है। शुरुआत में 2014 में Airbnb द्वारा बनाया गया, यह ओपन-सोर्स टूल अब स्टार्टअप्स से लेकर प्रमुख निगमों तक के संगठनों के ML ऑपरेशंस में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
Airflow की एक ख़ास विशेषता यह है डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) फ्रेमवर्क, जो उपयोगकर्ताओं को जटिल एमएल वर्कफ़्लो को कोड के रूप में डिज़ाइन करने की अनुमति देता है, जिससे लचीली और अत्यधिक अनुकूलन योग्य पाइपलाइन निर्माण सक्षम होता है।
एयरफ्लो की ताकत मशीन लर्निंग टूल और सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ सहजता से एकीकृत करने की क्षमता में निहित है। इसका इकोसिस्टम ऑपरेटर और हुक लगभग किसी भी एमएल फ्रेमवर्क या क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म से सहज कनेक्शन सक्षम करता है। मूल एकीकरण में TensorFlow, PyTorch, और Scikit-learn, साथ ही AWS, Google Cloud, और Microsoft Azure की क्लाउड-आधारित ML सेवाएँ शामिल हैं।
द एयरफ्लो एमएल प्रोवाइडर्स पैकेज MLFlow और वेट एंड बायसेस जैसे टूल के लिए विशेष ऑपरेटरों की पेशकश करके इस इंटरऑपरेबिलिटी को और बढ़ाता है। इससे टीमें एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो बना सकती हैं, जो कस्टम इंटीग्रेशन कोड की आवश्यकता के बिना कई टूल कनेक्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, एक एकल DAG स्नोफ्लेक से डेटा प्राप्त कर सकता है, स्पार्क का उपयोग करके इसे प्रीप्रोसेस कर सकता है, TensorFlow के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है, और इसे Kubernetes पर तैनात कर सकता है - यह सब करते हुए हर चरण पर पूर्ण नियंत्रण और दृश्यता बनाए रखते हुए।
Airflow डेटाबेस कनेक्टिविटी में भी उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जो PostgreSQL, MySQL, MongoDB और कई अन्य डेटा स्रोतों के लिए अंतर्निहित समर्थन प्रदान करता है। यह विभिन्न डेटा प्रणालियों में जटिल ML वर्कफ़्लो का प्रबंधन करने वाले संगठनों के लिए इसे एक उत्कृष्ट विकल्प बनाता है।
एयरफ्लो की स्केलेबिलिटी किसके द्वारा संचालित होती है सेलेरी एक्ज़ीक्यूटर और कुबेरनेट्स एक्ज़ीक्यूटर, जो वर्कलोड को कई वर्कर नोड्स में क्षैतिज रूप से स्केल करने की अनुमति देता है। KubernetesExecutor एमएल कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है, क्योंकि यह वर्कफ़्लो के विभिन्न चरणों के लिए विशिष्ट संसाधन आवश्यकताओं वाले कंटेनरों को गतिशील रूप से आवंटित कर सकता है।
इसके साथ कार्य समांतरता क्षमताएं, एयरफ्लो टीमों को एक साथ कई एमएल प्रयोग चलाने में सक्षम बनाता है, जिससे हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और मॉडल तुलना के लिए आवश्यक समय में काफी कमी आती है। संसाधन पूल को यह सुनिश्चित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है कि संसाधन-गहन कार्य, जैसे कि प्रशिक्षण, सिस्टम को प्रभावित न करें, जबकि हल्की प्रक्रियाएँ निर्बाध रूप से जारी रहती हैं।
बड़े डेटासेट के साथ काम करने वाले संगठनों के लिए, Airflow की हैंडलिंग बैकफ़िलिंग और पकड़ना संचालन यह सुनिश्चित करता है कि नए मॉडल या सुविधाएँ पेश किए जाने पर ऐतिहासिक डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित किया जा सकता है।
एयरफ्लो एमएल वर्कफ़्लो को इसमें बदलकर सरल बनाता है प्रलेखित, संस्करण-नियंत्रित पाइपलाइन पायथन-आधारित DAG परिभाषाओं का उपयोग करना। प्रत्येक चरण को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया गया है, जिसमें निर्भरता, पुन: प्रयास तर्क और विफलता प्रबंधन शामिल है, जिससे मजबूत पाइपलाइन सुनिश्चित होती हैं जो त्रुटियों से स्वचालित रूप से ठीक हो सकती हैं।
प्लेटफ़ॉर्म का सेंसर ऑपरेटर्स इवेंट-संचालित वर्कफ़्लो को संभव बनाएं, नए डेटा के आने पर या जब मॉडल का प्रदर्शन स्वीकार्य थ्रेसहोल्ड से नीचे गिर जाए, तो रिट्रेनिंग प्रक्रियाओं को ट्रिगर करना। यह स्वचालन गतिशील उत्पादन वातावरण में मॉडल की सटीकता बनाए रखने के लिए आवश्यक है, जहां डेटा अक्सर बदलता है।
मैनेज करके कार्य निर्भरताएँ, एयरफ्लो सुनिश्चित करता है कि वर्कफ़्लो सही क्रम में निष्पादित हो। डाउनस्ट्रीम कार्य स्वचालित रूप से अपस्ट्रीम प्रक्रियाओं के सफलतापूर्वक समाप्त होने की प्रतीक्षा करते हैं, जिससे अधूरे या दूषित डेटा पर प्रशिक्षण मॉडल जैसी त्रुटियों का जोखिम कम हो जाता है। इससे जटिल पाइपलाइनों में आमतौर पर आवश्यक अधिकांश मैन्युअल समन्वय समाप्त हो जाता है।
हालाँकि Airflow को शुरू में बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था, लेकिन हाल के घटनाक्रमों ने इसे संभालने के लिए इसकी क्षमताओं का विस्तार किया है फाइन-ट्यूनिंग पाइपलाइन BERT और GPT वेरिएंट जैसे मॉडल के लिए। एयरफ़्लो अब डेटा तैयार करने, टोकनाइज़ेशन, प्रशिक्षण और मूल्यांकन जैसे कार्यों पर निर्भरता का प्रबंधन कर सकता है।
इसकी संभालने की क्षमता लंबे समय तक चलने वाले कार्य इसे एलएलएम प्रशिक्षण नौकरियों के लिए आदर्श बनाता है जिसमें घंटे या दिन भी लग सकते हैं। Airflow इन प्रक्रियाओं पर नज़र रखता है, समस्याएँ आने पर अलर्ट भेजता है, और स्वचालित रूप से चेकपॉइंट से विफल रन को फिर से शुरू करता है।
कार्यान्वित करने वाले संगठनों के लिए पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) सिस्टम, एयरफ्लो पूरी प्रक्रिया को ऑर्केस्ट्रेट कर सकता है - दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण और एम्बेडिंग जनरेशन से लेकर वेक्टर डेटाबेस को अपडेट करने और तैनाती के लिए मॉडल तैयार करने तक। इसके अतिरिक्त, एयरफ्लो लागतों को नियंत्रण में रखने के लिए आवश्यक परिचालन जानकारी प्रदान करता है।
एयरफ्लो ऑफर विस्तृत है टास्क-लेवल लॉगिंग और मॉनिटरिंग, जिससे टीमों को उनके वर्कफ़्लो में संसाधनों के उपयोग के बारे में स्पष्ट जानकारी मिलती है। यह बारीक ट्रैकिंग संगठनों को गणना लागतों को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करती है, विशेष रूप से क्लाउड वातावरण में जहां लागत उदाहरण के प्रकारों और उपयोग के आधार पर भिन्न हो सकती है।
प्लेटफ़ॉर्म का कार्य अवधि ट्रैकिंग यह सुविधा पाइपलाइनों में बाधाओं की पहचान करती है, जिससे टीमों को संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने और दक्षता में सुधार करने में मदद मिलती है। क्लाउड-आधारित परिनियोजन के लिए, कंप्यूट-गहन कार्यों से जुड़े खर्चों को नियंत्रित करने के लिए यह दृश्यता महत्वपूर्ण है।
साथ में SLA मॉनिटरिंग, जब वर्कफ़्लो अपेक्षित रनटाइम से अधिक हो जाता है, तो एयरफ़्लो टीमों को सचेत करता है, अक्षमताओं को उजागर करता है जिससे अनावश्यक खर्च हो सकता है। लागत और प्रदर्शन का यह संतुलन Airflow को उन संगठनों के लिए एक मूल्यवान टूल बनाता है, जो अपने ML ऑपरेशन को ऑप्टिमाइज़ करने का लक्ष्य रखते हैं।
डोमिनोज़ डेटा लैब एंटरप्राइज़ स्तर पर मशीन लर्निंग को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक शक्तिशाली मंच के रूप में सामने आता है। बढ़ते वर्कलोड और बड़े पैमाने पर तैनाती को संभालने के लिए बनाया गया, यह कुशल संसाधन प्रबंधन और स्केलेबल प्रदर्शन के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है।
डोमिनोज़ डेटा लैब की वास्तुकला को बदलती मांगों के अनुकूल बनाया गया है। यह कार्यभार की जरूरतों के आधार पर संसाधनों को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए गतिशील संसाधन आवंटन और इलास्टिक स्केलिंग का उपयोग करता है। क्लस्टर सिस्टम के साथ एकीकरण करके, यह छोटे पैमाने के प्रयोगों से लेकर व्यापक मॉडल प्रशिक्षण तक आसानी से बदलाव करने में सक्षम बनाता है। इसका एडवांस वर्कलोड शेड्यूलिंग यह सुनिश्चित करता है कि संसाधनों को सभी परियोजनाओं में कुशलतापूर्वक वितरित किया जाए, जो एंटरप्राइज़ सेटिंग्स में लगातार प्रदर्शन प्रदान करता है।
DataRobot AI प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के प्रबंधन के लिए एक शक्तिशाली, एंटरप्राइज़-स्तरीय समाधान प्रदान करता है। एक केंद्रीकृत इंटेलिजेंस लेयर के रूप में कार्य करते हुए, यह विभिन्न AI सिस्टम को जोड़ता है, जिससे यह कई तकनीकी सेटअपों के अनुकूल हो जाता है।
DataRobot को इंटरऑपरेबिलिटी को ध्यान में रखकर बनाया गया है, जो एक खुली वास्तुकला की पेशकश करता है जो विविध AI रणनीतियों का समर्थन करता है। यह डिज़ाइन संगठनों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप जनरेटिव AI घटकों का मूल्यांकन करने और चुनने की अनुमति देता है।
प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न पूर्वानुमान परिवेशों में देशी, कस्टम और बाहरी मॉडल को तैनात करने का समर्थन करता है। ये परिनियोजन DataRobot के इन्फ्रास्ट्रक्चर या बाहरी सर्वर पर हो सकते हैं, जो विभिन्न परिचालन आवश्यकताओं के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं।
एकीकरण को आसान बनाने के लिए, प्लेटफ़ॉर्म में REST API और पायथन क्लाइंट पैकेज शामिल हैं। यह कोडिंग वर्कफ़्लो और विज़ुअल इंटरफेस के बीच सहज बदलाव सुनिश्चित करता है, जो तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है।
इसके अलावा, DataRobot प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं और डेटा सेवाओं के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है, जिससे लाइव क्लाउड वातावरण तक सीधी पहुंच संभव हो जाती है। ये सुविधाएँ एंटरप्राइज़ AI वर्कफ़्लो को सरल बनाने और एकीकृत करने के लिए DataRobot को एक प्रभावी उपकरण बनाती हैं।
प्रीफेक्ट ओरियन मशीन लर्निंग (एमएल) वर्कफ़्लो के ऑर्केस्ट्रेशन को सरल बनाता है, जो भरोसेमंद एमएल ऑटोमेशन को प्राथमिकता देने वाली टीमों के लिए काम करता है। अवलोकन क्षमता और सहज डेवलपर अनुभव पर ध्यान देने के साथ, प्लेटफ़ॉर्म ML वर्कफ़्लो की निगरानी और डीबग करना अधिक सरल बनाता है।
प्रीफेक्ट ओरियन अपने डेकोरेटर-आधारित सिस्टम के माध्यम से पायथन फ़ंक्शंस को ऑर्केस्ट्रेटेड वर्कफ़्लो में बदल देता है। को लागू करने से @flow और @task डेकोरेटर, टीमें पूर्ण पुनर्लेखन की आवश्यकता के बिना अपने मौजूदा एमएल कोड को प्रबंधित वर्कफ़्लो में अनुकूलित कर सकती हैं। इसका हाइब्रिड डिज़ाइन स्थानीय विकास और स्केलेबल निष्पादन वातावरण के बीच सहज बदलाव का समर्थन करता है, जिससे आसान परीक्षण और डिबगिंग सुनिश्चित होती है। इसके अतिरिक्त, अंतर्निहित पुन: प्रयास करने की सुविधाएँ और विफलता-प्रबंधन तंत्र समस्याएँ उत्पन्न होने पर स्वचालित रूप से कार्यों को पुनः आरंभ करते हैं। यह ऑटोमेशन व्यापक ऑर्केस्ट्रेशन सुविधाओं के साथ सहज रूप से एकीकृत होता है।
प्रीफेक्ट ओरियन का आर्किटेक्चर वर्कफ़्लो लॉजिक को निष्पादन से अलग करता है, जिससे कंप्यूट संसाधनों की स्वतंत्र स्केलिंग सक्षम होती है। वर्कफ़्लो कुबेरनेट्स क्लस्टर, डॉकर कंटेनर या क्लाउड-आधारित कंप्यूट इंस्टेंस जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर चल सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म कई श्रमिकों के बीच समानांतर कार्य निष्पादन का समर्थन करता है और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए कार्य कतारों का उपयोग करता है। इन सुविधाओं से टीमें विविध और मांग वाले एमएल वर्कलोड को कुशलतापूर्वक प्रबंधित कर सकती हैं।
Flyte पायथन फ़ंक्शंस को टाइप-सेफ, डेकोरेटर-चालित वर्कफ़्लो में बदलकर मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन को सरल बनाता है। संकलन-समय सत्यापन के साथ, त्रुटियां जल्दी पकड़ी जाती हैं, और अलग-अलग कंटेनर निष्पादन विश्वसनीय और सुसंगत परिणाम सुनिश्चित करता है।
पायथन फ़ंक्शंस को वर्कफ़्लो में बदलने के लिए फ़्लाइट एक डेकोरेटर-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह प्रत्येक निष्पादन के लिए डेटा वंशावली को स्वचालित रूप से ट्रैक करता है, जिससे प्रक्रियाओं की निगरानी और ऑडिट करना आसान हो जाता है। टीमें जटिल कार्य निर्भरता को एक सिंटैक्स के साथ परिभाषित कर सकती हैं जो रनटाइम डेटा के आधार पर सशर्त निष्पादन, लूप और गतिशील कार्य निर्माण का समर्थन करता है।
प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो टेम्प्लेटिंग भी प्रदान करता है, जो टीमों को पैरामीटरयुक्त टेम्पलेट बनाने की अनुमति देता है। इन टेम्प्लेट का अलग-अलग कॉन्फ़िगरेशन के साथ पुन: उपयोग किया जा सकता है, दोहराए जाने वाले कोड में कटौती की जा सकती है और अलग-अलग हाइपरपैरामीटर या डेटासेट के साथ त्वरित प्रयोग को सक्षम किया जा सकता है।
ये ऑटोमेशन टूल फ़्लाइट की स्केलिंग क्षमताओं के साथ निर्बाध रूप से काम करते हैं, जिससे वर्कफ़्लो प्रबंधन में दक्षता और लचीलापन सुनिश्चित होता है।
Flyte वर्कफ़्लो परिभाषाओं को उनके निष्पादन से अलग करता है, जिससे उन्हें सक्षम किया जा सकता है कुबेरनेट्स समूहों में क्षैतिज स्केलिंग। यह डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि वर्कफ़्लो को अलग-थलग रखा जाए, जबकि टीमों को बहु-किरायेदार वातावरण में कंप्यूट संसाधनों को साझा करने की अनुमति मिलती है।
कार्य स्तर पर, टीमें विशिष्ट संसाधन आवश्यकताओं को परिभाषित कर सकती हैं, जैसे कि CPU, मेमोरी या GPU की ज़रूरतें। फ़्लाइट कार्यभार की मांगों के आधार पर इन संसाधनों का गतिशील रूप से प्रावधान करता है और उन्हें स्केल करता है, जिससे इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित होता है।
लागत दक्षता के लिए, गैर-महत्वपूर्ण बैच कार्यों के लिए स्पॉट इंस्टेंस का उपयोग करने के लिए फ़्लाइट क्लाउड प्रदाताओं के साथ एकीकृत होता है। यदि स्पॉट इंस्टेंस बाधित होता है, तो इसका शेड्यूलर व्यवधान से बचने के लिए स्वचालित रूप से कार्यों को ऑन-डिमांड इंस्टेंस में माइग्रेट करता है।
Flyte PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, और XGBoost जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क के साथ सहज एकीकरण का समर्थन करता है। यह स्पार्क का उपयोग करके बड़े पैमाने के कार्यों को भी समायोजित करता है।
प्रोटोटाइप और प्रयोग के लिए, फ़्लाइट जुपिटर नोटबुक्स के साथ एकीकृत होता है, जिससे नोटबुक सेल को वर्कफ़्लो कार्यों में परिवर्तित किया जा सकता है। यह सुविधा विकास और उत्पादन के बीच की खाई को पाटती है।
इसके अतिरिक्त, Flyte का REST API बाहरी सिस्टम और CI/CD पाइपलाइनों से जुड़ना आसान बनाता है। टीमें प्रोग्रामेटिक रूप से वर्कफ़्लो को ट्रिगर कर सकती हैं, उनकी प्रगति की निगरानी कर सकती हैं और मानक HTTP इंटरफेस का उपयोग करके परिणाम प्राप्त कर सकती हैं, जिससे लचीलापन और परिचालन दक्षता बढ़ जाती है।
टेक्टन एक फीचर स्टोर प्लेटफ़ॉर्म है, जो प्रशिक्षण और रीयल-टाइम अनुमान दोनों के लिए मज़बूती से सुविधाओं की सेवा करके डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग के बीच की खाई को पाटता है। यह अन्य ऑर्केस्ट्रेशन टूल के पूरक के रूप में, विभिन्न वातावरणों में सुविधाओं तक लगातार पहुंच प्रदान करके, ML वर्कफ़्लो को आसान बनाता है।
टेक्टन अपने पायथन-आधारित डिक्लेरेटिव एपीआई का उपयोग करके एंटरप्राइज़ इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ मूल रूप से एकीकृत करता है। यह टीमों को स्थापित कोड समीक्षा और CI/CD वर्कफ़्लो के साथ संरेखित करते समय परिचित कोडिंग पैटर्न का उपयोग करके सुविधाओं को परिभाषित करने की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म यूनिट परीक्षण और संस्करण नियंत्रण का भी समर्थन करता है, जिससे मौजूदा इंजीनियरिंग पाइपलाइनों में शामिल करना आसान हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म का लचीला डेटा अंतर्ग्रहण विकल्प विभिन्न प्रकार के डेटा आर्किटेक्चर को समायोजित करें। टीमें S3, Glue, Snowflake, और Redshift जैसे बैच स्रोतों से डेटा खींच सकती हैं, या Kinesis और Kafka जैसे टूल से डेटा स्ट्रीम कर सकती हैं। फिर डेटा को फ़ीचर टेबल्स या लो-लेटेंसी इनजेस्ट API के माध्यम से पुश किया जा सकता है।
ऑर्केस्ट्रेशन के लिए, टेक्टन भौतिककरण की नौकरियां प्रदान करता है और ट्रिगर किए गए मटेरियलाइज़ेशन एपीआई, कस्टम शेड्यूलिंग आवश्यकताओं के लिए एयरफ्लो, डैगस्टर या प्रीफेक्ट जैसे बाहरी उपकरणों के साथ एकीकरण को सक्षम करना।
जुलाई 2025 में, टेक्टन ने किसके साथ साझेदारी की घोषणा की मॉडलबिट वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अपनी अंतर-क्षमता को प्रदर्शित करने के लिए। यह सहयोग एमएल टीमों को शुरू से अंत तक पाइपलाइन बनाने की अनुमति देता है, जहां टेक्टन गतिशील सुविधाओं का प्रबंधन करता है और मॉडलबिट मॉडल परिनियोजन और अनुमान को संभालता है। धोखाधड़ी का पता लगाने का एक उदाहरण इस तालमेल को उजागर करता है: टेक्टन लेनदेन इतिहास और उपयोगकर्ता के व्यवहार जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है, जबकि मॉडलबिट अनुमान पाइपलाइन को तैनात करता है, उन्हें रीयल-टाइम धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एकल कम-विलंबता API में जोड़ता है।
इसके बाद, आइए देखें कि टेक्टन की वास्तुकला मांग वाले एमएल वर्कलोड को कैसे संभालती है।
टेक्टन की वास्तुकला को बड़े पैमाने पर डिज़ाइन किया गया है, जो एक पेशकश करता है लचीला कंप्यूट फ्रेमवर्क जो पायथन (रे एंड एरो), स्पार्क और एसक्यूएल इंजन का समर्थन करता है। यह लचीलापन टीमों को अपनी आवश्यकताओं के लिए सही टूल चुनने की अनुमति देता है, चाहे वह सरल रूपांतरण हो या अधिक जटिल फीचर इंजीनियरिंग।
प्लेटफ़ॉर्म के नवीनतम संस्करण में शामिल है डकडीबी और एरो मौजूदा स्पार्क और स्नोफ्लेक-आधारित सिस्टम के साथ। यह सेटअप बड़े पैमाने पर उत्पादन की तैनाती के लिए आवश्यक स्केलेबिलिटी को बनाए रखते हुए तेजी से स्थानीय विकास प्रदान करता है।
टेक्टन की मापनीयता का प्रभाव वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों में स्पष्ट है। उदाहरण के लिए, एटलसियन फीचर विकास के समय में काफी कमी आई है। जोशुआ हैंसन, प्रिंसिपल इंजीनियर एटलसियन, साझा किया गया:
“जब हमने पहली बार अपने स्वयं के फीचर वर्कफ़्लो का निर्माण शुरू किया, तो प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन में एक फीचर प्राप्त करने में कई महीने - अक्सर तीन महीने लगते थे। इन दिनों, टेक्टन के साथ, एक दिन के भीतर एक फीचर बनाना काफी व्यवहार्य है। टेक्टन वर्कफ़्लो और दक्षता दोनों के लिए गेम चेंजर रहा है।”
यह स्केलेबिलिटी लाभ टेक्टन की फीचर वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से स्वचालित करने की क्षमता की नींव भी रखता है।
टेक्टन संपूर्ण फीचर जीवनचक्र को स्वचालित करता है, जिसमें मटेरियलाइजेशन, वर्जनिंग और वंशावली ट्रैकिंग शामिल है, मैनुअल प्रयास को कम करना और दक्षता को बढ़ावा देना शामिल है।
टेक्टन की एक असाधारण विशेषता है डेवलपर वर्कफ़्लो अनुभव। जोसेफ मैकएलिस्टर, सीनियर इंजीनियर, Coinbaseका ML प्लेटफ़ॉर्म, नोट किया गया:
“टेक्टन के बारे में जो बात चमकती है वह है फीचर इंजीनियरिंग का अनुभव - वह डेवलपर वर्कफ़्लो। शुरुआत से ही, जब आप एक नए डेटा स्रोत को ऑनबोर्ड कर रहे होते हैं और टेक्टन पर एक सुविधा का निर्माण कर रहे होते हैं, तो आप प्रोडक्शन डेटा के साथ काम कर रहे होते हैं, और इससे तेज़ी से पुनरावृति करना वाकई आसान हो जाता है.”
हेलो फ्रेश टेक्टन के प्रभाव का एक और उदाहरण प्रस्तुत करता है। एमएल इंजीनियरिंग के वरिष्ठ प्रबंधक बेंजामिन बर्टिनकोर्ट ने टेक्टन को अपनाने से पहले अपनी चुनौतियों का वर्णन किया:
“टेक्टन से पहले, हमारी सुविधाओं को अलग-अलग स्पार्क पाइपलाइनों के साथ स्वतंत्र रूप से तैयार किया गया था। उन्हें साझा करने के लिए नहीं बनाया गया था, उन्हें अक्सर सूचीबद्ध नहीं किया जाता था, और हमारे पास रीयल-टाइम अनुमान के लिए सुविधाओं की सेवा करने की क्षमता का अभाव था.”
टेक्टन अपने आगामी एकीकरण के साथ एआई के भविष्य की तैयारी कर रहा है डेटाब्रिक्स। जुलाई 2025 में घोषित, यह साझेदारी टेक्टन की रीयल-टाइम डेटा सर्विंग क्षमताओं को सीधे इसमें एम्बेड करेगी डेटाब्रिक्स वर्कफ़्लो और टूलिंग। टेक्टन की सुविधा के संयोजन से डेटाब्रिक्स'एजेंट ब्रिक्स, टीमें व्यक्तिगत एआई एजेंटों को अधिक कुशलता से बनाने, तैनात करने और स्केल करने में सक्षम होंगी डेटाब्रिक्स पारिस्थितिकी तंत्र।
यह एकीकरण विशेष रूप से एलएलएम अनुप्रयोगों में वास्तविक समय की सुविधा की सेवा की आवश्यकता को संबोधित करता है, जहां व्यक्तिगत एआई इंटरैक्शन का समर्थन करने के लिए उपयोगकर्ता-विशिष्ट और प्रासंगिक डेटा को जल्दी से प्राप्त किया जाना चाहिए। यह AI वर्कफ़्लो के ऑर्केस्ट्रेशन को बढ़ाता है, जिससे प्लेटफ़ॉर्म पर सहज एकीकरण सुनिश्चित होता है।
एज़्योर मशीन लर्निंग एक शक्तिशाली क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जिसे एंटरप्राइज़ स्तर पर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। माइक्रोसॉफ्ट के इकोसिस्टम के हिस्से के रूप में, यह एज़्योर सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत हो जाता है, साथ ही यह डेटा साइंस टीमों द्वारा आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स टूल और फ्रेमवर्क की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन भी करता है।
Azure ML ओपन-सोर्स तकनीकों के साथ अपनी व्यापक अनुकूलता के लिए सबसे अलग है। यह R सपोर्ट के साथ-साथ TensorFlow, PyTorch, और scikit-learn जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क सहित हजारों पायथन पैकेजों का समर्थन करता है। प्लेटफ़ॉर्म इन फ़्रेमवर्क के लिए अनुकूलित पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए वातावरण और कंटेनर प्रदान करके पर्यावरण सेटअप को सरल बनाता है। प्रयोगों पर नज़र रखने और मॉडल प्रबंधित करने के लिए, Azure ML, MLFlow के साथ एकीकृत होता है, जो एक सुसंगत अनुभव प्रदान करता है। डेवलपर्स के पास अपनी पसंद के टूल में लचीलापन होता है, चाहे वह पायथन एसडीके, जुपिटर नोटबुक, आर, सीएलआई या विजुअल स्टूडियो कोड के लिए एज़्योर मशीन लर्निंग एक्सटेंशन हो।
जब CI/CD की बात आती है, तो Azure ML Azure DevOps और GitHub Actions के साथ एकीकृत होता है, जिससे कुशल MLOps वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं। इसके अतिरिक्त, Azure Data Factory Azure ML के भीतर प्रशिक्षण और अनुमान पाइपलाइनों का समन्वय कर सकती है। बड़े पैमाने पर तैनाती के लिए, प्लेटफ़ॉर्म डॉकर छवियों के प्रबंधन के लिए एज़्योर कंटेनर रजिस्ट्री और कंटेनरीकृत तैनाती के लिए एज़्योर कुबेरनेट्स सर्विस (AKS) का उपयोग करता है। यह हॉरोवोड के साथ एकीकरण के माध्यम से डिस्ट्रीब्यूटेड डीप लर्निंग का भी समर्थन करता है।
Azure ML को छोटे पैमाने की स्थानीय परियोजनाओं से लेकर उद्यम-व्यापी तैनाती तक, आसानी से बड़े पैमाने पर बनाया गया है। Azure Kubernetes Service (AKS) के साथ इसका एकीकरण यह सुनिश्चित करता है कि ML वर्कलोड मांग के आधार पर गतिशील रूप से बढ़ सकता है। एज कंप्यूटिंग परिदृश्यों के लिए, Azure ML Azure IoT Edge के साथ काम करता है और अनुकूलित अनुमान को सक्षम करने के लिए ONNX रनटाइम का उपयोग करता है। Microsoft Fabric के हिस्से के रूप में, यह एक एकीकृत एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म से लाभान्वित होता है, जो डेटा पेशेवरों के लिए तैयार किए गए विभिन्न टूल और सेवाओं को एक साथ लाता है। यह स्केलेबिलिटी, ऑटोमेशन क्षमताओं के साथ मिलकर, जटिल ML वर्कफ़्लो के कुशल प्रबंधन की अनुमति देती है।
प्लेटफ़ॉर्म जटिल ML वर्कफ़्लो को स्वचालित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। एज़्योर डेटा फ़ैक्टरी के साथ एकीकरण करके, यह डेटा प्रोसेसिंग गतिविधियों के साथ-साथ प्रशिक्षण और अनुमान पाइपलाइन जैसे कार्यों के स्वचालन को सक्षम बनाता है। यह स्वचालन डेटा तैयार करने, मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन चरणों में सुचारू समन्वय सुनिश्चित करता है, मैन्युअल प्रयास को कम करता है और दक्षता में वृद्धि करता है।
Azure ML होरोवोड के माध्यम से वितरित प्रशिक्षण क्षमताओं के साथ बड़े भाषा मॉडल (LLM) प्रशिक्षण का समर्थन करता है। यह अनुकूलित अनुमान के लिए ONNX रनटाइम का भी लाभ उठाता है, जो इसे संवादात्मक AI और टेक्स्ट प्रोसेसिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है।
Google Vertex AI पाइपलाइन मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए एक मजबूत समाधान प्रदान करता है, जिसमें Google Cloud के उन्नत बुनियादी ढांचे के साथ Kubeflow पाइपलाइन की शक्ति का संयोजन होता है। यह प्रयोग और उत्पादन के बीच की खाई को पाटता है, जो Google की AI विशेषज्ञता द्वारा समर्थित एक सहज अनुभव प्रदान करता है।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन को व्यापक एमएल इकोसिस्टम के भीतर आसानी से काम करने के लिए बनाया गया है। यह पायथन सहित लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है, जिससे टीमों के लिए परिचित टूल के साथ रहना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, यह व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ML फ्रेमवर्क जैसे TensorFlow, PyTorch, XGBoost, और scikit-learn के साथ एकीकृत होता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि टीमें बिना किसी व्यवधान के अपने मौजूदा कोड और विशेषज्ञता का लाभ उठा सकें।
क्यूबफ्लो पाइपलाइन पर प्लेटफ़ॉर्म की नींव कंटेनरीकृत वर्कफ़्लो के सुचारू प्रबंधन को सुनिश्चित करती है। टीमें ML घटकों को डॉकर कंटेनर के रूप में पैकेज कर सकती हैं, जिससे विभिन्न वातावरणों में लगातार निष्पादन किया जा सकता है। जो लोग नोटबुक-आधारित विकास को प्राथमिकता देते हैं, उनके लिए वर्टेक्स एआई पाइपलाइन जुपिटर नोटबुक और वर्टेक्स एआई वर्कबेंच के साथ समेकित रूप से एकीकृत होती है, जो प्रयोग के लिए एक परिचित वातावरण प्रदान करती है। यह समेकित एकीकरण एमएल विकास के लिए एक स्केलेबल और कुशल प्लेटफॉर्म बनाता है।
Google Cloud के बुनियादी ढांचे और Google Kubernetes Engine (GKE) द्वारा संचालित, Vertex AI पाइपलाइन को मांग वाले ML वर्कलोड को आसानी से संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कई GPU और TPU में वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है, जिससे यह बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण परियोजनाओं के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बन जाता है। TensorFlow उपयोगकर्ताओं को Tensor Processing Units (TPU) के माध्यम से विशेष त्वरण से और अधिक लाभ होता है।
परिवर्तनशील कार्यभार आवश्यकताओं वाले संगठनों के लिए, प्लेटफ़ॉर्म गलती-सहिष्णु कार्यों के लिए लागत में कटौती करने के लिए पूर्वनिर्धारित उदाहरण प्रदान करता है। Google Cloud के वैश्विक नेटवर्क के साथ इसका एकीकरण, स्थान की परवाह किए बिना, डेटा और गणना संसाधनों तक कम विलंबता से पहुंच सुनिश्चित करता है।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन पाइपलाइन-ए-कोड कार्यक्षमता के माध्यम से एमएल वर्कफ़्लो को सरल बनाती है। टीमें पूर्व-निर्मित घटकों का उपयोग करके पायथन में वर्कफ़्लो को परिभाषित कर सकती हैं, जिससे त्वरित और पुन: प्रयोज्य पाइपलाइन निर्माण सक्षम हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म वर्टेक्स एआई फ़ीचर स्टोर के साथ भी एकीकृत है, फीचर इंजीनियरिंग और सर्विंग को सुव्यवस्थित करता है। यह प्रशिक्षण और परिनियोजन वातावरण के बीच स्थिरता सुनिश्चित करता है, त्रुटियों को कम करता है और दक्षता में सुधार करता है।
वर्टेक्स एआई पाइपलाइन वर्टेक्स एआई मॉडल गार्डन और पाम एपीआई से जुड़कर बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए वर्कफ़्लो का समर्थन करती है। यह एकीकरण टीमों को स्वचालित पाइपलाइनों के माध्यम से प्रक्रिया का प्रबंधन करते समय अपने स्वयं के डेटा के साथ पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करने की अनुमति देता है। एकल उपकरणों पर स्मृति सीमाओं को दूर करने के लिए मॉडल और डेटा समांतरता जैसी तकनीकों का उपयोग करके, टीपीयू अवसंरचना का उपयोग करके एलएलएम के लिए वितरित प्रशिक्षण का समर्थन किया जाता है।
अनुमान के लिए, प्लेटफ़ॉर्म वर्टेक्स एआई प्रेडिक्शन के साथ काम करता है, जो उतार-चढ़ाव वाले अनुरोध लोड को संभालने के लिए ऑटो-स्केलिंग एंडपॉइंट प्रदान करता है। बैच पूर्वानुमान क्षमताओं से सेंटीमेंट विश्लेषण या दस्तावेज़ वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए बड़े टेक्स्ट डेटासेट को प्रोसेस करना आसान हो जाता है।
टीमों को खर्चों का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए, Vertex AI पाइपलाइन Google क्लाउड कॉस्ट मैनेजमेंट टूल के साथ एकीकृत होती है। ये टूल ML खर्च के बारे में विस्तृत जानकारी देते हैं और यूज़र बजट अलर्ट सेट कर सकते हैं, जिससे लागत का पूर्वानुमान और नियंत्रण सुनिश्चित होता है।
यह अनुभाग विभिन्न प्लेटफार्मों की ताकत और चुनौतियों का संतुलित अवलोकन प्रदान करता है, जिससे आपको अपने संगठन की ज़रूरतों के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। प्लेटफ़ॉर्म की विस्तृत समीक्षाओं के मुख्य अंश यहाँ संक्षेप में प्रस्तुत किए गए हैं।
Prompts.ai एंटरप्राइज़-स्तरीय AI ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक असाधारण विकल्प है, जो 35 से अधिक प्रमुख बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। इसका पे-एज़-यू-गो TOKN सिस्टम 98% तक की लागत बचत को सक्षम बनाता है, जबकि रियल-टाइम FinOps नियंत्रण और मजबूत गवर्नेंस एड्रेस टूल स्प्रेल को नियंत्रित करता है। हालांकि, एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन पर इसका फोकस पारंपरिक मशीन लर्निंग (एमएल) वर्कफ़्लो पर बहुत अधिक निर्भर संगठनों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है, जो इसे व्यापक एमएल लचीलेपन की तुलना में लागत दक्षता को प्राथमिकता देने वालों के लिए आदर्श बनाता है।
एमएल एक्सटेंशन के साथ अपाचे एयरफ्लो व्यापक रूप से एमएल पाइपलाइनों के प्रबंधन, प्रशिक्षण नौकरियों के समन्वय, एआई मॉडल को तैनात करने और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) वर्कफ़्लो को संभालने के लिए उपयोग किया जाता है। इसके एकीकरण में GCP, AWS और Azure ML सेवाएँ शामिल हैं, जो एक परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र और मजबूत समुदाय द्वारा समर्थित हैं। हालांकि, स्केलिंग जटिलता का परिचय दे सकती है, और इसकी एआई-नेटिव क्षमताएं एक्सटेंशन पर निर्भर करती हैं, जिससे रखरखाव में कमी आ सकती है।
डोमिनोज़ डेटा लैब डेटा साइंस टीमों के लिए तैयार किए गए AI/ML मॉडल के एंड-टू-एंड प्रबंधन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। इसकी खूबियां सहयोग और जीवनचक्र प्रबंधन में निहित हैं, लेकिन इनमें लाइसेंस की उच्च लागत और जटिलता का स्तर होता है, जो छोटी टीमों को भारी पड़ सकता है।
DataRobot AI प्लेटफ़ॉर्म ऑर्केस्ट्रेशन के साथ स्वचालित मॉडल प्रशिक्षण को जोड़ती है, जो शासन और पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए उपकरण प्रदान करती है। हालांकि यह एमएल पाइपलाइनों को सरल बनाता है, लेकिन ओपन-सोर्स विकल्पों की तुलना में इसकी प्रीमियम कीमत और सीमित लचीलापन कमियां हो सकती हैं।
प्रीफेक्ट ओरियन पायथन-आधारित एआई स्टैक के लिए एक मजबूत विकल्प है, जो सहज एमएल पाइपलाइन एकीकरण को सक्षम करता है और गतिशील वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से संभालता है। हालांकि, इसका छोटा इकोसिस्टम और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाओं की कमी इसे बड़े संगठनों के लिए कम आकर्षक बना सकती है।
फ्लाइट ML और डेटा वर्कफ़्लो के लिए उद्देश्य से बनाया गया है, जो TensorFlow और PyTorch जैसे ढांचे के लिए मूल समर्थन प्रदान करता है। यह बड़े पैमाने पर कंटेनरीकृत एमएल वर्कफ़्लो को संभालता है, लेकिन इसके लिए कुबेरनेट्स विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और यह अभी भी विकसित हो रहे इकोसिस्टम के भीतर काम करता है, जो कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन में नई टीमों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
टेक्टन रियल-टाइम एमएल ऑर्केस्ट्रेशन और फीचर ऑपरेशनलाइजेशन में माहिर हैं, जिससे यह फीचर-केंद्रित वर्कफ़्लो के लिए बहुत उपयुक्त है। हालांकि, इसका सीमित फोकस और उच्च लागत व्यापक वर्कफ़्लो क्षमताओं की आवश्यकता वाली छोटी टीमों या परियोजनाओं के अनुरूप नहीं हो सकती है।
एज़्योर एमएल ऑर्केस्ट्रेशन एंटरप्राइज़-स्केल एआई ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक मजबूत सूट प्रदान करता है, जिसे एज़्योर इकोसिस्टम के साथ कसकर एकीकृत किया गया है, जिसमें डेटा फैक्ट्री और सिनैप्स जैसे टूल शामिल हैं। इसकी उन्नत सुविधाएँ, जैसे कि Microsoft AutoGen और SynapsEML, जटिल वितरित AI वर्कफ़्लो का समर्थन करती हैं। मुख्य चुनौतियों में वेंडर लॉक-इन और मूल्य निर्धारण की जटिलता शामिल है, जिससे लागत का पूर्वानुमान मुश्किल हो सकता है।
गूगल वर्टेक्स एआई पाइपलाइन Google के वैश्विक बुनियादी ढांचे से लाभ, विश्वसनीय प्रदर्शन और TPU समर्थन प्रदान करता है। हालांकि, Google Cloud सेवाओं पर इसकी निर्भरता और भारी उपयोग के कारण संभावित लागत बढ़ने से कुछ संगठन रुक सकते हैं।
नीचे दी गई तालिका प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की प्राथमिक शक्तियों और सीमाओं पर प्रकाश डालती है:
सही प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना आपके पर निर्भर करता है संगठन की प्राथमिकताएं, तकनीकी विशेषज्ञता, और बजट। एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन पर केंद्रित लागत के प्रति सजग टीमों के लिए, Prompts.ai एक मजबूत दावेदार है। यदि पारंपरिक ML वर्कफ़्लो के लिए लचीलापन आवश्यक है, अपाचे एयरफ्लो या फ्लाइट बेहतर विकल्प हो सकते हैं। पहले से ही विशिष्ट क्लाउड इकोसिस्टम के लिए प्रतिबद्ध एंटरप्राइज़ टीमें इस ओर झुक सकती हैं एज़्योर एमएल या वर्टेक्स एआई, विक्रेता लॉक-इन के बारे में चिंताओं के बावजूद
तकनीकी विशेषज्ञता एक और महत्वपूर्ण कारक है। प्लेटफ़ॉर्म जैसे फ्लाइट कुबेरनेट्स ज्ञान की आवश्यकता होती है, जबकि प्रीफेक्ट ओरियन पायथन डेवलपर्स के लिए अधिक सुलभ है। न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन के साथ स्वचालन चाहने वाले संगठनों के लिए, डेटा रोबोट एक सुव्यवस्थित समाधान प्रदान करता है लेकिन अनुकूलन को सीमित करता है।
आखिरकार, बजट संबंधी विचार महत्वपूर्ण भूमिका निभाएं। ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे अपाचे एयरफ्लो लागत बचत की पेशकश करें लेकिन सेटअप और रखरखाव के लिए अधिक आंतरिक संसाधनों की मांग करें। व्यावसायिक समाधान, जबकि अधिक सुविधा संपन्न और समर्थित हैं, उच्च लाइसेंसिंग लागत के साथ आते हैं। अग्रिम खर्चों के अलावा, स्वामित्व की कुल लागत पर विचार करें, जिसमें प्रशिक्षण, रखरखाव और संभावित विक्रेता निर्भरताएं शामिल हैं।
सही मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म चुनने के लिए आपके संगठन की ज़रूरतों, संसाधनों और विशेषज्ञता के सावधानीपूर्वक संतुलन की आवश्यकता होती है। हमारी गहन प्लेटफ़ॉर्म समीक्षाओं से मुख्य बातों का सारांश यहां दिया गया है।
Prompts.ai LLM ऑर्केस्ट्रेशन और लागत प्रबंधन में अपने नेतृत्व के लिए सबसे अलग है। 35 से अधिक मॉडलों और इसके पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट सिस्टम का समर्थन करने वाले एकीकृत इंटरफ़ेस के साथ, यह टूल के फैलाव को कम करते हुए और संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए मजबूत शासन बनाए रखते हुए 98% तक बचत प्रदान करता है।
व्यापक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो लचीलेपन की तलाश करने वालों के लिए, Apache Airflow अपने ML एक्सटेंशन के साथ एक मजबूत मल्टी-क्लाउड इकोसिस्टम प्रदान करता है। हालांकि, स्केलिंग के दौरान इसकी जटिलता के लिए अतिरिक्त संसाधनों और विशेषज्ञता की आवश्यकता हो सकती है।
स्वामित्व की कुल लागत का मूल्यांकन करना आवश्यक है। जबकि Apache Airflow जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म की अग्रिम लागत कम होती है, लेकिन उन्हें महत्वपूर्ण आंतरिक संसाधनों की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, DataRobot और Domino Data Lab जैसे वाणिज्यिक प्लेटफ़ॉर्म व्यापक सुविधाएँ प्रदान करते हैं, लेकिन उच्च मूल्य टैग के साथ आते हैं। प्लेटफ़ॉर्म को अपनी टीम की तकनीकी खूबियों से मिलाएं - उदाहरण के लिए, फ़्लाइट कुबेरनेट्स-प्रेमी टीमों के लिए आदर्श है, प्रीफेक्ट ओरियन पायथन-केंद्रित समूहों के लिए उपयुक्त है, और डेटारोबोट जैसे स्वचालित समाधान न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन आवश्यकताओं के लिए अच्छी तरह से काम करते हैं।
विशिष्ट क्लाउड वातावरण में गहराई से एकीकृत संगठनों के लिए, Azure ML Orchestration और Google Vertex AI पाइपलाइन जैसे प्लेटफ़ॉर्म सहज संगतता प्रदान करते हैं। हालांकि, संभावित वेंडर लॉक-इन और मूल्य निर्धारण चुनौतियों से सावधान रहें।
आखिरकार, आपके संगठन के लिए सबसे अच्छा प्लेटफ़ॉर्म आपकी विशिष्ट प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है - चाहे वह लागत दक्षता, वर्कफ़्लो लचीलापन, एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाएँ या क्लाउड एकीकरण हो। सोच-समझकर निर्णय लेने के लिए अपने उपयोग के मामलों, टीम क्षमताओं और बजट का ध्यानपूर्वक आकलन करें।
मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, कुछ महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है: मापनीयता, उपयोगकर्ता-मित्रता, और योग्यता अपने मौजूदा टूल के साथ। एक अच्छे प्लेटफ़ॉर्म को आपकी टीम के तकनीकी कौशल से मेल खाने के लिए पर्याप्त लचीला होने के साथ-साथ डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण, परिनियोजन और निगरानी जैसी प्रक्रियाओं को सरल बनाना चाहिए।
लागत स्पष्टता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है - रीयल-टाइम व्यय ट्रैकिंग जैसी सुविधाएँ AI से संबंधित बजटों के प्रबंधन को और अधिक कुशल बना सकती हैं। उन प्लेटफार्मों की तलाश करें जो ज़ोर देते हैं सुरक्षा, अनुपालन, और नए मॉडलों का सहज एकीकरण, यह सुनिश्चित करना कि आपकी आवश्यकताओं के बढ़ने के साथ-साथ आपके वर्कफ़्लो सुचारू और अनुकूल बने रहें।
Prompts.ai लागत में प्रभावशाली कटौती प्रदान करता है - तक 98% - 35 से अधिक बड़े भाषा मॉडल को एक सुव्यवस्थित मंच में लाकर। यह दृष्टिकोण कई उपकरणों की बाजीगरी से जुड़ी परेशानी और बर्बादी को दूर करता है।
प्लेटफ़ॉर्म में एक इंटीग्रेटेड भी है FinOps लेयर, जो वास्तविक समय में लागतों की लगातार निगरानी और समायोजन करता है। यह सुनिश्चित करता है कि असाधारण AI प्रदर्शन को बनाए रखते हुए व्यवसायों को अपने निवेश से सबसे अधिक मूल्य मिले।
Apache Airflow और Kubeflow जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए मजबूत समाधान प्रदान करते हैं, लेकिन वे अपनी बाधाओं के बिना नहीं हैं। एक उल्लेखनीय मुद्दा प्रदर्शन है - उपयोगकर्ताओं को धीमी निष्पादन गति और उच्च विलंबता का सामना करना पड़ सकता है, जो समग्र दक्षता को प्रभावित कर सकता है। इसके अलावा, उनके जटिल आर्किटेक्चर डिपेंडेंसी ब्लोट का परिचय दे सकते हैं, जिससे निर्माण में लंबा समय लग सकता है और अतिरिक्त जटिलता आ सकती है।
एक और चुनौती इन प्लेटफार्मों को विभिन्न निष्पादन वातावरण के साथ एकीकृत करने में निहित है। इसके लिए अक्सर उच्च स्तर की विशेषज्ञता और अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए काफी प्रयास करने की आवश्यकता होती है। कुशल संसाधन प्रबंधन भी एक मुश्किल मुद्दा बन सकता है, खासकर जब वर्कफ़्लो को स्केल किया जा रहा हो या अद्वितीय कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को पूरा किया जा रहा हो। हालांकि ये प्लेटफ़ॉर्म बहुत अधिक लचीलापन प्रदान करते हैं, लेकिन हो सकता है कि वे हमेशा हर परिदृश्य के लिए सबसे उपयुक्त न हों।
