मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो जटिल हो सकते हैं, लेकिन सही प्लेटफ़ॉर्म प्रक्रियाओं को सरल बना सकता है, लागत बचा सकता है और परिणामों में सुधार कर सकता है। AI वर्कफ़्लो को कारगर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए चार प्रमुख प्लेटफ़ॉर्मों का विवरण यहां दिया गया है:

• Prompts.ai: रीयल-टाइम लागत प्रबंधन, एंटरप्राइज़-ग्रेड गवर्नेंस और पे-एज़-यू-गो सिस्टम के साथ 35 से अधिक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक एकीकृत पहुंच प्रदान करता है। AI के खर्चों में अधिकतम कटौती करें 98% सुरक्षा और मापनीयता को बनाए रखते हुए।
• TensorFlow एक्सटेंडेड (टीएफएक्स): उत्पादन-पैमाने की ML पाइपलाइनों के लिए निर्मित, TFX इसके साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होता है टेंसरफ़्लो और डेटा सत्यापन, मॉडल विश्लेषण और संस्करण ट्रैकिंग का समर्थन करता है। निम्नलिखित पर ध्यान केंद्रित करने वाली टीमों के लिए आदर्श टेंसरफ़्लो प्रोजेक्ट लेकिन उन्नत सेटअप की आवश्यकता होती है।
• एमएलफ्लो: संपूर्ण ML जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए एक लचीला, ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म। यह कई फ़्रेमवर्क, केंद्रीकृत मॉडल ट्रैकिंग और स्केलेबल परिनियोजन का समर्थन करता है, लेकिन उत्पादन के उपयोग के लिए समर्पित इंजीनियरिंग की आवश्यकता हो सकती है।
• क्यूबफ्लो: बड़े पैमाने के लिए तैयार किया गया, कुबेरनेट्स-नेटिव वर्कफ़्लोज़। यह वितरित प्रशिक्षण और मल्टी-फ्रेमवर्क समर्थन में उत्कृष्ट है, लेकिन प्रभावी कार्यान्वयन के लिए मजबूत DevOps विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

त्वरित तुलना

प्लेटफ़ॉर्म मुख्य विशेषताऐं के लिए उपयुक्त चुनौतियां Prompts.ai यूनिफाइड एलएलएम एक्सेस, कॉस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन, गवर्नेंस कई एलएलएम का उपयोग करने वाली टीमें सदस्यता-आधारित मूल्य निर्धारण टीएफएक्स TensorFlow एकीकरण, मेटाडेटा ट्रैकिंग TENSORFLOW-केंद्रित टीमें उच्च अवसंरचना की जटिलता एमएलफ्लो मल्टी-फ्रेमवर्क समर्थन, मॉडल रजिस्ट्री एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग और डिप्लॉयमेंट्स इंजीनियरिंग संसाधनों की आवश्यकता है क्यूबफ्लो कुबेरनेट्स-मूल निवासी, वितरित प्रशिक्षण बड़े पैमाने पर AI/ML अनुप्रयोग स्टीप लर्निंग कर्व

एलएलएम वर्कफ़्लो को सरल बनाने से लेकर बड़े पैमाने पर पाइपलाइनों के प्रबंधन तक, प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अलग-अलग ज़रूरतों को पूरा करता है। अपनी टीम के लक्ष्यों, तकनीकी विशेषज्ञता और स्केलेबिलिटी आवश्यकताओं के आधार पर चुनें।

MLOps अवलोकन + 2024 में सीखने के लिए शीर्ष 9 MLOps प्लेटफ़ॉर्म | DevOps बनाम MLOps की व्याख्या

1। Prompts.ai

Prompts.ai एक है AI ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म 35 से अधिक शीर्ष स्तरीय बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक पहुंच को सरल और एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इनमें जाने-माने नाम शामिल हैं जैसे जीपीटी-5, क्लाउड, लामा, युग्म, ग्रोक-4, फ्लक्स प्रो, और क्लिंग। कई सदस्यताओं और टूल की बाजीगरी करने के बजाय, टीमें एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस से वर्कफ़्लो को किसी कार्य के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल पर निर्देशित कर सकती हैं। यह कई उपकरणों के प्रबंधन, मशीन लर्निंग ऑपरेशन को सुव्यवस्थित करने की अक्षमताओं को दूर करता है।

एलएलएम इंटीग्रेशन

Prompts.ai के केंद्र में यह है यूनिफाइड मॉडल एक्सेस लेयर, जो विभिन्न एलएलएम के साथ काम करना सरल और कुशल बनाता है। उपयोगकर्ता मॉडल के प्रदर्शन की तुलना कर सकते हैं, प्रदाताओं के बीच आसानी से स्विच कर सकते हैं और अपनी ज़रूरतों के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल को संकेत दे सकते हैं। कई API कुंजियों, प्रमाणीकरण प्रणालियों या बिलिंग सेटअप से निपटने की कोई आवश्यकता नहीं है। यह सुव्यवस्थित दृष्टिकोण संगठनों को कुछ ही मिनटों में अपने वर्कफ़्लो में नए मॉडल खोजने और शामिल करने की अनुमति देता है, न कि हफ्तों में, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि ऑपरेशन कुशल और अनुकूल बने रहें।

लागत अनुकूलन

Prompts.ai में एक शामिल है रीयल-टाइम फ़िनऑप्स लेयर सभी मॉडलों और टीमों में टोकन के उपयोग की निगरानी करने के लिए। निश्चित मासिक शुल्क के बजाय, प्लेटफ़ॉर्म TOKN क्रेडिट के साथ पे-एज़-यू-गो सिस्टम का उपयोग करता है, जिससे लागत वास्तविक उपयोग के साथ संरेखित होती है। अनावश्यक सदस्यताओं को समाप्त करके और लागत और प्रदर्शन के आधार पर मॉडल चयन को अनुकूलित करके, संगठन कथित तौर पर AI सॉफ़्टवेयर के खर्चों में 98% तक की कटौती कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण खर्च को सीधे मापने योग्य परिणामों से जोड़ता है, यह सुनिश्चित करता है कि खर्च किए गए प्रत्येक डॉलर का मूल्य प्रदान किया जाए।

शासन की विशेषताएं

उद्यमों के लिए, विशेष रूप से विनियमित उद्योगों के लिए, मजबूत शासन आवश्यक है। Prompts.ai में बिल्ट-इन शामिल है ऑडिट ट्रेल्स, एक्सेस कंट्रोल और अनुपालन टूल। ये सुविधाएं मॉडल के उपयोग, निष्पादित संकेतों और वर्कफ़्लो के माध्यम से संवेदनशील डेटा के प्रवाह को ट्रैक करती हैं, जो पूर्ण दृश्यता और जवाबदेही प्रदान करती हैं। सभी डेटा को संगठन की सुरक्षा परिधि के भीतर रखकर, प्लेटफ़ॉर्म बाहरी तृतीय-पक्ष सेवाओं पर निर्भरता को कम करता है, सुरक्षा और अनुपालन को बढ़ाता है।

स्केलेबिलिटी

चाहे आप एक छोटी एजेंसी हों या Fortune 500 कंपनी, Prompts.ai को आसानी से स्केल करने के लिए बनाया गया है। नए मॉडल, यूज़र, या टीम जोड़ने के लिए जटिल बुनियादी ढाँचे में बदलाव की आवश्यकता नहीं होती है। कोर प्लान के लिए मूल्य निर्धारण स्तर $99 प्रति सदस्य प्रति माह से शुरू होते हैं, जिसमें प्रो और एलीट प्लान क्रमशः $119 और $129 पर विस्तारित सुविधाएँ प्रदान करते हैं। यह स्केलेबिलिटी यह सुनिश्चित करती है कि सभी आकार के संगठन अपनी ज़रूरतों के बढ़ने के साथ-साथ कुशल और सुव्यवस्थित AI वर्कफ़्लो बनाए रख सकें।

2। TensorFlow एक्सटेंडेड (टीएफएक्स)

TensorFlow Extended (TFX) Google का मजबूत प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के संपूर्ण जीवनचक्र का प्रबंधन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow पर निर्मित, यह डेटा सत्यापन से लेकर मॉडल परिनियोजन और निगरानी तक हर चीज का समर्थन करता है, जिससे यह उत्पादन-पैमाने पर ML पाइपलाइनों के लिए एक उपयोगी समाधान बन जाता है।

शासन की विशेषताएं

TFX ML मेटाडेटा (MLMD) के उपयोग के माध्यम से पुनरुत्पादन और पारदर्शिता पर जोर देता है, जो घटक रन, कलाकृतियों और कॉन्फ़िगरेशन को सावधानीपूर्वक ट्रैक करता है। TensorFlow Data Validation (TFDV) जैसे टूल स्वचालित रूप से डेटा स्कीमा और फ़्लैग विसंगतियों को उत्पन्न करते हैं, जिससे डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित होती है। TensorFlow मॉडल विश्लेषण (TFMA) परिनियोजन से पहले मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करता है, पूर्वनिर्धारित मैट्रिक्स के विरुद्ध परिणामों को मान्य करता है। एक बार मॉडल तैनात किए जाने के बाद, TFDV बहाव और विसंगतियों के लिए अनुमान अनुरोधों की निगरानी करना जारी रखता है। इसके अतिरिक्त, InfraValidator घटक अलग-अलग वातावरण में कैनरी परिनियोजन करता है, संभावित त्रुटिपूर्ण मॉडल से उत्पादन प्रणालियों की सुरक्षा करता है। शासन के ये उपाय जटिल ML वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए TFX को एक विश्वसनीय विकल्प बनाते हैं।

स्केलेबिलिटी

TFX को बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग ऑपरेशन की मांगों को पूरा करने के लिए बनाया गया है। यह ऑर्केस्ट्रेशन टूल जैसे ऑर्केस्ट्रेशन टूल के साथ सहजता से एकीकृत होता है अपाचे एयरफ्लो और क्यूबफ्लो पाइपलाइन, वितरित वर्कफ़्लो को सक्षम करना। Kubeflow, विशेष रूप से, लचीलेपन को बढ़ाते हुए, Kubernetes पर पोर्टेबल और वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है। TFX का मॉड्यूलर आर्किटेक्चर टीमों को अपने वर्कफ़्लो के विशिष्ट घटकों को स्वतंत्र रूप से स्केल करने की अनुमति देता है, जिससे बदलती कम्प्यूटेशनल ज़रूरतों के लिए अनुकूलन क्षमता सुनिश्चित होती है। यह प्रतिरूपकता और एकीकरण क्षमता TFX को स्केलेबल ML वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए एक आवश्यक उपकरण बनाती है।

3। एमएलफ्लो

पहले चर्चा की गई ऑर्केस्ट्रेशन और स्केलेबिलिटी के विचारों पर विस्तार करते हुए, MLFlow मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के संपूर्ण जीवनचक्र के प्रबंधन के अनुरूप एक समेकित ढांचा प्रदान करता है, जिसमें जनरेटिव एआई पर विशेष ध्यान दिया जाता है।

MLFlow विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है। यह प्रारंभिक प्रयोग से लेकर पूर्ण पैमाने पर उत्पादन परिनियोजन तक, मशीन सीखने की प्रक्रिया के हर चरण का समर्थन करता है।

एलएलएम इंटीग्रेशन

MLFlow अब अपने AI गेटवे और GenAI क्षमताओं के माध्यम से जनरेटिव AI के साथ मूल रूप से एकीकृत हो जाता है। AI गेटवे कई बड़े भाषा मॉडल (LLM) प्रदाताओं को तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है, जैसे कि ओपनएआई, एंथ्रोपिक, एज़्योर ओपनएआई, मिथुन, और AWS बेडरॉक, सभी एक सुरक्षित समापन बिंदु के माध्यम से। यह सेटअप टीमों को एप्लिकेशन कोड बदलने की आवश्यकता के बिना आसानी से प्रदाताओं के बीच स्विच करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, इसकी त्वरित प्रबंधन प्रणाली टेम्पलेट वर्जनिंग का समर्थन करती है और निष्पादन विवरण लॉग करती है, जिससे GenAI वर्कफ़्लो पारदर्शिता और अवलोकन क्षमता में सुधार होता है। MLFlow फ्रेमवर्क के साथ भी काम करता है जैसे लैंग चैन, लॉगिंग और ट्रैकिंग मॉडल के लिए API की पेशकश करना।

लागत प्रबंधन

AI गेटवे संगठनों को उपलब्ध सबसे कुशल मॉडल के अनुरोधों को रूट करके खर्चों को कम करने में मदद करता है। यह केंद्रीकृत दृष्टिकोण न केवल लागतों को अनुकूलित करता है, बल्कि AI अवसंरचना के प्रबंधन में लचीलापन भी सुनिश्चित करता है।

शासन की विशेषताएं

MLFlow प्रजनन क्षमता और सहयोगी मॉडल प्रबंधन पर जोर देता है। इसकी मॉडल रजिस्ट्री मॉडल के संपूर्ण जीवनचक्र के लिए एक केंद्रीकृत रिपॉजिटरी के रूप में कार्य करती है, जिसमें वर्जनिंग, स्टेज ट्रांज़िशन (जैसे, डेवलपमेंट, स्टेजिंग, प्रोडक्शन और आर्काइविंग), और एनोटेशन शामिल हैं। AI गेटवे के माध्यम से सुरक्षा को बढ़ाया जाता है, जो API कुंजियों को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करता है और व्यापक ऑडिट ट्रेल्स के लिए अनुरोध/प्रतिक्रिया डेटा लॉग करता है। इसकी अवलोकन संबंधी विशेषताएं GenAI वर्कफ़्लो के लिए विस्तृत निष्पादन डेटा कैप्चर करती हैं, जो अनुपालन और डिबगिंग दोनों प्रयासों में सहायता करती हैं।

स्केलेबिलिटी

बड़े पैमाने पर उद्यम संचालन के लिए डिज़ाइन किया गया, MLFlow जैसे समूहों पर वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है अपाचे स्पार्क और वितरित भंडारण समाधानों के साथ एकीकृत करता है जैसे कि एडब्ल्यूएस 3 और DBFS। यह विभिन्न वातावरणों में परिनियोजन के लिए मॉडल पैकेज करता है, जिसमें शामिल हैं डॉकर-आधारित REST सर्वर, क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, और अपाचे स्पार्क यूडीएफ। स्केलेबल कुबेरनेट्स परिनियोजन के लिए, MLFlow MLServer के साथ एकीकृत होता है, जैसे टूल का लाभ उठाता है के- सर्व और सेल्डन कोर। predict_stream विधि (संस्करण 2.12.2+ में पेश की गई) बड़ी या निरंतर डेटा स्ट्रीम को कुशलतापूर्वक संभालने की इसकी क्षमता को और बढ़ाती है। ये सुविधाएँ MLFlow को व्यापक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो इकोसिस्टम के भीतर एक शक्तिशाली उपकरण बनाती हैं, जो विभिन्न प्लेटफार्मों की शक्तियों और सीमाओं का मूल्यांकन करने के लिए मंच तैयार करती है।

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4। क्यूबफ़्लो

Kubeflow बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए Kubernetes-मूल दृष्टिकोण लाता है, जिससे यह उद्यमों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन जाता है। वितरित AI/ML वर्कलोड को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह क्लाउड वातावरण और ऑन-प्रिमाइसेस डेटा केंद्रों पर आसानी से काम करता है।

एलएलएम इंटीग्रेशन

Kubeflow संपूर्ण AI जीवनचक्र का समर्थन करता है, जिसके लिए विशेष वर्कफ़्लो हैं बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)। Kubeflow ट्रेनर के माध्यम से, यह उन्नत फाइन-ट्यूनिंग क्षमताएं प्रदान करता है, जो PyTorch, HuggingFace, DeepSpeed, MLX, JAX, और XGBoost जैसे फ्रेमवर्क में वितरित प्रशिक्षण को सक्षम करता है। जनरेटिव AI कार्यों को संभालने के लिए, KServe स्केलेबल उपयोग के मामलों के अनुरूप एक मजबूत अनुमान प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है। GPU पर इंटेलिजेंट रूटिंग और “स्केल टू ज़ीरो” जैसी सुविधाएँ संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने में मदद करती हैं। यह मॉड्यूलर सेटअप टीमों को प्रमुख बुनियादी ढांचे में बदलाव की आवश्यकता के बिना एलएलएम फ़ंक्शंस को एकीकृत करने की अनुमति देता है।

शासन की विशेषताएं

क्यूबफ्लो वर्कफ़्लो प्रबंधन को बढ़ाता है मल्टी-यूज़र आइसोलेशन, प्रशासकों को विभिन्न टीमों में पहुंच और संचालन पर सटीक नियंत्रण प्रदान करना। प्लेटफ़ॉर्म की मॉडल रजिस्ट्री महत्वपूर्ण ML मेटाडेटा और कलाकृतियों को संग्रहीत करती है, जिससे मॉडल वंश की जीवन चक्र के दौरान स्पष्ट ट्रैकिंग सुनिश्चित होती है। क्यूबफ्लो पाइपलाइन अनुरूप रजिस्ट्रियों में मशीन सीखने की कलाकृतियों को सहेजने में और मदद करती है, जिससे संगठनों को विनियामक मानकों को पूरा करने में सहायता मिलती है। बिल्ट-इन वर्जनिंग और सहयोग टूल प्रयोगों और मॉडलों को ऑडिटेबल और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य दोनों बनाते हैं। ये गवर्नेंस सुविधाएं Kubeflow के वितरित आर्किटेक्चर के साथ संरेखित होती हैं, जो एक संरचित लेकिन लचीला समाधान प्रदान करती हैं।

स्केलेबिलिटी

Kubeflow का डिज़ाइन बड़े पैमाने पर संचालन के लिए तैयार है, जो इसे जटिल AI/ML अनुप्रयोगों के प्रबंधन के लिए एक आदर्श विकल्प बनाता है। राफेउदाहरण के लिए, MLOps प्लेटफ़ॉर्म, AWS, Azure, GCP, ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम और यहां तक कि किनारे के वातावरण में AI/ML अनुप्रयोगों के बेड़े की देखरेख करने के लिए Kubeflow का उपयोग करता है। यह टीमों को प्रबंधन करने में सक्षम करके ऑपरेशनल स्केलेबिलिटी का समर्थन करता है। सैकड़ों क्लस्टर और एप्लिकेशन संगठित, सॉफ्टवेयर-परिभाषित समूहों में। Kubeflow पाइपलाइन पोर्टेबल, कंटेनरीकृत वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करती है जो स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, क्यूबफ्लो स्पार्क ऑपरेटर कुबेरनेट्स पर स्पार्क एप्लिकेशन चलाना आसान बनाता है, बड़े पैमाने पर परियोजनाओं के लिए डेटा तैयार करने और फीचर इंजीनियरिंग को सुव्यवस्थित करता है। यह लचीला इकोसिस्टम संगठनों को उनके लक्ष्यों के आधार पर केवल उन्हीं घटकों को तैनात करने या पूर्ण प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने की अनुमति देता है जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है।

फायदे और नुकसान

प्लेटफ़ॉर्म प्रोफाइल की विस्तृत खोज के बाद, आइए प्रमुख लाभों और कमियों के बारे में जानें, प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रस्तुत ट्रेड-ऑफ़ पर प्रकाश डालते हैं।

प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म लागत, जटिलता और क्षमताओं को अलग तरह से संतुलित करता है, जिससे टीमों को परिचालन वास्तविकताओं के साथ उनकी तकनीकी आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद मिलती है।

ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे कि TFX, MLFlow, और Kubeflow लाइसेंस शुल्क को समाप्त करते हैं लेकिन महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग संसाधनों की मांग करते हैं। इन समाधानों के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश की आवश्यकता होती है - जिसमें कंप्यूट, स्टोरेज और नेटवर्किंग शामिल है - साथ ही चल रहे इंजीनियरिंग सपोर्ट की भी आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, TFX को उत्पादन-पैमाने की ज़रूरतों के अनुरूप बनाया गया है, लेकिन यह Apache Airflow और ML मेटाडेटा बैकएंड जैसे ऑर्केस्ट्रेशन टूल पर निर्भर करता है। Kubeflow, जिसे Kubernetes फाउंडेशन पर बनाया गया है, अद्वितीय स्केलेबिलिटी प्रदान करता है, लेकिन यह सीखने की तीव्र अवस्था के साथ आता है, जिसे प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और समस्या निवारण के लिए उन्नत DevOps विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। इस बीच, MLFlow अपने लचीलेपन के लिए सबसे अलग है, जो PyTorch, OpenAI, HuggingFace और TensorFlow सहित 40 से अधिक फ्रेमवर्क के साथ समेकित रूप से एकीकृत है। हालांकि, प्रोडक्शन सेटिंग्स में MLFlow को तैनात करने के लिए अक्सर समर्पित इंजीनियरिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।

इंटरऑपरेबिलिटी और सहयोग इन प्लेटफार्मों के बीच प्रमुख विभेदक भी हैं। MLFlow मॉडल पैकेजिंग को कई “फ्लेवर” में मानकीकृत करके तैनाती को सरल बनाता है, जिससे डॉकर-आधारित REST सर्वर, Azure ML, AWS SageMaker, और Apache Spark जैसे वातावरण के साथ एकीकरण को सक्षम किया जा सकता है। इसकी रजिस्ट्री एक केंद्रीकृत मॉडल स्टोर के रूप में कार्य करती है, जो API के साथ पूर्ण होती है और संपूर्ण मॉडल जीवनचक्र के प्रबंधन के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के रूप में कार्य करती है, जिससे सभी टीमों के बीच सहयोग को बढ़ावा मिलता है। दूसरी ओर, Kubeflow का मॉड्यूलर और Kubernetes-नेटिव डिज़ाइन टीमों को स्वतंत्र रूप से या किसी भी Kubernetes वातावरण में एक पूर्ण प्लेटफ़ॉर्म के रूप में घटकों को तैनात करने की अनुमति देता है। इसी तरह, TFX पाइपलाइन बाहरी ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम के साथ निर्बाध रूप से काम करती हैं और ML मेटाडेटा बैकएंड का उपयोग करती हैं, जिससे प्रयोग ट्रैकिंग और पुनरुत्पादन के लिए पता लगाने की क्षमता सुनिश्चित होती है।

इन प्लेटफार्मों की संसाधन मांगें व्यापक रूप से भिन्न होती हैं। ओपन-सोर्स समाधान मजबूत इंजीनियरिंग क्षमताओं वाली टीमों को पूरा करते हैं, जबकि प्रबंधित सेवाएं त्वरित तैनाती को प्राथमिकता देने वालों के लिए बेहतर हैं। हालांकि ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म बिना लाइसेंस शुल्क के आते हैं, लेकिन रखरखाव और अनुकूलन के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग घंटों में फैक्टरिंग करते समय उनके स्वामित्व की कुल लागत काफी बढ़ सकती है। प्रबंधित MLFlow होस्टिंग, जिसे इसके निर्माता “मुफ़्त और पूरी तरह से प्रबंधित” के रूप में वर्णित करते हैं, सेटअप को सरल बनाती है, लेकिन इसमें संगतता संबंधी बाधाएं हो सकती हैं या विशिष्ट सुविधाओं के लिए मूल विकल्पों का पक्ष ले सकती हैं।

प्लेटफ़ॉर्म की त्वरित तुलना यहां दी गई है:

प्लेटफ़ॉर्म मुख्य ताकतें प्राथमिक कमजोरियाँ Prompts.ai 35+ एलएलएम के लिए एकीकृत इंटरफ़ेस; रीयल-टाइम FinOps लागत नियंत्रण; एंटरप्राइज़ गवर्नेंस; न्यूनतम सेटअप समय कोई महत्वपूर्ण नहीं टीएफएक्स उत्पादन-ग्रेड विश्वसनीयता; मजबूत TensorFlow एकीकरण; व्यापक ML मेटाडेटा ट्रैकिंग उच्च अवसंरचना जटिलता; इसके लिए ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम की आवश्यकता होती है; सीखने की तीव्र अवस्था एमएलफ्लो 40+ फ्रेमवर्क इंटीग्रेशन के साथ बहुमुखी प्रतिभा; उत्कृष्ट सहयोग उपकरण; स्व-होस्टेड या प्रबंधित विकल्प उत्पादन परिनियोजन के लिए समर्पित इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है; प्रबंधित संस्करणों को अनुकूलता सीमाओं का सामना करना पड़ सकता है क्यूबफ्लो असाधारण स्केलेबिलिटी; कुबेरनेट्स-नेटिव पोर्टेबिलिटी; मॉड्यूलर आर्किटेक्चर; मल्टी-फ्रेमवर्क सपोर्ट इसके लिए उन्नत DevOps विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है; जटिल समस्या निवारण; उच्च परिचालन मांगों की आवश्यकता होती है

यह तुलना इस बात पर प्रकाश डालती है कि प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म का अद्वितीय डिज़ाइन विभिन्न परिचालन और तकनीकी प्राथमिकताओं के साथ कैसे संरेखित होता है, जिससे टीमों को सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

निष्कर्ष

ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुनें जो आपके संगठन के लक्ष्यों और प्राथमिकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो।

जबकि प्रभावी MLOP तैनाती के समय में 60-70% की कटौती कर सकते हैं और उत्पादन की सफलता दर में काफी सुधार कर सकते हैं, केवल 20% AI परियोजनाएं ही उत्पादन में जगह बना पाती हैं। यह एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुनने के महत्व पर प्रकाश डालता है जो आपकी विशिष्ट ज़रूरतों के अनुरूप हो। सफलता सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म की क्षमताओं का सोच-समझकर मूल्यांकन करना आवश्यक है।

Prompts.ai 35 से अधिक मॉडलों तक एकीकृत पहुंच प्रदान करके AI वर्कफ़्लो को सरल बनाता है, जो अंतर्निहित गवर्नेंस और रीयल-टाइम लागत प्रबंधन के साथ पूरा होता है, AI खर्चों में 98% तक की कटौती करता है। TFX, TensorFlow-केंद्रित टीमों के लिए मजबूत, उत्पादन-श्रेणी की विश्वसनीयता प्रदान करता है, हालांकि इसके लिए व्यापक ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता होती है। MLFlow प्रयोग ट्रैकिंग, संस्करण नियंत्रण और पुनरुत्पादन में अपनी खूबियों के साथ-साथ लचीले परिनियोजन विकल्पों के लिए सबसे अलग है। Kubeflow उन्नत DevOps विशेषज्ञता वाली टीमों की सेवा करता है, जो स्केलेबल, कुबेरनेट्स-नेटिव वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन को सक्षम करता है। प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म इस लेख में चर्चा की गई इंटरऑपरेबिलिटी, लागत दक्षता और स्केलेबिलिटी की प्रमुख प्राथमिकताओं को विशिष्ट रूप से संबोधित करता है।

पूछे जाने वाले प्रश्न

मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म में मुझे क्या देखना चाहिए?

मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म का चयन करते समय, यह विचार करना आवश्यक है कि यह आपकी प्रोजेक्ट आवश्यकताओं और मौजूदा टूल के साथ कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। प्राथमिकता देकर शुरू करें योग्यता - प्लेटफ़ॉर्म को आपके वर्तमान पुस्तकालयों, फ़्रेमवर्क और परिनियोजन अवसंरचना के साथ मूल रूप से एकीकृत करना चाहिए। यह आसान वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है और व्यापक पुन: कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता को कम करता है।

देखने के लिए एक और महत्वपूर्ण विशेषता है प्रयोग ट्रैकिंग। प्लेटफ़ॉर्म जो स्वचालित रूप से कोड संस्करण, मापदंडों और डेटासेट को लॉग करते हैं, परिणामों को पुन: पेश करना और सभी परियोजनाओं में स्थिरता बनाए रखना आसान बनाते हैं। अगर आप बड़े मॉडल के साथ काम कर रहे हैं या कई प्रयोग चला रहे हैं, मापनीयता एक महत्वपूर्ण कारक बन जाता है। उन प्लेटफार्मों का चयन करें जो बढ़ती कम्प्यूटेशनल मांगों को संभालने के लिए वितरित प्रशिक्षण और कुशल संसाधन प्रबंधन प्रदान करते हैं।

पर पूरा ध्यान दें परिनियोजन विकल्प साथ ही। चाहे आपका लक्षित वातावरण क्लाउड, एज डिवाइस या सर्वर रहित एंडपॉइंट हो, प्लेटफ़ॉर्म को अनावश्यक जटिलता के बिना आपकी परिनियोजन आवश्यकताओं का समर्थन करना चाहिए। के लिए टीम का सहयोग, सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण और मेटाडेटा ट्रैकिंग जैसी सुविधाएँ उत्पादकता को काफी बढ़ा सकती हैं, खासकर सख्त नियमों वाले उद्योगों में।

अंत में, ओपन-सोर्स टूल और पेड प्लेटफॉर्म के बीच ट्रेड-ऑफ पर विचार करें। ओपन-सोर्स विकल्प अक्सर सक्रिय सामुदायिक सहायता के साथ आते हैं, जबकि भुगतान किए गए प्लेटफ़ॉर्म समर्पित ग्राहक सेवा और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाएँ प्रदान कर सकते हैं। इन कारकों - तकनीकी फिट, बजट की कमी और अनुपालन आवश्यकताओं - को ध्यान से तौलकर - आप एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुन सकते हैं जो आपकी मशीन सीखने की पहल का प्रभावी ढंग से समर्थन करता हो।

Prompts.ai लागत को कम करने और AI वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से स्केल करने में कैसे मदद करता है?

Prompts.ai को AI वर्कफ़्लो को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे अधिक कुशल और स्केल करने में आसान हो जाते हैं। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके और बड़े भाषा मॉडल के साथ आसानी से एकीकृत करके, प्लेटफ़ॉर्म व्यर्थ संसाधनों को कम करता है और संचालन को सुव्यवस्थित करता है। सहयोग पर इसका ध्यान उत्पादकता को और बढ़ाता है, जिससे टीमों को बेहतर तरीके से काम करने में मदद मिलती है, न कि कठिन परिश्रम करने में।

प्लेटफ़ॉर्म उन समाधानों का भी समर्थन करता है जो आपकी आवश्यकताओं के साथ बढ़ते हैं, दक्षता से समझौता किए बिना बढ़ते डेटा और प्रसंस्करण मांगों को संभालते हैं। ऑटोमेशन और स्केलेबिलिटी का यह मिश्रण आपको अपनी परियोजनाओं पर शीर्ष स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करते हुए बजट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए TFX या Kubeflow जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय मुझे किन चुनौतियों की उम्मीद करनी चाहिए?

ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म जैसे टेंसरफ्लो एक्सटेंडेड (TFX) और क्यूबफ्लो संपूर्ण मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करें। हालांकि, वे अपनी चुनौतियों का एक सेट लेकर आते हैं। दोनों के लिए पर्याप्त इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप की आवश्यकता होती है - TFX का TensorFlow से गहरा संबंध है, जबकि Kubeflow Kubernetes पर निर्भर करता है, जिसके लिए कंटेनरीकरण, क्लस्टर प्रबंधन और संसाधन आवंटन की ठोस समझ आवश्यक है। इन तकनीकों से अपरिचित टीमों के लिए, सीखने की अवस्था कठिन हो सकती है।

इसके अलावा, इन प्लेटफार्मों को बनाए रखने के लिए काफी संसाधनों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, Kubeflow कंप्यूटर पावर, स्टोरेज और GPU के लिए चल रहे खर्चों को वहन करता है, साथ ही बार-बार अपडेट करने, निगरानी करने और समस्या समाधान की आवश्यकता होती है। चूंकि ये टूल मुख्य रूप से समुदाय द्वारा संचालित होते हैं, इसलिए एंटरप्राइज़-स्तरीय सहायता सीमित है। यह अक्सर संगठनों को आंतरिक विशेषज्ञता या सामुदायिक मंचों पर भरोसा करने के लिए मजबूर करता है, जो कार्यान्वयन को धीमा कर सकता है और स्केलेबिलिटी में बाधा डाल सकता है।

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• मशीन लर्निंग के लिए सर्वश्रेष्ठ ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क
• ML मॉडल प्रबंधन के लिए सर्वश्रेष्ठ AI प्लेटफ़ॉर्म

{” @context “:” https://schema.org","@type":"FAQPage","mainEntity":[{"@type":"Question","name":"What क्या मुझे मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म में देखना चाहिए?” , “AcceptedAnswer”: {” @type “:" Answer”, “text”:” <p>मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्लेटफ़ॉर्म का चयन करते समय, यह विचार करना आवश्यक है कि यह आपकी प्रोजेक्ट आवश्यकताओं और मौजूदा टूल के साथ कितनी अच्छी तरह मेल खाता है। <strong>संगतता</strong> को प्राथमिकता देकर प्रारंभ करें - प्लेटफ़ॉर्म को आपकी वर्तमान लाइब्रेरी, फ़्रेमवर्क और परिनियोजन अवसंरचना के साथ मूल रूप से एकीकृत होना चाहिए। यह आसान वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है और व्यापक पुन: कॉन्फ़िगरेशन</p> की आवश्यकता को कम करता है। <p><strong>देखने के लिए एक और महत्वपूर्ण विशेषता है प्रयोग ट्रैकिंग.</strong> प्लेटफ़ॉर्म जो स्वचालित रूप से कोड संस्करण, मापदंडों और डेटासेट को लॉग करते हैं, परिणामों को पुन: पेश करना और सभी परियोजनाओं में स्थिरता बनाए रखना आसान बनाते हैं। यदि आप बड़े मॉडल के साथ काम कर रहे हैं या कई प्रयोग चला रहे हैं, तो <strong>स्केलेबिलिटी एक महत्वपूर्ण कारक</strong> बन जाती है। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनें जो बढ़ती कम्प्यूटेशनल मांगों को संभालने के लिए वितरित प्रशिक्षण और कुशल संसाधन प्रबंधन प्रदान करते</p> हैं। <p><strong>परिनियोजन विकल्पों</strong> पर भी पूरा ध्यान दें। चाहे आपका लक्षित वातावरण क्लाउड, एज डिवाइस या सर्वर रहित एंडपॉइंट हो, प्लेटफ़ॉर्म को अनावश्यक जटिलता के बिना आपकी परिनियोजन आवश्यकताओं का समर्थन करना चाहिए। <strong>टीम सहयोग</strong> के लिए, सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण और मेटाडेटा ट्रैकिंग जैसी सुविधाएँ उत्पादकता को काफी बढ़ा सकती हैं,</p> खासकर सख्त नियमों वाले उद्योगों में। <p>अंत में, ओपन-सोर्स टूल और पेड प्लेटफ़ॉर्म के बीच ट्रेड-ऑफ़ पर विचार करें। ओपन-सोर्स विकल्प अक्सर सक्रिय सामुदायिक सहायता के साथ आते हैं, जबकि भुगतान किए गए प्लेटफ़ॉर्म समर्पित ग्राहक सेवा और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाएँ प्रदान कर सकते हैं। इन कारकों - तकनीकी फिट, बजट की कमी और अनुपालन आवश्यकताओं - को ध्यान से तौलकर - आप एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म चुन सकते हैं जो आपकी मशीन सीखने की पहल का प्रभावी ढंग से समर्थन करता</p> हो। “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "Prompts.ai लागत को कम करने और AI वर्कफ़्लो को प्रभावी ढंग से स्केल करने में कैसे मदद करता है?” , “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “text”:” <p>Prompts.ai को AI वर्कफ़्लो को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे अधिक कुशल और स्केल करने में आसान हो जाते हैं। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके और बड़े भाषा मॉडल के साथ सहजता से एकीकृत करके, प्लेटफ़ॉर्म व्यर्थ संसाधनों को कम करता है और संचालन को सुव्यवस्थित करता है। सहयोग पर इसका ध्यान उत्पादकता को और बढ़ाता</p> है, जिससे टीमों को बेहतर तरीके से काम करने में मदद मिलती है, न कि कठिन परिश्रम करने में। <p>प्लेटफ़ॉर्म उन समाधानों का भी समर्थन करता है जो आपकी ज़रूरतों के साथ बढ़ते हैं, दक्षता से समझौता किए बिना बढ़ते डेटा और प्रोसेसिंग मांगों को संभालते हैं। ऑटोमेशन और स्केलेबिलिटी का यह मिश्रण आपको अपनी परियोजनाओं पर शीर्ष स्तरीय प्रदर्शन प्रदान करते हुए बजट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की अनुमति देता</p> है। “}}, {” @type “:" Question”, "name”: "मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए TFX या Kubeflow जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय मुझे किन चुनौतियों की उम्मीद करनी चाहिए?” <strong><strong>, “स्वीकृत उत्तर”: {” @type “:" उत्तर”, “टेक्स्ट”:” TensorFlow Extended (TFX) और Kubeflow जैसे ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म संपूर्ण मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रबंधन के लिए शक्तिशाली टूल प्रदान करते हैं.</strong></strong> <p> हालांकि, वे अपनी चुनौतियों का सेट लेकर आते हैं। दोनों के लिए पर्याप्त इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप की आवश्यकता होती है - TFX का TensorFlow से गहरा संबंध है, जबकि Kubeflow Kubernetes पर निर्भर करता है, जिसके लिए कंटेनरीकरण, क्लस्टर प्रबंधन और संसाधन आवंटन की ठोस समझ आवश्यक है। इन तकनीकों से अपरिचित टीमों के लिए, सीखने की अवस्था कठिन</p> हो सकती है। इसके <p>अलावा, इन प्लेटफार्मों को बनाए रखने के लिए काफी संसाधनों की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, Kubeflow कंप्यूटर पावर, स्टोरेज और GPU के लिए चल रहे खर्चों को वहन करता है, साथ ही बार-बार अपडेट करने, निगरानी करने और समस्या समाधान की आवश्यकता होती है। चूंकि ये टूल मुख्य रूप से समुदाय द्वारा संचालित होते हैं, इसलिए एंटरप्राइज़-स्तरीय सहायता सीमित है। यह अक्सर संगठनों को आंतरिक विशेषज्ञता या सामुदायिक मंचों पर भरोसा करने के लिए मजबूर करता है, जो कार्यान्वयन को धीमा कर सकता है और स्केलेबिलिटी में बाधा डाल सकता</p> है। “}}]}