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2025 में सही मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म चुनने से आपका समय बच सकता है, लागत में कटौती हो सकती है और दक्षता में सुधार हो सकता है। AI अपनाने में तेजी के साथ - 98.4% अधिकारी AI बजट बढ़ा रहे हैं और 2024 में 93.7% ने ROI की रिपोर्टिंग की - ऐसे टूल चुनना महत्वपूर्ण है जो आपकी टीम की ज़रूरतों से मेल खाते हों। इसके लिए एक त्वरित मार्गदर्शिका यहां दी गई है शीर्ष 8 ML प्लेटफ़ॉर्म, स्केलेबिलिटी, उपयोग में आसानी, एकीकरण, परिनियोजन और लागत के लिए मूल्यांकन किया गया।
अगले चरण: अपनी टीम के आकार, तकनीकी कौशल और बजट के आधार पर प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म का अन्वेषण करें। चाहे आप बड़े पैमाने पर AI का प्रबंधन कर रहे हों या अभी शुरुआत कर रहे हों, आपकी ज़रूरतों के अनुरूप एक प्लेटफ़ॉर्म है।
Prompts.ai एक सुरक्षित, एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म के भीतर GPT-5, क्लाउड, लामा और जेमिनी सहित 35 से अधिक शीर्ष स्तरीय बड़े भाषा मॉडल को एक साथ लाता है। इन मॉडलों तक पहुंच को सुव्यवस्थित करने से, यह कई टूल और सब्सक्रिप्शन को प्रबंधित करने की परेशानी को समाप्त करता है। 2025 के तेज़-तर्रार AI परिदृश्य को नेविगेट करने वाले डेटा वैज्ञानिकों के लिए, यह समाधान उद्यम-स्तर के प्रशासन और लागत प्रबंधन की पेशकश करते समय एक बड़ी चुनौती से निपटता है।
प्लेटफ़ॉर्म की असाधारण विशेषता इसकी क्षमता है संचालन को सरल बनाएं उपकरणों को समेकित करके, अनुपालन सुनिश्चित करके और लागत नियंत्रण प्रदान करके। सब्सक्रिप्शन, API कुंजियों और बिलिंग सिस्टम की मदद करने के बजाय, डेटा साइंस टीमें सबसे अच्छे मॉडल का लाभ उठाने पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। यह कार्यक्षमता फॉर्च्यून 500 कंपनियों और अनुसंधान संस्थानों के लिए अपरिहार्य साबित हुई है, जिन्हें उच्च उत्पादकता के साथ सख्त अनुपालन आवश्यकताओं को संतुलित करने की आवश्यकता होती है।
Prompts.ai मौजूदा वर्कफ़्लो के साथ मूल रूप से एकीकृत हो जाता है, जिससे यह डेटा वैज्ञानिकों के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हो जाता है। यह TensorFlow और PyTorch जैसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ आसानी से जुड़ जाता है, जिससे टीमें बिना किसी व्यवधान के अपने मौजूदा टूलचेन को बनाए रख सकती हैं।
एक के साथ API- संचालित आर्किटेक्चर, प्लेटफ़ॉर्म प्रमुख क्लाउड स्टोरेज समाधानों के साथ सीधे एकीकरण का समर्थन करता है जैसे कि एडब्ल्यूएस 3, गूगल क्लाउड स्टोरेज, और एज़्योर ब्लॉब स्टोरेज। यह डेटा वैज्ञानिकों को अपने सिस्टम को ओवरहाल किए बिना प्रशिक्षण डेटा तक पहुंचने, आउटपुट स्टोर करने और स्थापित डेटा पाइपलाइनों को बनाए रखने में सक्षम बनाता है। स्वचालित डेटा अंतर्ग्रहण और निर्यात मैन्युअल प्रयासों को और कम करता है, मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करता है।
क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग सेवाओं में पहले से निवेश करने वाले संगठनों के लिए, Prompts.ai ऑफ़र करता है देशी अनुकूलता प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं के साथ। यह सुनिश्चित करता है कि टीमें वेंडर लॉक-इन की चिंता किए बिना या अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे से समझौता किए बिना प्लेटफॉर्म को अपना सकती हैं। ये एकीकरण क्षमताएं मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो में स्वचालन और दक्षता को बढ़ाती हैं।
Prompts.ai के ऑटोमेशन टूल समय बचाने और दक्षता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। 2024 के सर्वेक्षण में, 60% से अधिक डेटा वैज्ञानिकों ने बताया कि Prompts.ai जैसे ऑटोमेशन प्लेटफ़ॉर्म ने मॉडल विकास की समयसीमा को काफी कम कर दिया है। प्लेटफ़ॉर्म हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, परिनियोजन पाइपलाइन और निरंतर निगरानी जैसी प्रमुख प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, जिससे मॉडल विकसित करने के लिए आवश्यक समय और प्रयास कम हो जाता है।
जैसे फीचर्स शेड्यूल किए गए रिट्रेनिंग जॉब्स और अलर्ट सिस्टम के साथ स्वचालित मॉडल मॉनिटरिंग से प्रदर्शन को बनाए रखना आसान हो जाता है। डेटा वैज्ञानिक निरंतर सुधार लूप सेट कर सकते हैं, जहां मॉडल नए डेटा पर फिर से प्रशिक्षण लेते हैं और यदि प्रदर्शन मेट्रिक्स स्वीकार्य स्तर से नीचे गिर जाते हैं तो टीमों को सतर्क कर सकते हैं। यह उत्पादन वातावरण में विशेष रूप से उपयोगी है जहां मॉडल ड्रिफ्ट के वास्तविक दुनिया के परिणाम हो सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म में शामिल हैं स्वचालित मॉडल चयन, जिससे टीमें एक साथ कई आर्किटेक्चर और कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक रिटेल एनालिटिक्स कंपनी ने ग्राहक विभाजन और मांग पूर्वानुमान को अनुकूलित करने के लिए इस सुविधा का उपयोग किया। नतीजा क्या हुआ? विकास के समय में 40% की कमी और पूर्वानुमान सटीकता में सुधार, जिससे बेहतर इन्वेंट्री प्रबंधन होता है।
क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर के साथ निर्मित, Prompts.ai परियोजना की जरूरतों को पूरा करने के लिए गतिशील रूप से कंप्यूटिंग संसाधनों को आवंटित करता है। यह वितरित प्रशिक्षण और समानांतर प्रसंस्करण का समर्थन करता है, जिससे मैन्युअल संसाधन प्रबंधन की परेशानी के बिना व्यापक डेटासेट पर बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना आसान हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म के प्रदर्शन अनुकूलन सुविधाओं में शामिल हैं GPU और TPU सपोर्ट ऑटो-स्केलिंग क्लस्टर के साथ। यह सुनिश्चित करता है कि बड़े भाषा मॉडल या बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय भी मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान प्रतिक्रियाशील बने रहें। टीमें कर सकती हैं वर्कलोड को ऊपर या नीचे स्केल करें आवश्यकतानुसार, परियोजना की मांगों के साथ कम्प्यूटेशनल संसाधनों को संरेखित करना। यह लचीलापन साल भर अलग-अलग आकार और जटिलताओं की परियोजनाओं को संभालने वाली डेटा विज्ञान टीमों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है।
Prompts.ai लागत दक्षता और पारदर्शिता को प्राथमिकता देता है, विस्तृत लागत डैशबोर्ड के साथ यूएस डॉलर में उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण की पेशकश करता है। ये टूल कंप्यूट और स्टोरेज के उपयोग में रीयल-टाइम जानकारी प्रदान करते हैं, जिससे टीमों को अपने बजट में शीर्ष पर बने रहने में मदद मिलती है।
AI टूल को एक ही प्लेटफ़ॉर्म में समेकित करके, संगठन कर सकते हैं AI सॉफ़्टवेयर खर्च को 98% तक कम करें अलग-अलग सदस्यताएं बनाए रखने की तुलना में। पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट सिस्टम आवर्ती शुल्क को समाप्त करता है, जिससे लागत सीधे वास्तविक उपयोग से जुड़ जाती है। इस दृष्टिकोण से टीमों के लिए बजट का प्रबंधन करना और अपने AI निवेश को सही ठहराना आसान हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म में यह भी शामिल है संसाधन उपयोग अलर्ट और खर्च सीमा, टीमों को बजट सेट करने और उनसे अधिक होने से पहले सूचनाएं प्राप्त करने की अनुमति देता है। गैर-महत्वपूर्ण प्रशिक्षण नौकरियों के लिए, जैसी सुविधाएँ स्पॉट इंस्टेंस सपोर्ट और आरक्षित क्षमता परिचालन लागत में 70% तक की कटौती कर सकता है। ये उपकरण टीमों को लागत प्रभावी AI संचालन के लिए एक बेंचमार्क सेट करते हुए, बजट की कमी के साथ प्रदर्शन की जरूरतों को संतुलित करने में सक्षम बनाते हैं।
मशीन लर्निंग में सबसे स्थापित ढांचे में से एक के रूप में, TensorFlow उत्पादन-पैमाने पर AI विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Google द्वारा बनाया गया, यह Google Search, Translate, Photos और Assistant जैसे प्रमुख अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है। बड़े पैमाने पर प्रोजेक्ट से निपटने वाले डेटा वैज्ञानिकों के लिए, TensorFlow एक मज़बूत इकोसिस्टम प्रदान करता है, जो मॉडल निर्माण से लेकर एंटरप्राइज़-स्तरीय परिनियोजन तक सब कुछ फैला हुआ है।
फ्रेमवर्क का ग्राफ-आधारित गणना मॉडल कुशल निष्पादन और समानांतर प्रसंस्करण सुनिश्चित करता है, जिससे प्रशिक्षण और अनुमान दोनों में तेजी आती है। यह डिज़ाइन मशीन लर्निंग पाइपलाइन के दौरान प्रदर्शन को अनुकूलित करते हुए जटिल वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।
TensorFlow मौजूदा डेटा साइंस वर्कफ़्लो में मूल रूप से फिट बैठता है, जो NumPy, Pandas और Scikit-learn जैसी पायथन लाइब्रेरी के साथ हाथ से काम करता है। द tf. डेटा API CSV फ़ाइलों और डेटाबेस जैसे स्रोतों से डेटा लोडिंग और प्रीप्रोसेसिंग को सरल बनाता है, और यहां तक कि इसके साथ एकीकृत भी करता है अपाचे स्पार्क बड़े पैमाने पर डेटासेट को संसाधित करने के लिए।
Google Cloud AI प्लेटफ़ॉर्म, Amazon SageMaker, और Microsoft Azure ML जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए मूल समर्थन के कारण, क्लाउड में TensorFlow मॉडल को तैनात करना सरल है। इस लचीलेपन से टीमें किसी एक विक्रेता से जुड़े बिना अपने पसंदीदा क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकती हैं।
“TensorFlow आसानी से Python, NumPy, SciPy और अन्य व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले फ्रेमवर्क और तकनीकों के साथ नेटवर्क बनाता है। डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल मूल्यांकन, और मौजूदा सॉफ़्टवेयर सिस्टम के साथ एकीकरण को इस अनुकूलता से आसान बना दिया जाता है।” - AI की ओर
TensorFlow विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का भी समर्थन करता है, जिनमें C ++, Java और Swift शामिल हैं, और मॉडल रूपांतरण के लिए ONNX जैसे टूल के माध्यम से अन्य मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ काम करता है।
TensorFlow की व्यापक एकीकरण क्षमताएं पूरी तरह से स्वचालित मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के लिए मंच तैयार करती हैं।
TensorFlow Extended (TFX) डेटा सत्यापन और मॉडल सर्विंग जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को स्वचालित करता है। TensorFlow सर्विंग बिल्ट-इन वर्जनिंग के साथ परिनियोजन को सरल बनाता है और सहज एकीकरण के लिए gRPC और RESTful API का समर्थन करता है। शुरुआती चरण के विकास के लिए, केरस उच्च-स्तरीय API मॉडल निर्माण और प्रशिक्षण को सुव्यवस्थित करता है। इसके अतिरिक्त, TensorBoard विज़ुअलाइज़ेशन और मॉनिटरिंग टूल प्रदान करता है, जिससे डिबगिंग और प्रदर्शन ट्रैकिंग अधिक सुलभ हो जाती है।
TensorFlow को अलग-अलग डिवाइस से लेकर वितरित सिस्टम तक आसानी से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सिंक्रोनस और एसिंक्रोनस अपडेट के माध्यम से अरबों मापदंडों का समर्थन करता है, जबकि अंतर्निहित चेकपॉइंटिंग गलती सहनशीलता सुनिश्चित करती है। GPU त्वरण के लिए, TensorFlow अनुकूलित C++ और NVIDIA के CUDA टूलकिट पर निर्भर करता है, जो प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान महत्वपूर्ण गति सुधार प्रदान करता है।
“TensorFlow ने गहन शिक्षण अनुसंधान और उत्पादन के लिए एक स्केलेबल, लचीला और कुशल ढांचे की पेशकश करके बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग में क्रांति ला दी। इसका डेटाफ्लो ग्राफ प्रतिनिधित्व, समानांतर निष्पादन मॉडल और वितरित प्रशिक्षण क्षमताएं इसे आधुनिक AI विकास की आधारशिला बनाती हैं।” - Programming-Ocean
TensorFlow विशिष्ट परिवेशों के लिए परिनियोजन को भी तैयार करता है। TensorFlow Lite क्वांटाइज़ेशन तकनीकों का उपयोग करके मोबाइल और एज डिवाइस के लिए मॉडल का अनुकूलन करता है, जबकि TensorFlow.js मॉडल को सीधे वेब ब्राउज़र या Node.js वातावरण में चलाने में सक्षम बनाता है।
एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क के रूप में, TensorFlow लाइसेंस शुल्क को समाप्त करता है और कुशल निष्पादन, हार्डवेयर त्वरण (TPU और CUDA के माध्यम से), और लचीले परिनियोजन विकल्पों के माध्यम से कम्प्यूटेशनल लागत को कम करता है। AutoML जैसी सुविधाएँ मैन्युअल अनुकूलन प्रयासों में और कटौती करती हैं, जिससे समय और संसाधनों की बचत होती है।
जबकि TensorFlow एक अच्छी तरह से स्थापित प्लेटफ़ॉर्म है, PyTorch वास्तविक समय के विकास में अपने लचीलेपन और अनुकूलन क्षमता के लिए सबसे अलग है। स्थिर ग्राफ़ फ़्रेमवर्क के विपरीत, PyTorch एक गतिशील कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ का उपयोग करता है, जिससे रनटाइम के दौरान तंत्रिका नेटवर्क को संशोधित किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण प्रयोग और डिबगिंग को सरल बनाता है, जिससे यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए विशेष रूप से आकर्षक हो जाता है।
“PyTorch एक सॉफ्टवेयर-आधारित ओपन सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए किया जाता है। इसके लचीलेपन और उपयोग में आसानी ने, अन्य लाभों के साथ, इसे अकादमिक और शोध समुदायों के लिए अग्रणी एमएल फ्रेमवर्क बना दिया है।” - डेव बर्गमैन, स्टाफ राइटर, एआई मॉडल, आईबीएम थिंक
PyTorch NumPy और Pandas जैसे लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी के साथ-साथ प्रमुख क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है। पूर्व-निर्मित छवियां और कंटेनर Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), और Microsoft Azure पर तैनाती को आसान बनाते हैं। TorchServe के जुड़ने से रीस्टफुल एंडपॉइंट्स के साथ क्लाउड-एग्नोस्टिक मॉडल मिलता है, जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों में सहज एकीकरण हो जाता है।
ONNX के लिए इसका मूल समर्थन निर्यात और परिनियोजन प्रक्रिया को सरल बनाता है, जबकि एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोज़ MLOps प्लेटफ़ॉर्म के साथ संगतता से लाभान्वित होते हैं। ये इंटीग्रेशन मॉडल डेवलपमेंट, ट्रैक एक्सपेरिमेंट्स और आर्टिफैक्ट वर्जनिंग को मैनेज करने में मदद करते हैं। PyTorch एक C++ फ्रंट-एंड और टॉर्चस्क्रिप्ट भी प्रदान करता है, जो मॉडल को पायथन वातावरण के बाहर उच्च प्रदर्शन, कम-विलंबता परिनियोजन के लिए स्क्रिप्ट योग्य प्रारूपों में परिवर्तित करता है। इंटरऑपरेबिलिटी का यह स्तर विभिन्न प्लेटफार्मों और टूल पर कुशल वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है।
PyTorch इकोसिस्टम में विशिष्ट कार्यों के लिए तैयार लाइब्रेरी शामिल हैं, जैसे कि कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। टॉर्चस्क्रिप्ट उत्सुक मोड में लचीले विकास और ग्राफ़ मोड में अनुकूलित उत्पादन के बीच की खाई को पाटता है। यह परिवर्तन निर्बाध रूप से होता है, जिससे मॉडल का प्रदर्शन बना रहता है।
क्लाउड-आधारित वर्कफ़्लोज़ के लिए, पूर्व-निर्मित डॉकर छवियां प्रशिक्षण और परिनियोजन दोनों को सरल बनाती हैं, जैसे कि वर्टेक्स एआई जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर। रिडक्शन सर्वर तकनीक जैसी सुविधाएँ और क्यूबफ्लो पाइपलाइन घटक वितरित प्रशिक्षण को सुव्यवस्थित करते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करते हैं। ये टूल जटिल मॉडल को स्केल करने और प्रबंधित करने को अधिक कुशल बनाते हैं, जिससे डेवलपर्स के लिए ओवरहेड कम हो जाता है।
PyTorch को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग के लिए बनाया गया है, जो उन्नत वितरित प्रशिक्षण क्षमताओं की पेशकश करता है। डिस्ट्रीब्यूटेड डेटा पैरेलल (DDP), फुल्ली शार्डेड डेटा पैरेलल (FSDP), टेंसर पैरेललिज्म और मॉडल पैरेललिज्म जैसी तकनीकें मल्टी-GPU और मल्टी-नोड सेटअप के उपयोग को अधिकतम करने में मदद करती हैं। Torch.NN.Parallel.DistributedDataParallel मॉड्यूल, विशेष रूप से, सरल समांतर कार्यान्वयन की तुलना में बेहतर स्केलिंग प्रदान करता है।
PyTorch 2.5 में नवीनतम अपडेट ने ट्रांसफॉर्मर मॉडल को अनुकूलित किया है और स्टार्टअप विलंब को कम किया है, खासकर NVIDIA GPU के लिए। AWS न्यूरॉन SDK के माध्यम से NVIDIA GPU और AWS इन्फेरेंटिया चिप्स के लिए CUDA के माध्यम से हार्डवेयर त्वरण का समर्थन किया जाता है। ऑटोमैटिक मिक्स्ड प्रिसिजन (AMP) के साथ मिश्रित सटीक प्रशिक्षण, टेन्सर कोर का लाभ उठाकर वोल्टा और नए GPU आर्किटेक्चर पर प्रदर्शन को तीन गुना तक बढ़ा सकता है।
PyTorch की स्केलेबिलिटी का एक व्यावहारिक उदाहरण Hypefactors से आता है, जिसने अप्रैल 2022 में ONNX रनटाइम ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करके प्रतिदिन 10 मिलियन से अधिक लेख, वीडियो और छवियों को संसाधित किया। उनके कार्यान्वयन ने मानक PyTorch अनुमान की तुलना में 2.88× थ्रूपुट सुधार हासिल किया, जिसमें NVIDIA Tesla T4 पर GPU अनुमान CPU-आधारित प्रसंस्करण की तुलना में 23 गुना तेज साबित हुआ।
लिनक्स फाउंडेशन के तहत PyTorch फाउंडेशन द्वारा समर्थित एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क के रूप में, PyTorch एंटरप्राइज़-स्तरीय सुविधाएँ प्रदान करते हुए लाइसेंस शुल्क को समाप्त करता है। चेकपॉइंटिंग जैसी तकनीकें GPU उपयोग को अनुकूलित करती हैं, अतिरिक्त हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना बड़े बैच प्रोसेसिंग और बेहतर उपयोग को सक्षम करती हैं।
PyTorch लचीले संसाधन आवंटन के माध्यम से लागत-कुशल क्लाउड परिनियोजन का भी समर्थन करता है। उपयोगकर्ता अपने AWS क्रेडिट को लागू करके खर्चों को और कम कर सकते हैं। इसकी ONNX निर्यात क्षमताएं अनुकूलित रनटाइम का उपयोग करके लागत प्रभावी अनुमान परिनियोजन की अनुमति देती हैं, जबकि परिवर्तनीय इनपुट लंबाई के लिए मेमोरी प्रीलोकेशन महंगी रीलोकेशन ओवरहेड्स और आउट-ऑफ-मेमोरी त्रुटियों से बचाती है।
“IBM watsonx पोर्टफोलियो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फाउंडेशन मॉडल के लिए एंटरप्राइज़-ग्रेड सॉफ़्टवेयर स्टैक प्रदान करने के लिए PyTorch का उपयोग करता है, जिसमें एंड-टू-एंड ट्रेनिंग से लेकर मॉडलों की फाइन-ट्यूनिंग तक शामिल है।” - IBM
अपनी गतिशील मॉडलिंग क्षमताओं, स्वचालन उपकरण और लागत-कुशल स्केलिंग के साथ, PyTorch अनुसंधान-संचालित डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक ढांचा बन गया है।
Google Cloud का हिस्सा, Vertex AI, मशीन लर्निंग (ML) जीवनचक्र को एक एकीकृत इकोसिस्टम में एकीकृत करके सबसे अलग दिखता है। यह डेटा इंजीनियरिंग, डेटा साइंस और ML इंजीनियरिंग के लिए वर्कफ़्लो को सरल बनाता है, जिससे तकनीकी टीमों के बीच सहज सहयोग संभव हो जाता है। स्केलेबिलिटी और परफ़ॉर्मेंस के मामले में Google की प्रतिष्ठा के आधार पर, Vertex AI एक सुसंगत वातावरण प्रदान करता है, जहाँ मॉडल का विकास, प्रशिक्षण और परिनियोजन बिना डिस्कनेक्ट किए गए टूल को हथकंडा करने की आवश्यकता के बिना किया जाता है।
Vertex AI की ताकत Google Cloud के इकोसिस्टम के साथ इसके गहन एकीकरण और डेटा वैज्ञानिकों द्वारा आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले बाहरी उपकरणों के साथ संगतता में निहित है। यह मूल रूप से किससे जुड़ता है BigQuery और क्लाउड स्टोरेज, सुचारू डेटा प्रबंधन प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करता है।
द मॉडल गार्डन 200 से अधिक मॉडलों तक पहुंच प्रदान करता है, जिसमें मालिकाना, ओपन-सोर्स और तृतीय-पक्ष विकल्प शामिल हैं। यह व्यापक लाइब्रेरी डेटा वैज्ञानिकों को शुरुआत से मॉडल बनाने की आवश्यकता के बिना विविध तरीकों के साथ प्रयोग करने की अनुमति देती है। कस्टम एमएल ट्रेनिंग लोकप्रिय फ़्रेमवर्क का समर्थन करती है, जो उन टीमों को लचीलापन प्रदान करती है जो विशिष्ट विकास टूल पसंद करती हैं।
विकास के लिए, वर्टेक्स एआई प्रदान करता है वर्टेक्स एआई वर्कबेंच, एक जुपिटर-आधारित वातावरण, साथ में कोलाब एंटरप्राइज़ सहयोगी कोडिंग के लिए। यह इसके साथ एकीकरण का भी समर्थन करता है जुपिटर लैब और विजुअल स्टूडियो कोड एक्सटेंशन, यह सुनिश्चित करना कि डेटा वैज्ञानिक परिचित इंटरफेस के भीतर काम कर सकते हैं।
“एक उन्नत डेवलपर अनुभव पर ध्यान केंद्रित करने से यह सुनिश्चित होता है कि आपकी टीमें अपने मौजूदा कौशल का लाभ उठा सकें और जिस पैमाने और प्रदर्शन और शासन के बारे में हमने आज बात की थी और इस काम के प्रभाव से लाभ उठाने के लिए अपने पसंदीदा टूल का उपयोग कर सकें।” - यास्मीन अहमद, प्रबंध निदेशक, डेटा क्लाउड, Google Cloud
तृतीय-पक्ष एकीकरण Vertex AI की क्षमताओं को और बढ़ाते हैं, जिससे टीमों को अतिरिक्त गणना विकल्पों का लाभ उठाने और व्यापक समाधान बनाने में मदद मिलती है।
Vertex AI Google क्लाउड सेवाओं के साथ अपने कड़े एकीकरण का लाभ उठाकर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है। वर्टेक्स एआई पाइपलाइन जटिल वर्कफ़्लोज़ को ऑर्केस्ट्रेट करता है, डेटा तैयार करने से लेकर मॉडल मूल्यांकन और परिनियोजन तक, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य प्रक्रियाएँ बनाता है जो मैन्युअल हस्तक्षेप को कम करती हैं।
ऑटोएमएल टैब्यूलर डेटा, इमेज, टेक्स्ट और वीडियो के लिए मॉडल प्रशिक्षण को सरल बनाता है, डेटा स्प्लिटिंग, मॉडल आर्किटेक्चर चयन और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग जैसे कार्यों को संभालता है। इससे डेटा वैज्ञानिक तकनीकी कार्यान्वयन के बजाय रणनीति पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
बियॉन्ड एमएल, गूगल क्लाउड वर्कफ़्लोज़ व्यापक प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, YAML या JSON सिंटैक्स का उपयोग करके कई प्रणालियों में कार्यों को निष्पादित करता है। यह सर्वर रहित ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म इवेंट-संचालित परिदृश्यों, बैच प्रोसेसिंग और बिज़नेस प्रोसेस ऑटोमेशन का समर्थन करता है।
एक सम्मोहक उदाहरण यहां से आता है क्राफ्ट हेंज, जिसने नए उत्पाद सामग्री के विकास के समय को 8 सप्ताह से घटाकर केवल 8 घंटे करने के लिए BigQuery, Vertex AI, Gemini, Imagen, और Veo जैसे टूल का उपयोग किया। यह नाटकीय त्वरण इस बात पर प्रकाश डालता है कि ऑटोमेशन पारंपरिक वर्कफ़्लो को कैसे बदल सकता है।
इसके अतिरिक्त, डेटाप्लेक्स यूनिवर्सल कैटलॉग सिस्टम में डेटा को स्वचालित रूप से खोजकर और व्यवस्थित करके मेटाडेटा प्रबंधन को बढ़ाता है। इसकी AI- संचालित सुविधाएँ डेटा तत्वों के बीच संबंधों का अनुमान लगाती हैं और प्राकृतिक भाषा शब्दार्थ खोज को सक्षम करती हैं।
वर्टेक्स एआई स्वचालित रूप से बुनियादी ढांचे को बढ़ाकर मैन्युअल क्षमता योजना की आवश्यकता को समाप्त करता है। चाहे वह GPU या TPU संसाधन हों, प्लेटफ़ॉर्म प्रावधान मांग पर शक्ति की गणना करते हैं, जो कई नोड्स में वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म लगातार प्रदर्शन बनाए रखने के लिए सर्वर रहित आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, यहां तक कि पीक लोड के दौरान भी। रीयल-टाइम पूर्वानुमान और बैच प्रोसेसिंग से Google के वैश्विक इन्फ्रास्ट्रक्चर को लाभ मिलता है, जिससे कोल्ड स्टार्ट में देरी के बिना विश्वसनीय प्रदर्शन सुनिश्चित होता है। Vertex AI मांग के आधार पर स्वास्थ्य जांच और ऑटो-स्केलिंग जैसे महत्वपूर्ण कार्यों को भी संभालता है।
उदाहरण के लिए, ब्लूरव्यू रिसर्च इंस्टीट्यूट कंप्यूट-गहन शोध के लिए Cloud HPC और Google Kubernetes Engine का उपयोग करते हुए, Google Cloud में 15TB जीनोमिक्स डेटा माइग्रेट किया। इस परिवर्तन ने लागत दक्षता में सुधार करते हुए हार्डवेयर सीमाओं को हटा दिया।
वर्टेक्स एआई मॉडल मॉनिटरिंग तैनात मॉडलों की निरंतर निगरानी सुनिश्चित करता है, डेटा ड्रिफ्ट और ट्रेनिंग-सर्विंग स्क्यू का पता लगाता है। अलर्ट टीमों को विसंगतियों के बारे में सूचित करते हैं, जबकि लॉग किए गए पूर्वानुमान निरंतर सीखने और सुधार को सक्षम करते हैं।
Vertex AI का पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग मॉडल यह सुनिश्चित करता है कि संगठनों को केवल उनके उपयोग के लिए बिल दिया जाए। प्रशिक्षण नौकरियों के लिए 30-सेकंड की वेतन वृद्धि के साथ शुल्क लिया जाता है, जिसमें कोई न्यूनतम शुल्क नहीं होता है, जो प्रयोग और विकास के दौरान लागत पर बारीक नियंत्रण प्रदान करता है।
मॉडल सह-होस्टिंग कई मॉडलों को कंप्यूट नोड्स साझा करने की अनुमति देकर संसाधन उपयोग को अनुकूलित करता है, जिससे सर्विंग लागत कम हो जाती है। प्लेटफ़ॉर्म एक अनुकूलित TensorFlow रनटाइम भी प्रदान करता है, जो मानक TensorFlow सर्विंग कंटेनरों की तुलना में लागत और विलंबता को कम करता है।
उन परिदृश्यों के लिए जिन्हें रीयल-टाइम प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता नहीं होती है, बैच की भविष्यवाणी लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है। यह दृष्टिकोण आवधिक मॉडल स्कोरिंग और बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग कार्यों के लिए आदर्श है, जिससे हमेशा चालू रहने वाले एंडपॉइंट की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
निष्क्रिय वर्कफ़्लो पर कोई शुल्क नहीं लगता है, और सर्वर रहित आर्किटेक्चर यह सुनिश्चित करता है कि टीमें केवल सक्रिय निष्पादन समय के लिए भुगतान करें। Cloudchipr जैसे टूल उपयोग की निगरानी करने, कम उपयोग किए गए संसाधनों की पहचान करने और खर्च को अनुकूलित करने के लिए समायोजन की अनुशंसा करने में मदद करते हैं।
“Vertex AI आपको Google के बुनियादी ढांचे की पटरियों पर सवारी करने की सुविधा देता है, ताकि आप डेटा और मॉडल पर अधिक समय बिता सकें, और प्लंबिंग पर कम।” - Cloudchipr
Amazon SageMaker इसके साथ संपूर्ण डेटा विज्ञान प्रक्रिया को सरल बनाता है सेजमेकर यूनिफाइड स्टूडियो, एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो डेटा तैयार करने से लेकर मॉडल परिनियोजन तक सब कुछ एक साथ लाता है। कई उपकरणों को हथकंडा करने की आवश्यकता को समाप्त करके, यह डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक सुव्यवस्थित वातावरण बनाता है। AWS सेवाओं के साथ इसका सहज एकीकरण और प्रयोग से लेकर उत्पादन तक बड़े पैमाने पर काम करने की क्षमता इसे मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए एक असाधारण समाधान बनाती है।
SageMaker की वास्तुकला को बाहरी उपकरणों का समर्थन करते हुए AWS के पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर आसानी से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सेजमेकर यूनिफाइड स्टूडियो एक केंद्रीय केंद्र के रूप में कार्य करता है, जैसे संसाधनों से जुड़ता है अमेज़ॅन S3, Amazon Redshift, और इसके लेकहाउस फ्रेमवर्क के माध्यम से तीसरे पक्ष के डेटा स्रोत, डेटा साइलो को तोड़ते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म प्रमुख AWS सेवाओं के साथ भी एकीकृत होता है जैसे कि अमेज़ॅन एथेना SQL एनालिटिक्स के लिए, अमेज़ॅन ईएमआर बड़े डेटा प्रोसेसिंग के लिए, और एडब्ल्यूएस ग्लू डेटा एकीकरण के लिए। जनरेटिव AI के लिए, अमेज़ॅन बेडरॉक मूलभूत मॉडल तक सीधी पहुंच प्रदान करता है, जबकि Amazon Q डेवलपर प्राकृतिक भाषा-संचालित डेटा अंतर्दृष्टि और SQL क्वेरी स्वचालन को सक्षम करता है।
“Amazon SageMaker Unified Studio के साथ, आपके पास AWS सेवाओं के लिए एक एकीकृत हब है, [जिसमें] Redshift और SageMaker Lakehouse शामिल हैं। यह डेवलपर के अनुभव को बहुत बेहतर बनाता है और बाजार में गति को बेहतर बनाता है क्योंकि आपको कई सेवाओं का सामना करने की आवश्यकता नहीं होती है.”
— सेंथिल सुगुमार, ग्रुप वीपी, बिजनेस इंटेलिजेंस, चार्टर कम्युनिकेशंस
SageMaker Comet जैसे प्रबंधित पार्टनर एप्लिकेशन का भी समर्थन करता है, प्रयोग ट्रैकिंग को बढ़ाता है और इसके अंतर्निहित टूल को पूरक करता है।
“नेटवेस्ट ग्रुप की AI/ML टीम तेजी से धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर ग्राहकों की बातचीत के गहन विश्लेषण तक, ग्राहक समाधानों को तेजी से विकसित करने के लिए SageMaker और Comet का लाभ उठाती है। कॉमेट अब एक सेजमेकर पार्टनर ऐप है, इसलिए हम अपनी तकनीक को सुव्यवस्थित करते हैं और अपने डेवलपर्स के वर्कफ़्लो को बढ़ाते हैं, प्रयोग ट्रैकिंग और मॉडल मॉनिटरिंग में सुधार करते हैं। इससे हमारे ग्राहकों को बेहतर परिणाम और अनुभव मिलते हैं।”
— ग्रेग कोवान, एआई और डेटा साइंस के प्रमुख, नेटवेस्ट ग्रुप
यह मजबूत एकीकरण विभिन्न उपयोग के मामलों में सुचारू, स्वचालित वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है।
SageMaker मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को सरल बनाता है सेजमेकर पाइपलाइन, एक ऑर्केस्ट्रेशन टूल जो डेटा प्रोसेसिंग से लेकर मॉडल परिनियोजन तक के कार्यों को स्वचालित करता है। यह मैन्युअल प्रयास को कम करता है और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करता है जो सभी टीमों में व्यापक हो सकती हैं।
“Amazon SageMaker पाइपलाइन डेटा वैज्ञानिकों के लिए सुविधाजनक है क्योंकि इसके लिए बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की भारी आवश्यकता नहीं होती है और यह एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है। यूज़र को ML जॉब्स को आसानी से ड्रैग-एंड-ड्रॉप करने और वर्कफ़्लो में उनके बीच डेटा पास करने की अनुमति देकर, Amazon SageMaker पाइपलाइन तेजी से प्रयोग के लिए विशेष रूप से सुलभ हो जाती हैं.”
— डॉ. लोरेंजो वाल्मासोनी, डेटा सॉल्यूशंस मैनेजर, मर्कले
कैरियर में, जो बुद्धिमान जलवायु और ऊर्जा समाधानों में एक वैश्विक नेता है, सेजमेकर अपनी डेटा रणनीति में क्रांति ला रहा है:
“कैरियर में, Amazon SageMaker की अगली पीढ़ी डेटा उत्पादों को बनाने और स्केल करने के तरीके को सुव्यवस्थित करके हमारी एंटरप्राइज़ डेटा रणनीति को बदल रही है। डेटा डिस्कवरी, प्रोसेसिंग और मॉडल डेवलपमेंट के लिए सेजमेकर यूनिफाइड स्टूडियो के दृष्टिकोण ने हमारे लेकहाउस कार्यान्वयन को काफी तेज कर दिया है। सबसे प्रभावशाली बात यह है कि हमारे मौजूदा डेटा कैटलॉग और अंतर्निहित गवर्नेंस नियंत्रणों के साथ इसका सहज एकीकरण हमें सुरक्षा मानकों को बनाए रखते हुए डेटा एक्सेस का लोकतंत्रीकरण करने में सक्षम बनाता है, जिससे हमारी टीमों को पूरे उद्यम में तेजी से उन्नत एनालिटिक्स और AI समाधान प्रदान करने में मदद मिलती है।”
— जस्टिन मैकडॉवेल, डेटा प्लेटफ़ॉर्म और डेटा इंजीनियरिंग के निदेशक, कैरियर
ऑटोमेशन को डायनामिक स्केलेबिलिटी के साथ जोड़कर, SageMaker सबसे अधिक मांग वाली परियोजनाओं के लिए भी कुशल वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है।
मैनुअल क्षमता योजना की आवश्यकता को दूर करते हुए, गहन मशीन लर्निंग वर्कलोड को संभालने के लिए सेजमेकर का बुनियादी ढांचा गतिशील रूप से स्केल करता है। सेजमेकर हाइपरपॉड विशेष रूप से फाउंडेशनल मॉडल के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सैकड़ों या हजारों एआई एक्सेलेरेटर में लचीले क्लस्टर पेश करता है।
इसकी ऑटो-स्केलिंग क्षमताएं प्रभावशाली रूप से तेज़ हैं, जो पहले की तुलना में छह गुना तेज़ी से अनुकूलित होती हैं, मेटा लामा 2 7B और Llama 3 8B जैसे मॉडलों के लिए पहचान समय को छह मिनट से घटाकर 45 सेकंड से कम कर देती हैं। इससे शुरू से अंत तक का स्केल-आउट समय भी लगभग 40% कम हो जाता है। इसके अतिरिक्त, सेजमेकर इंफ़रेंस ऑप्टिमाइज़ेशन टूलकिट लागत में लगभग 50% की कटौती करते हुए थ्रूपुट को दोगुना कर देता है।
उदाहरण के लिए, Amazon Nova Foundation Models को प्रशिक्षण देते समय सेजमेकर हाइपरपॉड, कंपनी ने महीनों के प्रयासों को बचाया और 90% से अधिक कंप्यूट संसाधन उपयोग हासिल किया। इसी तरह, H.AI, एक AI एजेंट कंपनी, प्रशिक्षण और परिनियोजन दोनों के लिए HyperPod पर निर्भर थी:
“Amazon SageMaker HyperPod के साथ, हमने अपने एजेंटिक AI प्लेटफ़ॉर्म के पीछे फाउंडेशन मॉडल बनाने और तैनात करने के लिए उसी उच्च-प्रदर्शन वाले कंप्यूट का उपयोग किया। प्रशिक्षण से निष्कर्ष तक के इस सहज परिवर्तन ने हमारे वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित किया, उत्पादन में लगने वाले समय को कम किया और लाइव वातावरण में लगातार प्रदर्शन प्रदान किया.”
— लॉरेंट सिफ़्रे, सह-संस्थापक और सीटीओ, H.AI
SageMaker कार्यभार आवश्यकताओं के आधार पर लागतों को प्रबंधित करने में मदद करने के लिए कई अनुमान विकल्प प्रदान करता है। रीयल-टाइम अनुमान स्थिर यातायात के लिए आदर्श है, जबकि सर्वर रहित अनुमान निष्क्रिय अवधि के दौरान शून्य तक गिर जाता है, जिससे यह छिटपुट कार्यभार के लिए एकदम सही हो जाता है। बड़े डेटा पेलोड के लिए, अतुल्यकालिक अनुमान अत्यधिक कुशल है, और बैच का अनुमान लगातार एंडपॉइंट की आवश्यकता के बिना ऑफ़लाइन डेटासेट को प्रोसेस करता है।
के माध्यम से सेजमेकर एआई सेविंग प्लान, उपयोगकर्ता एक या तीन साल की प्रतिबद्धताओं के साथ लागत को 64% तक कम कर सकते हैं। प्रबंधित स्पॉट ट्रेनिंग अप्रयुक्त EC2 क्षमता का उपयोग करके प्रशिक्षण खर्च को 90% तक कम करता है।
द स्केल टू जीरो सुविधा विशेष रूप से प्रभावशाली है, लागत बचाने के लिए शांत समय के दौरान समापन बिंदुओं को कम करना:
“सेजमेकर का स्केल टू जीरो फीचर ऑपरेशन में हमारे AI वित्तीय विश्लेषण समाधान के लिए एक गेम चेंजर है। यह शांत अवधि के दौरान एंडपॉइंट्स को कम करके महत्वपूर्ण लागत बचत प्रदान करता है, जबकि बैच अनुमान और मॉडल परीक्षण के लिए हमें जिस लचीलेपन की आवश्यकता होती है उसे बनाए रखते हैं।”
— मिक्की यिप, उत्पाद के उपाध्यक्ष, APOIDEA समूह
जैसे फीचर्स मल्टी-मॉडल एंडपॉइंट्स और मल्टी-कंटेनर एंडपॉइंट्स कई मॉडलों को उदाहरण साझा करने, संसाधन उपयोग में सुधार करने और वास्तविक समय की अनुमान लागत में कटौती करने की अनुमति भी देता है।
“सेजमेकर एंडपॉइंट्स के लिए स्केल टू जीरो फीचर iFood के मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के लिए मौलिक होगा। पिछले कुछ वर्षों में, हमने अपनी अनुमान क्षमताओं को बढ़ाने के लिए SageMaker टीम के साथ मिलकर काम किया है। यह सुविधा एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है, क्योंकि यह हमें अपनी एमएल सेवाओं के प्रदर्शन और गुणवत्ता से समझौता किए बिना लागत दक्षता में सुधार करने की अनुमति देती है, यह देखते हुए कि अनुमान हमारे बुनियादी ढांचे के खर्चों का एक बड़ा हिस्सा है.”
— डैनियल विएरा, एमएलओपीएस इंजीनियर मैनेजर, आईफूड्स
Microsoft Azure Machine Learning मूल रूप से मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत हो जाता है और जीवनचक्र प्रबंधन को सरल बनाते हुए मशीन लर्निंग (ML) फ़्रेमवर्क की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है। यह TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, XGBoost, और LightGBM जैसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क को समायोजित करता है, जबकि संपूर्ण ML प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए MLOPS टूल की पेशकश करता है।
Azure Machine Learning को उन उपकरणों के साथ सहजता से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्हें डेटा वैज्ञानिक पहले से जानते हैं और उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, यह पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए PyTorch वातावरण (जैसे, Azureml-ACPT-PyTorch-2.2-CUDA12.1) प्रदान करता है जो प्रशिक्षण और परिनियोजन के लिए सभी आवश्यक घटकों को बंडल करता है। उपयोगकर्ता Azure Machine Learning Python SDK v2 और Azure CLI v2 का उपयोग करके मॉडल बना सकते हैं, प्रशिक्षित कर सकते हैं और तैनात कर सकते हैं, जबकि कंप्यूट क्लस्टर और सर्वर रहित कंप्यूट PyTorch और TensorFlow जैसे फ्रेमवर्क के लिए कई नोड्स में वितरित प्रशिक्षण को सक्षम करते हैं।
एक असाधारण विशेषता बिल्ट-इन ONNX रनटाइम है, जो PyTorch और TensorFlow के साथ निर्मित मॉडलों के लिए 17 गुना तेजी से अनुमान लगाकर और 1.4 गुना तेज प्रशिक्षण देकर प्रदर्शन को बढ़ाता है। इन इंटीग्रेशन से संगठनों को ठोस लाभ मिले हैं। बेंटले के प्रिंसिपल एमएलओपीएस इंजीनियर टॉम चिमेलेंस्की ने साझा किया:
“हम AI मॉडल को तेजी से उत्पादन में विकसित करने और स्थानांतरित करने के लिए अपने नए ढांचे में Azure Machine Learning और PyTorch का उपयोग करते हैं, एक दोहराने योग्य प्रक्रिया में जो डेटा वैज्ञानिकों को ऑन-प्रिमाइसेस और Azure दोनों में काम करने की अनुमति देती है।”
Wayve और Nuance जैसी कंपनियां बड़े पैमाने पर प्रयोगों और निर्बाध उत्पादन रोलआउट के लिए Azure Machine Learning पर भी भरोसा करती हैं। ये उपकरण कुशल, स्वचालित वर्कफ़्लो बनाने के लिए एक ठोस आधार प्रदान करते हैं।
एज़्योर मशीन लर्निंग अपनी स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) क्षमताओं के माध्यम से दोहराए जाने वाले एमएल कार्यों को स्वचालित करके एकीकरण को एक कदम आगे ले जाता है। ऑटोएमएल समानांतर पाइपलाइन बनाते समय एल्गोरिथम चयन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और मूल्यांकन को संभालता है। मशीन लर्निंग पाइपलाइन के साथ, डेटा वैज्ञानिक डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण, सत्यापन और परिनियोजन को कवर करते हुए पुन: प्रयोज्य, संस्करण-नियंत्रित वर्कफ़्लो बना सकते हैं।
जनरेटिव एआई की खोज करने वाली टीमों के लिए, प्रॉम्प्ट फ्लो बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित अनुप्रयोगों के प्रोटोटाइप, प्रयोग और तैनाती को सरल बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म की MLOPs सुविधाएँ Git जैसे टूल के साथ एकीकृत होती हैं, एमएलफ्लो, GitHub Actions, और Azure DevOps, एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और ऑडिट करने योग्य ML जीवनचक्र सुनिश्चित करते हैं। प्रबंधित एंडपॉइंट परिनियोजन और स्कोरिंग को और सुव्यवस्थित करते हैं, जिससे उच्च प्रदर्शन वाले समाधानों को स्केल करना आसान हो जाता है।
एज़्योर मशीन लर्निंग को बड़े पैमाने पर बनाया गया है, जो वितरित प्रशिक्षण को कुशलतापूर्वक समर्थन देने के लिए उच्च प्रदर्शन वाले हार्डवेयर और तेज़ इंटर-जीपीयू संचार का लाभ उठाता है। AzureML कंप्यूट लेयर क्लाउड-स्केल संसाधनों के प्रबंधन को सरल बनाता है, जिसमें कंप्यूट, स्टोरेज और नेटवर्किंग शामिल हैं। क्यूरेटेड वातावरण में GPU ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए DeepSpeed, कुशल निष्पादन के लिए ONNX रनटाइम ट्रेनिंग और तेज़ चेकपॉइंटिंग के लिए NebuLAML जैसे टूल पहले से लोड होते हैं। ऑटोस्केलिंग यह सुनिश्चित करती है कि कार्यभार की मांगों को पूरा करने के लिए संसाधनों को गतिशील रूप से समायोजित किया जाए।
प्लेटफ़ॉर्म स्थानीय कंप्यूट और किनारे के वातावरण में मॉडल भेजकर वितरित डेटासेट में प्रशिक्षण को भी सक्षम बनाता है, फिर परिणामों को एक एकीकृत फाउंडेशन मॉडल में समेकित करता है। इन क्षमताओं पर प्रकाश डालते हुए, Inflection AI के सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी, मुस्तफा सुलेमान ने टिप्पणी की:
“Azure AI इंफ्रास्ट्रक्चर की विश्वसनीयता और पैमाना दुनिया में सबसे अच्छा है।”
Azure Machine Learning पे-एज़-यू-गो आधार पर संचालित होती है, इसलिए यूज़र केवल उन संसाधनों के लिए भुगतान करते हैं जिनका वे प्रशिक्षण या अनुमान के दौरान उपभोग करते हैं। ऑटोस्केलिंग ओवरप्रोविजनिंग और अंडरप्रोविजनिंग दोनों को रोकने में मदद करती है, जबकि एज़्योर मॉनिटर, एप्लिकेशन इनसाइट्स और लॉग एनालिटिक्स जैसे टूल प्रभावी क्षमता योजना का समर्थन करते हैं। प्रबंधित एंडपॉइंट रीयल-टाइम और बैच अनुमान दोनों के लिए संसाधन दक्षता को और बढ़ाते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक और एज़्योर डेटाब्रिक्स जैसे एनालिटिक्स टूल के साथ एकीकृत होता है, जो बड़े पैमाने पर डेटासेट और जटिल गणनाओं को संभालने के लिए एक स्केलेबल वातावरण प्रदान करता है। बड़े पैमाने पर AI परिनियोजन की योजना बनाने वाले उद्यमों के लिए, Azure का वैश्विक बुनियादी ढांचा ऑन-प्रिमाइसेस सेटअप की सीमाओं को पार करने के लिए आवश्यक लचीलापन और पहुंच प्रदान करता है। शोध के अनुसार, 65% बिज़नेस लीडर इस बात से सहमत हैं कि ऑन-प्रिमाइसेस वातावरण की बाधाओं से बचते हुए क्लाउड में जनरेटिव AI को तैनात करना उनके संगठनात्मक लक्ष्यों के अनुरूप है।
IBM Watson Studio उद्यमों की ज़रूरतों के लचीलेपन की पेशकश करते हुए मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। ऑटोमेशन को मजबूत सहयोग टूल के साथ जोड़कर, यह संगठनों को AI विकास और परिनियोजन प्रक्रियाओं को कारगर बनाने में मदद करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का ऑटोएआई फीचर डेटा तैयार करने, फीचर इंजीनियरिंग, मॉडल चयन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और पाइपलाइन जनरेशन जैसे प्रमुख चरणों को स्वचालित करता है। इससे मॉडल बनाने में लगने वाले समय में काफी कमी आती है [82,83]। इन उपकरणों के साथ, तकनीकी और गैर-तकनीकी दोनों यूज़र कुशलता से भविष्य कहनेवाला मॉडल बना सकते हैं, जो अवधारणा से परिनियोजन तक की यात्रा को तेज करते हैं।
वॉटसन स्टूडियो में मॉडलों की लगातार निगरानी करने के लिए उपकरण भी शामिल हैं, जो उनके पूरे जीवनचक्र में बहाव का पता लगाकर सटीकता सुनिश्चित करते हैं [82,83]। यह है निर्णय अनुकूलन उपकरण डैशबोर्ड निर्माण को सरल बनाते हैं, जिससे बेहतर टीम सहयोग सक्षम होता है। इसके अतिरिक्त, अंतर्निहित AI गवर्नेंस सुविधाएँ स्वचालित रूप से डेटा, मॉडल और पाइपलाइन का दस्तावेजीकरण करती हैं, जिससे AI वर्कफ़्लो में पारदर्शिता और जवाबदेही को बढ़ावा मिलता है।
वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्लेटफ़ॉर्म के प्रभाव को उजागर करते हैं। 2025 में, हाईमार्क हेल्थ सेप्सिस के जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित करते हुए मॉडल निर्माण समय में 90% की कटौती करने के लिए वॉटसन स्टूडियो सहित डेटा के लिए आईबीएम क्लाउड पाक का इस्तेमाल किया। इसी तरह, वंडरमैन थॉम्पसन बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान उत्पन्न करने और नए ग्राहक अवसरों को उजागर करने के लिए AutoAI का लाभ उठाता है।
इस मजबूत स्वचालन क्षमता को व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटा विज्ञान उपकरणों के साथ इसके एकीकरण द्वारा निर्बाध रूप से पूरक किया जाता है।
वाटसन स्टूडियो मौजूदा टूल और वर्कफ़्लो के साथ आसानी से काम करने के लिए बनाया गया है। यह एंटरप्राइज़ सिस्टम के साथ एकीकृत होता है और लोकप्रिय विकास परिवेशों का समर्थन करता है जैसे जुपिटर, आरस्टूडियो, और एसपीएसएस मॉडलर [82,84]। प्लेटफ़ॉर्म IBM के मालिकाना टूल के साथ ओपन-सोर्स संगतता को भी संतुलित करता है, जिससे टीमों को वह लचीलापन मिलता है जिसकी उन्हें आवश्यकता होती है।
सहयोग एक अन्य प्रमुख फोकस है। डेटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और ऑपरेशन स्टाफ की टीमें साझा टूल, एपीआई, एक्सेस कंट्रोल, वर्जनिंग और साझा संपत्ति [82,83,84] का उपयोग करके वास्तविक समय में एक साथ काम कर सकती हैं। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि AI जीवनचक्र में शामिल सभी लोग जुड़े रहें और उत्पादक बने रहें।
वॉटसन स्टूडियो को एंटरप्राइज़-स्तरीय संचालन की मांगों को पूरा करने के लिए आसानी से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह है ऑर्केस्ट्रेशन पाइपलाइन बड़े पैमाने पर डेटा और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए समानांतर प्रसंस्करण सक्षम करें। प्लेटफ़ॉर्म सपोर्ट करता है NVIDIA A100 और H100 GPU, ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम, IBM Cloud, AWS और Microsoft Azure सहित हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड वातावरण में Kubernetes-आधारित वितरित प्रशिक्षण और डायनामिक स्केलिंग का लाभ उठाते हुए। यह सेटअप परिनियोजन समय को 50% तक कम करता है [83,86,87,88]।
मॉडल क्वांटिज़ेशन, लो-लेटेंसी API और डायनामिक बैचिंग जैसी सुविधाओं के साथ प्रदर्शन को और बढ़ाया जाता है, जो त्वरित और सटीक अनुमान सुनिश्चित करते हैं। बड़े डेटासेट के प्रबंधन के लिए, वॉटसन स्टूडियो किसके साथ एकीकरण करता है IBM क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेज, कुशल क्लाउड-आधारित वर्कफ़्लो को सक्षम करना। इष्टतम प्रदर्शन बनाए रखने के लिए, MLOPs अपने पूरे जीवनचक्र में AI सिस्टम को सुचारू रूप से चलाने के लिए मॉडल रीट्रेनिंग, मॉनिटरिंग और परिनियोजन को स्वचालित करते हैं।
दक्षता पर वाटसन स्टूडियो का ध्यान सीधे लागत बचत में तब्दील हो जाता है। विकास के समय को कम करके और संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करके, प्लेटफ़ॉर्म उत्पादकता को 94% [82,85] तक बढ़ा देता है। इसकी ऑटो-स्केलिंग सुविधाएं गतिशील रूप से संसाधनों को आवंटित करती हैं, कचरे को रोकती हैं और यह सुनिश्चित करती हैं कि यूज़र केवल उन्हीं चीज़ों का भुगतान करें जिनकी उन्हें ज़रूरत है।
प्लेटफ़ॉर्म प्रोजेक्ट परिणामों में भी सुधार करता है, जिसमें यूज़र अपने स्वचालित वर्कफ़्लो और सहयोग टूल की बदौलत AI प्रोजेक्ट की सफलता दर में 73% की वृद्धि की रिपोर्ट करते हैं। इसके अतिरिक्त, मॉडल की निगरानी के प्रयासों को 35% से 50% तक कम किया जा सकता है, जबकि मॉडल की सटीकता में 15% से 30% तक सुधार होता है। ये लागत क्षमताएं वाटसन स्टूडियो को उन संगठनों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प बनाती हैं, जो अपने मशीन लर्निंग ऑपरेशन को प्रभावी ढंग से बढ़ाने का लक्ष्य रखते हैं।
“वाटसन स्टूडियो डेटा वैज्ञानिकों को मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए एक सहयोगी मंच प्रदान करता है। यह डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है, जो टीमों को अपने वर्कफ़्लो को कारगर बनाने में सक्षम बनाता है। स्वचालित मशीन लर्निंग और मॉडल मॉनिटरिंग जैसी उन्नत सुविधाओं के साथ, वाटसन स्टूडियो यूज़र अपने मॉडल को पूरे विकास और परिनियोजन जीवनचक्र के दौरान प्रबंधित कर सकते हैं।”
— आईबीएम वॉटसन स्टूडियो
H2O.ai अपने ऑटोमेशन-फर्स्ट दृष्टिकोण के साथ सबसे अलग है, जो गति, स्केलेबिलिटी और सरलता के लिए डिज़ाइन किया गया मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। एल्गोरिथम चयन, फीचर इंजीनियरिंग, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, मॉडलिंग और मूल्यांकन जैसी प्रमुख प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, यह डेटा वैज्ञानिकों को मॉडल ट्यूनिंग के दोहराव को पीछे छोड़ते हुए अधिक रणनीतिक और प्रभावशाली कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
इन मुख्य क्षमताओं के अतिरिक्त, H2O.ai उद्योग-विशिष्ट वर्कफ़्लो के लिए विशेष AI और वर्टिकल एजेंट प्रदान करता है। ये टूल लोन प्रोसेसिंग, फ्रॉड डिटेक्शन, कॉल सेंटर मैनेजमेंट और डॉक्यूमेंट हैंडलिंग जैसे कामों को आसान बनाते हैं। इसकी MLOPS ऑटोमेशन क्षमताएं तैनाती प्रक्रियाओं को और बढ़ाती हैं, A/B परीक्षण, चैंपियन/चैलेंजर मॉडल जैसी सुविधाओं का समर्थन करती हैं, और भविष्यवाणी सटीकता, डेटा ड्रिफ्ट और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के लिए रीयल-टाइम मॉनिटरिंग करती हैं।
प्लेटफ़ॉर्म पहले ही वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में अपना मूल्य साबित कर चुका है। उदाहरण के लिए, ऑस्ट्रेलिया के कॉमनवेल्थ बैंक ने H2O Enterprise AI का उपयोग करके धोखाधड़ी को 70% तक कम किया, 900 विश्लेषकों को प्रशिक्षित किया और लाखों दैनिक ग्राहक इंटरैक्शन में निर्णय लेने में सुधार किया। बैंक के मुख्य डेटा और एनालिटिक्स अधिकारी एंड्रयू मैकमुलन ने इसके प्रभाव पर प्रकाश डाला:
“हर निर्णय जो हम अपने ग्राहकों के लिए करते हैं - और हम हर दिन लाखों कमाते हैं - हम H2O.ai का उपयोग करके उन निर्णयों को 100% बेहतर बना रहे हैं"।
AT&T ने अपने कॉल सेंटर ऑपरेशंस को ओवरहाल करने के लिए H2O.ai के H2OGPTE का भी लाभ उठाया, जिससे एक साल के भीतर फ्री कैश फ्लो में निवेश पर दो गुना रिटर्न हासिल हुआ। AT&T के मुख्य डेटा अधिकारी एंडी मार्कस ने कहा:
“पिछले साल, हमने जनरेटिव एआई पर खर्च किए गए प्रत्येक डॉलर पर फ्री कैश फ्लो में 2X ROI लौटाया था। यह एक साल का रिटर्न है”।
इसी तरह, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ ने 24/7 वर्चुअल असिस्टेंट बनाने के लिए H2oGPTE को एक सुरक्षित, एयर-गैप्ड वातावरण में तैनात किया। यह टूल कुछ ही सेकंड में सटीक नीति और खरीद के जवाब देता है, जिससे 8,000 संघीय कर्मचारियों को मिशन-महत्वपूर्ण कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जाता है।
H2O.ai अद्वितीय परिनियोजन के लिए तैयार कलाकृतियों की पेशकश करते हुए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले डेटा विज्ञान उपकरणों के साथ समेकित रूप से एकीकृत करता है। यह देशी क्लाइंट्स के माध्यम से पायथन और आर का समर्थन करता है और विभिन्न वातावरणों में आसान तैनाती के लिए MoJOS और POJOS जैसी कलाकृतियों का निर्माण करता है। 200 से अधिक डेटा स्रोतों के लिए पूर्व-निर्मित कनेक्शन और डेटाब्रिक्स, स्नोफ्लेक, अपाचे स्पार्क, हडोप, एचडीएफएस, एस 3, और एज़्योर डेटा लेक जैसे प्रमुख इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ संगतता के साथ, प्लेटफ़ॉर्म सुचारू इंटरऑपरेबिलिटी सुनिश्चित करता है। इसका व्यापक API समर्थन Google Drive, SharePoint, Slack और Teams जैसे व्यावसायिक टूल के साथ एकीकरण को भी सक्षम बनाता है।
H2O MLOps PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, और XGBoost जैसे तृतीय-पक्ष ढांचे के लिए अनुकूलता बढ़ाता है। इस बीच, H2O AutoML h2o.sklearn मॉड्यूल के माध्यम से लचीलापन प्रदान करता है, जो H2OFrame, NumPy सरणियों और Pandas DataFrames से इनपुट का समर्थन करता है।
H2O.ai का वितरित, इन-मेमोरी आर्किटेक्चर एंटरप्राइज़-स्केल वर्कलोड को संभालने के लिए बनाया गया है, जो 100X तक तेज़ डेटा प्रोसेसिंग गति प्रदान करता है। इसका H2O-3 इंजन सैकड़ों नोड्स में टेराबाइट-आकार के डेटासेट पर मॉडल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म का डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रोसेसर कोर में सैंपल प्रोसेसिंग वितरित करके स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।
बेंचमार्क परीक्षण प्रभावशाली परिणाम प्रकट करते हैं, जिसमें प्रतिस्पर्धी प्रणालियों की तुलना में एकल नोड पर प्रशिक्षण गति 9X से 52X तेज होती है। कुछ मामलों में, सिंगल-नोड मॉडल 16 नोड्स में फैले कॉन्फ़िगरेशन से बेहतर प्रदर्शन करता है। विशेष रूप से, H2O.ai ने 10-नोड क्लस्टर का उपयोग करके 0.83% की विश्व-रिकॉर्ड MNIST त्रुटि दर हासिल की। प्लेटफ़ॉर्म उच्च प्राथमिकता वाले वर्कलोड के लिए उन्नत कुबेरनेट्स सेटअप और GPU त्वरण का भी समर्थन करता है।
H2O.ai का ऑटोमेशन-फर्स्ट डिज़ाइन मैन्युअल, दोहराए जाने वाले कार्यों को कम करके लागत में कटौती करने में मदद करता है। इसका क्लाउड-अज्ञेय आर्किटेक्चर किसी भी क्लाउड प्रदाता, ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम या कुबेरनेट्स वातावरण में परिनियोजन की अनुमति देता है, जिससे संगठनों को सबसे अधिक लागत प्रभावी अवसंरचना चुनने की सुविधा मिलती है। AWS, Google Cloud, और Microsoft Azure के साथ साझेदारी के माध्यम से, H2O.ai लचीले मूल्य निर्धारण मॉडल प्रदान करता है जो लाइसेंस और उपयोग की लागतों को जोड़ते हैं।
डायनामिक ऑटो-ट्यूनिंग कुशल संसाधन उपयोग सुनिश्चित करता है, जो मल्टी-नोड सेटअप में निकट-रेखीय स्पीडअप प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म के बहुमुखी परिनियोजन विकल्प - जैसे बैच स्कोरिंग, माइक्रोसर्विसेज, और AWS लैम्ब्डा जैसी सेवाओं के लिए स्वचालित स्केलिंग - खर्चों को और बेहतर बनाते हैं। इसके अतिरिक्त, तैनात मॉडल के लिए उन्नत लोड बैलेंसिंग, ऑटो-स्केलिंग और वार्म स्टार्ट जैसी सुविधाएँ संसाधनों की बर्बादी को कम करते हुए लगातार प्रदर्शन बनाए रखती हैं। बिल्ट-इन मॉनिटरिंग टूल संसाधन उपयोग को ट्रैक करते हैं और आवश्यकतानुसार स्केलिंग एडजस्टमेंट को ट्रिगर करते हैं।
“दोहराए जाने वाले डेटा विज्ञान कार्यों को स्वचालित करने से लोग उन डेटा और व्यावसायिक समस्याओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिन्हें वे हल करने का प्रयास कर रहे हैं।” - H2O.ai
यह खंड विभिन्न प्लेटफार्मों की ताकत और सीमाओं की संक्षिप्त तुलना प्रदान करता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। नीचे एक सारांश तालिका दी गई है, जिसमें प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म के लिए प्रमुख ट्रेड-ऑफ़ की रूपरेखा दी गई है:
प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, लागत, एकीकरण और मापनीयता जैसे कारक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। TensorFlow और PyTorch जैसे ओपन-सोर्स टूल बजट के अनुकूल विकल्प प्रदान करते हैं, लेकिन क्लाउड परिनियोजन खर्चों के सावधानीपूर्वक प्रबंधन की मांग करते हैं। जबकि ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क लचीलापन प्रदान करते हैं, लेकिन विशिष्ट क्लाउड सेवाओं के साथ जोड़े जाने पर वे विक्रेता को लॉक-इन का कारण बन सकते हैं। ऑटोमेशन चाहने वाली टीमों के लिए, H2O.ai अपने उच्च मूल्य बिंदु के बावजूद सबसे अलग है। दूसरी ओर, मजबूत शासन क्षमताओं की तलाश करने वाले एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं को IBM Watson Studio निवेश के लायक लग सकता है।
सही मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म चुनने के लिए आपकी टीम के तकनीकी कौशल, बजट और वर्कफ़्लो मांगों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। शुरुआती पायलटों से लेकर पूर्ण उत्पादन तक AI परियोजनाओं को स्केल करते समय कई संगठनों को चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिससे ऐसे प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना आवश्यक हो जाता है जो संपूर्ण ML जीवनचक्र का समर्थन करता हो।
प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म प्रकार अद्वितीय लाभ और ट्रेड-ऑफ़ प्रदान करता है। ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क जैसे TensorFlow और PyTorch लचीलापन प्रदान करते हैं और लाइसेंस शुल्क को समाप्त करते हैं, जिससे वे तकनीकी रूप से कुशल टीमों के लिए एक बढ़िया विकल्प बन जाते हैं जिन्हें परिनियोजन पाइपलाइनों पर पूर्ण नियंत्रण की आवश्यकता होती है। हालांकि, उत्पादन के लिए तैयार होने के लिए इन प्लेटफार्मों को अक्सर बुनियादी ढांचे के प्रबंधन और MLOPS टूल में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है।
दूसरी ओर, क्लाउड-नेटिव प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से प्रबंधित सेवाओं की पेशकश करके बुनियादी ढांचे के प्रबंधन को सरल बनाएं। Amazon SageMaker, Google Cloud AI प्लेटफ़ॉर्म और Microsoft Azure Machine Learning जैसे प्लेटफ़ॉर्म इंफ्रास्ट्रक्चर की जटिलता को संभालते हैं, जिससे तेज़ी से परिनियोजन किया जा सकता है। हालांकि लागत तेज़ी से बढ़ सकती है - SageMaker $0.10/घंटे से शुरू होता है और Azure ML $0.20/घंटे से शुरू होता है - ये प्लेटफ़ॉर्म उन संगठनों के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं जो पहले से ही इन क्लाउड इकोसिस्टम में एकीकृत हैं।
सख्त नियमों वाले उद्योगों के लिए, उद्यम-केंद्रित समाधान जैसे IBM Watson Studio और H2O.ai शासन, अनुपालन और स्पष्टीकरण को प्राथमिकता देते हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म वित्त, स्वास्थ्य सेवा और सरकार जैसे क्षेत्रों के लिए आवश्यक सुरक्षा सुविधाएँ और ऑडिट ट्रेल्स प्रदान करते हैं।
यदि कार्यक्षमता का त्याग किए बिना लागत दक्षता प्राथमिकता है, Prompts.ai एक आकर्षक समाधान प्रदान करता है। 35 से अधिक प्रमुख एलएलएम तक पहुंच प्रदान करके और पे-एज़-यू-गो TOKN क्रेडिट के साथ FinOps ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाकर, यह मजबूत सुरक्षा और अनुपालन सुविधाओं को बनाए रखते हुए 98% तक लागत बचत प्रदान करता है। यह आवर्ती सदस्यता शुल्क को समाप्त करता है, जिससे यह बजट के प्रति जागरूक टीमों के लिए एक आकर्षक विकल्प बन जाता है।
जैसे-जैसे उद्योग आगे बढ़ता है इंटरकनेक्टेड एआई इकोसिस्टम, ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुनना महत्वपूर्ण है जो आपके मौजूदा वर्कफ़्लो, डैशबोर्ड और ऑटोमेशन टूल के साथ मूल रूप से एकीकृत हो। उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और ड्रैग-एंड-ड्रॉप वर्कफ़्लो वाले प्लेटफ़ॉर्म उन विश्लेषकों या नागरिक डेटा वैज्ञानिकों वाली टीमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी होते हैं, जिन्हें बुनियादी ढांचे की जटिलताओं को नेविगेट किए बिना मॉडल तक पहुंच की आवश्यकता होती है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्लेटफ़ॉर्म आपकी ज़रूरतों को पूरा करता है, एकीकरण और अनुकूलता का परीक्षण करने के लिए एक पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करें। आपके डेटा स्रोतों, सुरक्षा आवश्यकताओं और टीम क्षमताओं के साथ प्लेटफ़ॉर्म कितनी अच्छी तरह मेल खाता है, इसका मूल्यांकन करने के लिए मुफ़्त ट्रायल या सामुदायिक संस्करणों का लाभ उठाएं। आखिरकार, सबसे अच्छा प्लेटफ़ॉर्म ज़रूरी नहीं कि सबसे उन्नत हो - यह वह है जिसे आपकी टीम मापने योग्य व्यावसायिक परिणामों को प्राप्त करने के लिए प्रभावी रूप से उपयोग कर सकती है।
मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय, प्राथमिकता दें उपयोगकर्ता-मित्रता, मापनीयता, और यह आपके मौजूदा टूल और वर्कफ़्लो के साथ कितनी अच्छी तरह एकीकृत होता है। ऐसे समाधान की तलाश करें, जिसमें आपकी टीम की विशेषज्ञता के साथ तालमेल बिठाते हुए विभिन्न प्रकार के मॉडल-निर्माण और प्रशिक्षण टूल शामिल हों।
मूल्यांकन करें कि क्या प्लेटफ़ॉर्म इसका प्रबंधन कर सकता है पैमाना और जटिलता आपके डेटा का प्रभावी ढंग से और क्या यह मजबूत ऑनबोर्डिंग और निरंतर समर्थन प्रदान करता है। ऐसी सुविधाएँ जो सक्षम करती हैं प्रदर्शन अनुकूलन आपकी टीम और प्रोजेक्ट के विकसित होने के साथ-साथ अनुकूलन करने की क्षमता भी महत्वपूर्ण हैं। इन मानदंडों पर ध्यान केंद्रित करके, आप एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुन सकते हैं, जो भविष्य के विकास का समर्थन करते हुए आपकी मौजूदा ज़रूरतों को पूरा करता हो।
Prompts.ai मशीन लर्निंग ऑपरेशन की भारी लिफ्टिंग को संभालने वाले टूल की पेशकश करके डेटा वैज्ञानिकों के लिए जीवन को आसान बनाता है। जैसी सुविधाओं के साथ वास्तविक समय की निगरानी, केंद्रीकृत मॉडल प्रबंधन, और स्वचालित जोखिम मूल्यांकन, यह वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने की जटिलता को कम करता है और दोहराए जाने वाले कार्यों को निर्बाध रूप से पूरा करता है।
प्लेटफ़ॉर्म में एक लचीला वर्कफ़्लो सिस्टम भी शामिल है जो टीमों को आसानी से टेम्पलेट बनाने, साझा करने और पुन: उपयोग करने का अधिकार देता है। यह न केवल सहयोग को सरल बनाता है, बल्कि तैनाती को भी गति देता है। जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करके और टीम समन्वय में सुधार करके, Prompts.ai डेटा वैज्ञानिकों को उन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है जो सबसे महत्वपूर्ण हैं - समय की बचत करना और उत्पादकता को बढ़ाना।
Prompts.ai डेटा वैज्ञानिकों को खर्चों को कम करने में मदद करने के लिए स्मार्ट रणनीतियां प्रदान करता है। जैसे कार्यों को स्वचालित करके लागत में कमी, प्रॉम्प्ट रूटिंग, और मॉडल उपयोग ट्रैकिंग, प्लेटफ़ॉर्म AI की लागत को 98% तक कम कर सकता है। यह है पे-पर-यूज़ मॉडलTOKN क्रेडिट द्वारा संचालित, यह सुनिश्चित करता है कि आपसे केवल उसी चीज़ के लिए शुल्क लिया जाए जिसका आप वास्तव में उपयोग करते हैं, जिससे संसाधन प्रबंधन कुशल और बजट के अनुकूल दोनों हो जाता है।
ऑप्टिमाइज़ करने वाले टूल के साथ शीघ्र संरचना, सक्षम करें बुद्धिमान मॉडल चयन, और प्रदान करें केंद्रीकृत प्रबंधन, Prompts.ai अनावश्यक ओवरहेड को ट्रिम करते समय ऑपरेशन को सरल बनाता है - ओवरस्पीडिंग के बिना मूल्य को अधिकतम करने का लक्ष्य रखने वाले पेशेवरों के लिए एक उत्कृष्ट समाधान।
