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सही ऑर्केस्ट्रेशन टूल के साथ मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की जटिलता को दूर करें। एमएल पाइपलाइनों का प्रबंधन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है - उपकरण फैलाव, शासन संबंधी समस्याएं, और अस्पष्ट लागत अक्सर परियोजनाओं को पटरी से उतार देती हैं। यह लेख उन 10 प्लेटफार्मों की समीक्षा करता है जो एमएल ऑपरेशंस को सरल बनाते हैं, इंटरऑपरेबिलिटी, अनुपालन, लागत नियंत्रण और स्केलेबिलिटी के समाधान पेश करते हैं।
चाहे आप AI को बढ़ा रहे हों, शासन में सुधार कर रहे हों, या लागत में कटौती, ये टूल आपको वर्कफ़्लो को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं। अपनी टीम की विशेषज्ञता, इन्फ्रास्ट्रक्चर और लक्ष्यों के आधार पर चुनें।
Prompts.ai एक है एंटरप्राइज़-ग्रेड प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो प्रबंधन को कारगर बनाने और सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया। कई बाजीगरी करने के बजाय AI टूल्स, टीमें एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस के माध्यम से 35 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडल - जिनमें GPT-5, क्लाउड, लामा और जेमिनी शामिल हैं - का उपयोग कर सकती हैं।
Prompts.ai सभी प्रमुख भाषा मॉडल को एक ही स्थान पर एक साथ लाकर, तकनीकी जटिलता को कम करके और बिखरी हुई AI सेवाओं के प्रबंधन के बोझ को कम करके टूल स्प्रेल के सामान्य मुद्दे से निपटता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण उस तकनीकी ऋण को कम करता है, जो तब उत्पन्न हो सकता है जब संगठन कई, डिस्कनेक्ट किए गए टूल पर भरोसा करते हैं।
शीर्ष स्तरीय मॉडल तक पहुंच प्रदान करने के अलावा, Prompts.ai Slack, Gmail और Trello जैसे लोकप्रिय व्यावसायिक टूल के साथ मूल रूप से एकीकृत करता है। इन इंटीग्रेशन से टीमें अपने मौजूदा सिस्टम को ओवरहाल किए बिना वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकती हैं। प्लेटफ़ॉर्म एक प्रमुख विशेषता के रूप में “इंटरऑपरेबल वर्कफ़्लोज़” पर ज़ोर देता है, जो एक संगठन के भीतर विभिन्न उपकरणों और तकनीकों के सुचारू संचालन को सक्षम करता है। एकीकरण क्षमताओं के अलावा, यह उद्योग की अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मजबूत शासन पद्धतियों को सुनिश्चित करता है।
Prompts.ai प्रदान करके अनुपालन चुनौतियों का सामना करता है मजबूत शासन नियंत्रण और सभी AI इंटरैक्शन के लिए पूर्ण ऑडिटेबिलिटी। इसके सुरक्षा ढांचे में SOC 2 टाइप 2, HIPAA और GDPR की सर्वोत्तम प्रथाएं शामिल हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि संवेदनशील डेटा पूरे ML जीवनचक्र में सुरक्षित रहे।
जून 2025 में, प्लेटफ़ॉर्म ने अपनी SOC 2 टाइप 2 ऑडिट प्रक्रिया शुरू की, जो कड़े सुरक्षा और अनुपालन मानकों के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को रेखांकित करती है। Vanta के साथ साझेदारी करके, Prompts.ai निरंतर नियंत्रण निगरानी प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपने ट्रस्ट सेंटर के माध्यम से उनकी सुरक्षा स्थिति में वास्तविक समय की जानकारी मिलती है। पारदर्शिता का यह स्तर उन गवर्नेंस कमियों को दूर करने में मदद करता है जो अक्सर एंटरप्राइज़ AI परिनियोजन में उत्पन्न होती हैं।
व्यवसाय और व्यक्तिगत दोनों योजनाओं में शामिल हैं अनुपालन निगरानी और शासन उपकरण, जिससे छोटी टीमों के लिए अपने AI वर्कफ़्लो की निगरानी बनाए रखना आसान हो जाता है - यहां तक कि समर्पित अनुपालन कर्मियों के बिना भी।
Prompts.ai एक को नियोजित करता है TOKN क्रेडिट सिस्टम, उपयोग के साथ लागतों को सीधे संरेखित करना और आवर्ती सदस्यता शुल्क को समाप्त करना। यह पे-एज़-यू-गो मॉडल कई टूल के लिए अलग-अलग सब्सक्रिप्शन बनाए रखने की तुलना में AI सॉफ़्टवेयर के खर्चों को 98% तक घटा सकता है।
प्लेटफ़ॉर्म भी प्रदान करता है विस्तृत लागत दृश्यता टोकन स्तर पर, विभिन्न प्रदाताओं और परिवेशों में कई AI सेवाओं का उपयोग करते समय अस्पष्ट बजट की सामान्य चुनौती को संबोधित करते हुए।
तेजी से विकास के लिए बनाया गया, Prompts.ai टीमों को अपनी AI क्षमताओं को आसानी से स्केल करने की अनुमति देता है। इसके क्लाउड-आधारित आर्किटेक्चर की बदौलत मॉडल, यूज़र या वर्कफ़्लो जोड़ने में बस कुछ ही मिनट लगते हैं। जटिल Kubernetes सेटअप के विपरीत, Prompts.ai को तैनात करना आसान है, जो इसे छोटी एजेंसियों से लेकर Fortune 500 कंपनियों तक की टीमों के लिए उपयुक्त बनाता है।
एकल इंटरफ़ेस के माध्यम से कई मॉडलों को प्रबंधित करने की प्लेटफ़ॉर्म की क्षमता यह सुनिश्चित करती है कि संगठन बुनियादी ढांचे के पुनर्निर्माण या नए उपकरणों पर कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता के बिना अपनी AI पहल का विस्तार कर सकते हैं।
Prompts.ai के माध्यम से टीम वर्क को बढ़ाता है सहयोगी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग। टीमें अपने संगठन में पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लो और “टाइम सेवर्स” साझा कर सकती हैं, अनावश्यक प्रयासों को कम कर सकती हैं और प्रमाणित AI समाधानों के कार्यान्वयन में तेजी ला सकती हैं।
इसके अतिरिक्त, प्लेटफ़ॉर्म एक प्रदान करता है प्रॉम्प्ट इंजीनियर सर्टिफिकेशन प्रोग्राम, जो संगठनों को आंतरिक विशेषज्ञों को विकसित करने और सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने में मदद करता है। यह सहयोगी दृष्टिकोण AI वर्कफ़्लो प्रबंधन को एक साझा प्रयास में बदल देता है, जो टीमों और विभागों के सामूहिक ज्ञान और विशेषज्ञता का लाभ उठाता है।
Apache Airflow अपने लचीलेपन और एकीकरण क्षमताओं की बदौलत मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए एक बेहतरीन ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म के रूप में सामने आता है। मूल रूप से Airbnb द्वारा विकसित किया गया, पायथन-आधारित यह टूल डेटा पाइपलाइनों के प्रबंधन के लिए पसंदीदा बन गया है। इसकी अनुकूलन क्षमता और सहज एकीकरण पर ध्यान देने से यह जटिल ML वर्कफ़्लो को संभालने के लिए एक ठोस विकल्प बन जाता है।
एयरफ्लो उन विभिन्न प्रणालियों को जोड़ने में उत्कृष्ट है जो आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर की रीढ़ हैं। ऑपरेटरों और हुक्स के एक मजबूत समूह के साथ, यह AWS, GCP, Azure, लोकप्रिय डेटाबेस, संदेश कतार और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है। इसकी डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) संरचना वर्कफ़्लो को सीधे पायथन में परिभाषित करने की अनुमति देती है, जिससे मौजूदा पायथन लाइब्रेरी और स्क्रिप्ट को प्रक्रिया में शामिल करना आसान हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म की XCom सुविधा कार्यों के बीच डेटा साझाकरण को सरल बनाती है, जिससे विविध कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं के साथ वर्कफ़्लो में भी सुचारू निष्पादन सुनिश्चित होता है।
एयरफ्लो जैसी सुविधाओं के माध्यम से शासन और सुरक्षा को प्राथमिकता देता है ऑडिट लॉगिंग, जो कार्य निष्पादन, पुनर्प्रयास और वर्कफ़्लो परिवर्तनों को ट्रैक करता है। इसका रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC) सिस्टम अधिकृत उपयोगकर्ताओं के लिए वर्कफ़्लो संशोधनों को प्रतिबंधित करता है, जो सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, Airflow एंटरप्राइज़ प्रमाणीकरण प्रणालियों के साथ एकीकृत होता है, जिसमें LDAP, OAuth और SAML शामिल हैं। सुरक्षित कनेक्शन और गुप्त प्रबंधन के लिए, यह हाशिकॉर्प वॉल्ट और AWS सीक्रेट मैनेजर जैसे टूल का समर्थन करता है।
एक ओपन-सोर्स समाधान के रूप में, एयरफ्लो लाइसेंस शुल्क को समाप्त करता है, जिसके लिए केवल उस बुनियादी ढांचे के लिए भुगतान की आवश्यकता होती है जिस पर वह चलता है। इसका डिज़ाइन CeleryExecutor और KubernetesExecutor जैसे निष्पादकों के माध्यम से संसाधनों की गतिशील स्केलिंग का समर्थन करता है, जिससे टीमों को कार्यभार की मांगों के आधार पर संसाधन आवंटित करने की अनुमति मिलती है। उदाहरण के लिए, GPU इंस्टेंस को मॉडल प्रशिक्षण के लिए आरक्षित किया जा सकता है, जबकि कम संसाधन-गहन कार्य CPU-केवल-इंस्टेंस पर चल सकते हैं। यह कार्य-स्तरीय संसाधन आवंटन कंप्यूटिंग संसाधनों के कुशल उपयोग को सुनिश्चित करता है।
Airflow का वितरित आर्किटेक्चर स्केलेबिलिटी के लिए बनाया गया है, जो सक्षम करता है क्षैतिज स्केलिंग कई मशीनों या क्लाउड क्षेत्रों में। प्लेटफ़ॉर्म का प्लग करने योग्य एक्ज़ीक्यूटर सिस्टम KubernetesExecutor के साथ डायनामिक पॉड निर्माण का समर्थन करता है और CeleryExecutor के माध्यम से लगातार वर्कर पूल बनाए रखता है। यह लचीलापन एयरफ्लो को शेड्यूलिंग आवश्यकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने की अनुमति देता है, जिसमें रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग से लेकर मशीन लर्निंग मॉडल की आवधिक रीट्रेनिंग तक शामिल है।
Airflow के वेब-आधारित UI के साथ सहयोग को आसान बनाया गया है, जो सभी वर्कफ़्लो का केंद्रीकृत दृश्य प्रदान करता है वास्तविक समय की निगरानी और समस्या निवारण। चूंकि वर्कफ़्लो को कोड में परिभाषित किया गया है, इसलिए उन्हें संस्करण नियंत्रण प्रणालियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है और कोड की समीक्षा की जा सकती है। Airflow अपने प्लगइन सिस्टम और कस्टम ऑपरेटरों के माध्यम से वर्कफ़्लो टेम्प्लेटिंग और पुन: प्रयोज्यता का भी समर्थन करता है, जिससे टीमों को कार्यों को मानकीकृत करने और परियोजनाओं में सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने में मदद मिलती है।
प्रीफेक्ट मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के तरीके को बदल देता है, एक को गले लगाता है डेटाफ्लो ऑटोमेशन पहुंच। पुराने वर्कफ़्लो टूल की चुनौतियों को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह उपयोगकर्ता के अनुकूल डिज़ाइन को ML ऑपरेशंस के अनुरूप एंटरप्राइज़-स्तरीय सुविधाओं के साथ जोड़ता है।
प्रीफेक्ट की एकीकरण क्षमताएं पूरे एमएल इकोसिस्टम को फैलाती हैं, इसकी बदौलत टास्क लाइब्रेरी और ब्लॉक सिस्टम। यह AWS जैसे प्रमुख क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है, गूगल क्लाउड, और माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर पूर्व-निर्मित कनेक्टर्स के माध्यम से। इसके अतिरिक्त, यह टूल जैसे टूल के साथ आसानी से काम करता है एमएलफ्लो, वज़न और पूर्वाग्रह, और हगिंग फेस।
प्लेटफ़ॉर्म का सार्वभौमिक तैनाती सुविधा सुनिश्चित करती है कि वर्कफ़्लो को कहीं भी निष्पादित किया जा सकता है - स्थानीय वातावरण से लेकर कुबेरनेट्स क्लस्टर तक। इसके साथ उपप्रवाहों फ़ीचर, टीमें छोटे, पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो घटकों को जोड़कर जटिल एमएल पाइपलाइन बना सकती हैं। यह विशेष रूप से विभिन्न प्रणालियों में डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन जैसे कार्यों को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए उपयोगी है। विभिन्न उपकरणों और वातावरणों को जोड़ने की प्रीफेक्ट की क्षमता सुरक्षा और अनुपालन को बनाए रखते हुए सुचारू संचालन सुनिश्चित करती है।
प्रीफेक्ट इसके साथ सुरक्षा और शासन को प्राथमिकता देता है हाइब्रिड मॉडल, जो स्थानीय रूप से वर्कफ़्लो चलाते समय मेटाडेटा को प्रीफेक्ट क्लाउड में रखता है। यह सुनिश्चित करता है कि केंद्रीकृत निगरानी और प्रबंधन से लाभान्वित होते हुए भी संवेदनशील डेटा आपके वातावरण में बना रहे।
प्लेटफ़ॉर्म में इस तरह की सुविधाएँ शामिल हैं सेवा खाते, API कुंजी प्रबंधन, और ऑडिट लॉग वर्कफ़्लो गतिविधियों को सुरक्षित और मॉनिटर करने के लिए। प्रीफ़ेक्ट का काम के पूल टीम या प्रोजेक्ट द्वारा वर्कफ़्लो को अलग करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि संवेदनशील ऑपरेशन अलग-अलग रहें। यह सपोर्ट भी करता है सिंगल साइन-ऑन (SSO) एंटरप्राइज़ पहचान प्रदाताओं के माध्यम से, उपयोगकर्ता प्रबंधन को सरल बनाना। यह सुरक्षित और नियंत्रित सेटअप कुशल और स्केलेबल ऑपरेशन का समर्थन करता है।
प्रीफेक्ट का हाइब्रिड आर्किटेक्चर वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने के लिए निरंतर अवसंरचना की आवश्यकता को हटाकर लागत को कम करता है। टीमें अनावश्यक खर्चों से बचते हुए, वर्कफ़्लो निष्पादन के दौरान केवल कंप्यूट संसाधनों के लिए भुगतान करती हैं।
साथ में काम की कतारें, उपलब्ध गणना क्षमता के आधार पर कार्य स्वचालित रूप से वितरित किए जाते हैं। ML वर्कफ़्लो के लिए, इसका मतलब है कि मॉडल प्रशिक्षण जैसे कार्यों के लिए महंगे GPU संसाधन गतिशील रूप से आवंटित किए जाते हैं, जबकि हल्के कार्य, जैसे डेटा सत्यापन, मानक उदाहरणों पर चलते हैं। प्रीफ़ेक्ट क्लाउड का उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण वास्तविक वर्कफ़्लो गतिविधि के साथ लागतों को संरेखित करता है, जिससे यह लागत-कुशल विकल्प बन जाता है।
प्रीफेक्ट को आसानी से स्केल करने के लिए बनाया गया है, इसका लाभ उठाते हुए वितरित निष्पादन वास्तुकला और काम के पूल सिस्टम। यह सिंगल-मशीन वर्कफ़्लो से बड़े पैमाने पर वितरित कंप्यूटिंग को बिना किसी अड़चन के अनुकूलित करता है।
यह टास्क रनर सिस्टम स्वतंत्र वर्कफ़्लो घटकों के समानांतर निष्पादन की अनुमति देता है, जो एमएल कार्यों जैसे हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग या एक साथ कई प्रयोग चलाने के लिए महत्वपूर्ण है। समवर्ती नियंत्रण सुनिश्चित करें कि संघर्षों से बचने के दौरान संसाधनों का कुशलतापूर्वक उपयोग किया जाए, वर्कफ़्लो की मांग के लिए थ्रूपुट को अधिकतम किया जाए।
प्रीफेक्ट टीम वर्क पर भी जोर देता है, जो एमएल टीमों के लिए पारदर्शिता और साझा दृश्यता को बढ़ाने वाली सुविधाओं की पेशकश करता है। द फ्लो रन डैशबोर्ड वर्कफ़्लो निष्पादन पर रीयल-टाइम अपडेट प्रदान करता है, जिससे डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं और संभावित बाधाओं को जल्दी से पहचान सकते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म का सूचना प्रणाली स्लैक, माइक्रोसॉफ्ट टीम्स और ईमेल जैसे टूल के साथ एकीकृत होता है, जिससे टीमों को वर्कफ़्लो स्थितियों के बारे में सूचित किया जाता है। यह है परिनियोजन पैटर्न का उपयोग करके विकास से उत्पादन तक वर्कफ़्लो को बढ़ावा देना कोड के रूप में अवसंरचना, पूरे संगठन में लगातार तैनाती प्रथाओं को सुनिश्चित करना। ये सहयोगी उपकरण संचार को सुव्यवस्थित करते हैं और टीमों को अधिक प्रभावी ढंग से काम करने में मदद करते हैं।
डैगस्टर संपत्ति पर ध्यान केंद्रित करके, डेटा और एमएल मॉडल को प्रक्रिया के मूल तत्वों के रूप में मानकर मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एक नया दृष्टिकोण अपनाता है। यह परिप्रेक्ष्य जटिल एमएल पाइपलाइनों के प्रबंधन के लिए विशेष रूप से प्रभावी है, जहां मॉडल की गुणवत्ता और प्रजनन क्षमता सुनिश्चित करने के लिए डेटा वंशावली और निर्भरता को ट्रैक करना आवश्यक है।
डैगस्टर आपके एमएल स्टैक के भीतर विविध प्रणालियों को जोड़ने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जो टूल और प्लेटफ़ॉर्म पर सहज एकीकरण प्रदान करता है। इसकी सॉफ़्टवेयर-परिभाषित परिसंपत्तियाँ आपके वर्कफ़्लो, डेटा स्रोतों को जोड़ने, रूपांतरण उपकरण और मॉडल परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म का एकीकृत दृश्य प्रदान करती हैं। प्लेटफ़ॉर्म सीधे लोकप्रिय ML फ़्रेमवर्क के साथ एकीकृत होता है जैसे कि टेंसरफ़्लो, PyTorch, और स्किकिट-लर्न, जबकि AWS SageMaker, Google Cloud AI प्लेटफ़ॉर्म और Azure Machine Learning जैसी प्रमुख क्लाउड सेवाओं का भी समर्थन करते हैं।
डैगस्टर की संसाधन प्रणाली के साथ, आप बाहरी सिस्टम से कनेक्शन को एक बार परिभाषित कर सकते हैं और उन्हें कई वर्कफ़्लो में पुन: उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए उपयोग किया जाने वाला एक ही स्नोफ्लेक वेयरहाउस आपके मॉडल ट्रेनिंग पाइपलाइन को फीड कर सकता है, जबकि मॉडल आर्टिफैक्ट्स MLFlow या वेट एंड बायसेस जैसे ट्रैकिंग टूल के साथ सिंक कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, डैगस्टर का टाइप सिस्टम हर चरण में इनपुट और आउटपुट को मान्य करता है, जिससे पूरे समय स्थिरता सुनिश्चित होती है।
डैगस्टर नियंत्रण और निगरानी बनाए रखने पर जोर देता है। इसकी डेटा वंशावली ट्रैकिंग इस बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करती है कि एमएल मॉडल कैसे बनाए जाते हैं - कच्चे डेटा से लेकर फीचर इंजीनियरिंग तक अंतिम कलाकृतियों तक - जिससे विनियामक आवश्यकताओं को पूरा करना और ऑडिट करना आसान हो जाता है। उत्पादन में जाने से पहले, जोखिमों को कम करने के लिए अलग-अलग वातावरण में परिवर्तनों का परीक्षण किया जा सकता है। डेटा क्वालिटी मॉनिटरिंग और अलर्टिंग जैसी ऑब्जर्वेबिलिटी सुविधाएं, डेटा ड्रिफ्ट या प्रदर्शन में गिरावट जैसे मुद्दों का जल्द पता लगाने में मदद करती हैं।
डैगस्टर की संपत्ति भौतिकीकरण रणनीति डेटा और प्रशिक्षण मॉडल को संसाधित करके गणना लागत में कटौती करने में मदद करती है, जब अपस्ट्रीम निर्भरता बदलती है। यह वृद्धिशील दृष्टिकोण पारंपरिक बैच प्रोसेसिंग की तुलना में अधिक कुशल है। बैकफ़िल कार्यक्षमता आपको पाइपलाइन के केवल प्रभावित हिस्सों को पुन: संसाधित करने की अनुमति देती है, जबकि सशर्त निष्पादन यह सुनिश्चित करता है कि अनावश्यक गणना उपयोग से बचने के लिए मॉडल प्रशिक्षण कार्य केवल तभी चलें जब बिल्कुल आवश्यक हो।
डैगस्टर को सभी आकारों के वर्कलोड को संभालने, कई प्रक्रियाओं और मशीनों में कार्यों को वितरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका विभाजन-आधारित निष्पादन आपको बड़े डेटासेट को समानांतर में संसाधित करने या एक ही समय में कई मॉडल वेरिएंट को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। और भी अधिक लचीलेपन के लिए, डैगस्टर क्लाउड सर्वर रहित निष्पादन प्रदान करता है, व्यस्त अवधि के दौरान वर्कफ़्लो मांगों को पूरा करने के लिए कंप्यूट संसाधनों को स्वचालित रूप से स्केल करता है और निष्क्रिय होने पर स्केलिंग करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का एसेट कैटलॉग एक साझा संसाधन के रूप में कार्य करता है, जिससे डेटा वैज्ञानिक और एमएल इंजीनियर आसानी से डेटासेट और मॉडल की खोज और पुन: उपयोग कर सकते हैं। डैगस्टर स्वचालित रूप से आपके कोड से दस्तावेज़ीकरण बनाता है, जिसमें डेटा स्कीमा से लेकर ट्रांसफ़ॉर्मेशन लॉजिक और मॉडल मेटाडेटा तक सब कुछ शामिल होता है। डैगिट वेब इंटरफ़ेस पाइपलाइन निष्पादन में रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे टीम के सदस्य प्रगति की निगरानी कर सकते हैं, विफलताओं का निवारण कर सकते हैं और कोड में गोता लगाने की आवश्यकता के बिना डेटा निर्भरता को समझ सकते हैं। इंटीग्रेटेड स्लैक नोटिफिकेशन टीमों को पाइपलाइन समस्याओं के बारे में सूचित करते हैं, जिससे समस्याएं आने पर त्वरित प्रतिक्रिया सुनिश्चित होती है।
फ़्लाइट एक क्लाउड-नेटिव प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट और स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मूल रूप से Lyft द्वारा विकसित, यह कंटेनरीकरण के माध्यम से प्राप्त पुनरुत्पादन और वर्जनिंग पर अपना ध्यान केंद्रित करने के लिए सबसे अलग है। ये क्षमताएं फ़्लाइट को उन टीमों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाती हैं, जिनका लक्ष्य एकीकरण को सुव्यवस्थित करना, सुरक्षा को बढ़ाना और वर्कफ़्लो को कुशलता से बढ़ाना है।
Kubernetes के साथ Flyte का गहरा एकीकरण इसे AWS, GCP और Azure में निर्बाध रूप से संचालित करने देता है। EKS, GKE, और AKS जैसी प्रबंधित Kubernetes सेवाओं का उपयोग करके, यह वेंडर लॉक-इन से बचता है, जिससे टीमों को उनके क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर में लचीलापन मिलता है।
FlyteKit के साथ, डेवलपर्स PyTorch, TensorFlow, XGBoost, और scikit-learn सहित लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ संगतता से लाभ उठाते हुए वर्कफ़्लो बनाने के लिए पायथन का उपयोग कर सकते हैं। यह डेटा पाइपलाइनों के निर्माण को सरल बनाने के लिए स्पार्क, हाइव और प्रेस्टो जैसे डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क के साथ भी काम करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का कंटेनर-फर्स्ट डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक कार्य अपने अलग वातावरण में चले। यह दृष्टिकोण निर्भरता संबंधी संघर्षों को समाप्त करता है और तृतीय-पक्ष टूल और कस्टम एप्लिकेशन को शामिल करना आसान बनाता है।
Flyte विस्तृत ऑडिट ट्रेल्स और संस्करण नियंत्रण के माध्यम से मजबूत शासन सुविधाएँ प्रदान करता है। यह मेटाडेटा के साथ हर निष्पादन को ट्रैक करता है, जिसमें इनपुट पैरामीटर, आउटपुट आर्टिफैक्ट्स और लॉग शामिल हैं, जो अनुपालन और डिबगिंग में सहायता करता है। मल्टी-टेनेंसी सपोर्ट संगठनों को केंद्रीकृत निगरानी बनाए रखते हुए टीमों और परियोजनाओं को अलग करने में मदद करता है। भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण संवेदनशील डेटा और मॉडल को और सुरक्षित करता है, जिससे अधिकृत यूज़र तक पहुंच सीमित हो जाती है। इसके अतिरिक्त, एंटरप्राइज़ सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए Flyte बाहरी प्रमाणीकरण प्रणालियों जैसे LDAP और OAuth के साथ एकीकृत होता है।
पुनरुत्पादकता फ़्लाइट के डिज़ाइन की एक प्रमुख विशेषता है। अपरिवर्तनीय कार्य परिभाषाएं और कंटेनरीकृत वातावरण सुनिश्चित करते हैं कि वर्कफ़्लो को ठीक से फिर से चलाया जा सकता है, जो विनियामक अनुपालन और मॉडल को मान्य करने की एक महत्वपूर्ण क्षमता है।
Flyte अपने संसाधन-जागरूक शेड्यूलिंग के साथ गणना लागतों का अनुकूलन करता है, जो संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करता है और स्पॉट इंस्टेंस के उपयोग का समर्थन करता है। बिल्ट-इन रिट्रीज़, चेकपॉइंटिंग और डायनामिक स्केलिंग जैसी सुविधाएँ यह सुनिश्चित करती हैं कि लागत सीधे सक्रिय उपयोग से जुड़ी हो, जिससे टीमों को बजट को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद मिलती है।
फ़्लाइट का कुबेरनेट्स फ़ाउंडेशन क्षैतिज स्केलिंग को सक्षम बनाता है, जिसमें छोटे प्रयोगों से लेकर बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज़ पाइपलाइनों तक सब कुछ समायोजित किया जाता है। यह स्वचालित रूप से निर्भरता को संभालता है और दक्षता को अधिकतम करने के लिए समानांतर रूप से स्वतंत्र कार्यों को निष्पादित करता है।
प्लेटफ़ॉर्म का मैप टास्क फ़ीचर बड़े डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। कई श्रमिकों के कार्यों को समानांतर करके, यह हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, क्रॉस-वैलिडेशन और बैच पूर्वानुमान जैसे कार्यों को सरल बनाता है - ऐसे परिदृश्य जहां दोहराए जाने वाले कार्यों को कई डेटा सबसेट पर लागू करने की आवश्यकता होती है।
FlyteConsole वर्कफ़्लो की निगरानी और समस्याओं के निदान के लिए एक केंद्रीकृत हब के रूप में कार्य करता है। इसकी परियोजना और डोमेन संरचना से सभी टीमों के घटकों को साझा करना और उनका पुन: उपयोग करना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, लॉन्च प्लान टीमों को अंतर्निहित कोड को संशोधित किए बिना, लचीलेपन और सहयोग को बढ़ाए बिना पैरामीटरयुक्त वर्कफ़्लो निष्पादित करने की अनुमति देते हैं।
MLRun एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म के रूप में सामने आता है, जो एंटरप्राइज़ स्तर पर मशीन लर्निंग ऑपरेशंस के प्रबंधन के लिए तैयार किया गया है। यह ML वर्कफ़्लो को लागू करने और प्रबंधित करने की जटिलताओं को सरल बनाता है, जिससे यह विभिन्न फ़्रेमवर्क और इन्फ्रास्ट्रक्चर में ML मॉडल को लागू करने का लक्ष्य रखने वाली टीमों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बन जाता है।
mlRun है एमएल फ्रेमवर्क की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगत, जिसमें SKLearn, XGBoost, LightGBM, Tensorflow/Keras, PyTorch, और ONNX शामिल हैं। यह लोकप्रिय विकास परिवेशों और PyCharm, VSCode, Jupyter, Colab, AzureML, और SageMaker जैसे प्लेटफार्मों के साथ आसानी से एकीकृत हो जाता है। यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि टीमें बिना किसी व्यवधान के अपने पसंदीदा टूल के भीतर काम कर सकें।
प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से गतिविधियों को लॉग करता है, मॉडल का प्रबंधन करता है, और वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है, जिससे यह एक व्यापक समाधान बन जाता है। जैसा कि MLRun.org कहते हैं:
“ओपन आर्किटेक्चर के साथ अपने स्टैक को फ्यूचर-प्रूफ करें जो सभी मुख्यधारा के ढांचे, प्रबंधित एमएल सेवाओं और एलएलएम का समर्थन करता है और किसी भी तृतीय-पक्ष सेवा के साथ एकीकृत होता है।”
- MLRun.org
निष्पादन के लिए, MLRun Nuclio, Spark, Dask, Horovod/MPI, और Kubernetes Jobs जैसे फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, जो टीमों को अपने वर्कलोड के लिए सर्वोत्तम टूल चुनने की स्वतंत्रता प्रदान करता है। इसके अतिरिक्त, यह मूल रूप से S3, Google Cloud Storage, Azure और पारंपरिक फ़ाइल सिस्टम जैसे स्टोरेज समाधानों से जुड़ता है।
जब GPU-त्वरित कार्यों की बात आती है, तो MLRun ऑन-डिमांड स्केलिंग और मॉनिटरिंग को सक्षम करने के लिए सर्वर रहित फ़ंक्शन और एकीकृत LLM गेटवे का उपयोग करता है।
अपने तकनीकी लचीलेपन से परे, MLRun सभी ML परिचालनों को स्वचालित रूप से लॉग इन करके शासन को मजबूत करता है। इसकी प्रयोग प्रबंधन विशेषताएं मॉडल प्रशिक्षण, परिनियोजन और अनुमान के हर पहलू को रिकॉर्ड करती हैं, जिससे प्रजनन क्षमता और जवाबदेही सुनिश्चित होती है। उदाहरण के लिए, मई 2025 में, एक प्रमुख बैंक ने मल्टी-एजेंट चैटबॉट बनाने के लिए MLRun का उपयोग किया। इस परियोजना में वास्तविक समय की निगरानी शामिल थी और स्वचालित मूल्यांकन पाइपलाइनों और अलर्ट सिस्टम के माध्यम से विनियामक आवश्यकताओं का पालन किया गया था।
MLRun रिसोर्स-अवेयर शेड्यूलिंग का उपयोग करके टीमों को लागतों को नियंत्रित करने में मदद करता है, जो संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित करता है और स्पॉट इंस्टेंस का समर्थन करता है। बिल्ट-इन रिट्रीज़, चेकपॉइंटिंग और डायनामिक स्केलिंग जैसी सुविधाएँ यह सुनिश्चित करती हैं कि खर्च वास्तविक उपयोग के साथ निकटता से संरेखित हों, जिससे बजट प्रबंधन अधिक पूर्वानुमेय और प्रभावी हो जाए।
MLRun का Kubernetes-नेटिव डिज़ाइन इसे वर्कलोड मांगों के आधार पर स्वचालित रूप से स्केल करने की अनुमति देता है। यह इसे छोटे प्रोटोटाइप से लेकर बड़े पैमाने पर उत्पादन की तैनाती तक हर चीज के लिए उपयुक्त बनाता है। इसकी वितरित प्रशिक्षण क्षमताएं क्षैतिज स्केलिंग को सक्षम करती हैं, जिससे मॉडल प्रशिक्षण के दौरान कुशल संसाधन प्रबंधन सुनिश्चित होता है।
अनुमान कार्यों के लिए, MLRun लागत दक्षता बनाए रखते हुए प्रदर्शन को अनुकूलित करने, GPU संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करने के लिए सर्वर रहित फ़ंक्शन का उपयोग करता है।
MLRun जेनकींस, GitHub Actions, GitLab CI/CD, और Kubeflow पाइपलाइन जैसे प्रमुख CI/CD टूल के साथ एकीकरण करके टीम सहयोग को भी बढ़ाता है। ये एकीकरण परीक्षण और परिनियोजन प्रक्रियाओं को स्वचालित करके वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करते हैं। इसके अतिरिक्त, रियल-टाइम डैशबोर्ड टीमों को निम्नलिखित सुविधाएं प्रदान करते हैं मॉडल प्रदर्शन और सिस्टम स्वास्थ्य में स्पष्ट अंतर्दृष्टि, बेहतर संचार और समन्वय को बढ़ावा देना।
सिफारिश प्रणालियों और A/B परीक्षण का समर्थन करने के लिए Netflix में विकसित, Metaflow एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म के रूप में विकसित हुआ है, जो मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो को सरल बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि वे मज़बूती से स्केल करें। नीचे, हम इसकी असाधारण विशेषताओं का पता लगाते हैं, जिनमें इंटरऑपरेबिलिटी, गवर्नेंस, कॉस्ट मैनेजमेंट, स्केलेबिलिटी और सहयोग शामिल हैं।
मेटाफ्लो पायथन इकोसिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत करके एमएल ऑर्केस्ट्रेशन में आम चुनौतियों से निपटता है। यह बिना किसी अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली ML लाइब्रेरी जैसे कि scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, और XGBoost का समर्थन करता है। AWS के साथ इसका मूल एकीकरण EC2 इंस्टेंस प्रोविजनिंग, S3 स्टोरेज मैनेजमेंट और AWS बैच के माध्यम से वितरित कंप्यूटिंग जैसे कार्यों को स्वचालित करके संचालन को और सरल बनाता है।
जैसे सज्जाकारों के साथ @batch और @resources, डेटा वैज्ञानिक न्यूनतम प्रयास के साथ स्थानीय मशीनों से क्लाउड तक वर्कफ़्लो को स्केल कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि महत्वपूर्ण कोड परिवर्तनों के बिना ऑर्केस्ट्रेशन के लिए पायथन वर्कफ़्लो को बढ़ाया जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, मेटाफ्लो डॉकर के माध्यम से कंटेनरीकृत वातावरण का समर्थन करता है, जिससे विविध कंप्यूटिंग सेटअपों में लगातार निष्पादन सक्षम होता है। यह आम “यह मेरी मशीन पर काम करता है” समस्या को समाप्त करता है, जिससे टीमों के लिए विकास आसान हो जाता है।
मेटाफ़्लो स्वचालित रूप से प्रत्येक वर्कफ़्लो रन के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता प्रदान करता है, जो सभी कलाकृतियों, मापदंडों और कोड संस्करणों को ट्रैक करता है। यह एक विश्वसनीय ऑडिट ट्रेल बनाता है जो विनियामक अनुपालन का समर्थन करता है और प्रयोगों के सटीक पुनरुत्पादन की अनुमति देता है।
क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर पर तैनात होने पर, प्लेटफ़ॉर्म संसाधन पहुंच को सुरक्षित करने के लिए AWS IAM नीतियों के साथ एकीकृत भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण का उपयोग करता है। इसकी डेटा वंशावली ट्रैकिंग सुविधा वर्कफ़्लो के माध्यम से डेटा की संपूर्ण यात्रा का दस्तावेजीकरण करती है, जिससे समस्याओं का पता लगाना और शासन नीतियों का अनुपालन करना आसान हो जाता है।
मेटाडेटा सेवा वर्कफ़्लो डेटा को केंद्रीकृत करती है, जिसमें रनटाइम आंकड़े, संसाधन उपयोग और त्रुटि लॉग शामिल हैं। यह व्यापक लॉगिंग डिबगिंग को सरल बनाती है और समय के साथ वर्कफ़्लो व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
मेटाफ़्लो समझदारी से संसाधनों को आवंटित करके क्लाउड खर्च को अनुकूलित करता है, जिसमें AWS स्पॉट इंस्टेंस के लिए समर्थन भी शामिल है। स्वचालित क्लीनअप मैकेनिज्म बेकार उदाहरणों को समाप्त करके और अस्थायी स्टोरेज को साफ़ करके कचरे को रोकता है।
जैसे डेकोरेटर्स के माध्यम से @resources (मेमोरी=32000, सीपीयू = 8), टीमें संसाधन सीमाओं को परिभाषित कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वर्कफ़्लो बजट के भीतर रहें। प्लेटफ़ॉर्म का डैशबोर्ड उपयोग विश्लेषण प्रदान करता है, संसाधनों से भरपूर वर्कफ़्लो को उजागर करता है और लागत बचत के अवसरों की पहचान करता है।
मेटाफ़्लो बड़े डेटासेट और जटिल मॉडल को संभालने के लिए वर्कफ़्लो को स्केल करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। AWS बैच का उपयोग करके, यह कई मशीनों पर कार्य वितरित करता है, नौकरी की कतारों का प्रबंधन करता है, संसाधन प्रावधान करता है, और स्वचालित रूप से विफलता पुनर्प्राप्ति करता है।
चरण-स्तरीय समांतरता कार्यों को एक साथ चलाने में सक्षम बनाता है, रनटाइम को कम करता है, जबकि GPU-सक्षम उदाहरणों को संसाधन-गहन चरणों के लिए आवश्यकतानुसार प्रावधान किया जाता है। प्लेटफ़ॉर्म निष्पादन के दौरान संसाधनों को गतिशील रूप से समायोजित करता है, ओवर-प्रोविजनिंग से बचने और लागत को कम करने के लिए वर्कफ़्लो मांगों के साथ उदाहरण प्रकारों और मात्राओं को संरेखित करता है।
मेटाफ़्लो अपने साझा मेटाडेटा स्टोर के साथ टीमवर्क को बढ़ावा देता है, जिससे टीम के सदस्य वर्कफ़्लो की खोज, निरीक्षण और पुन: उपयोग कर सकते हैं। जुपिटर नोटबुक्स के साथ इसके एकीकरण से डेटा वैज्ञानिक विचारों का प्रोटोटाइप बना सकते हैं और उन्हें उत्पादन में आसानी से परिवर्तित कर सकते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म की प्रयोग ट्रैकिंग एक साझा ज्ञान आधार बनाती है, जिससे टीमें मॉडल की तुलना कर सकती हैं, अंतर्दृष्टि साझा कर सकती हैं और एक-दूसरे के काम को आगे बढ़ा सकती हैं। संस्करण नियंत्रण एकीकरण सुनिश्चित करता है कि स्थापित विकास प्रक्रियाओं के माध्यम से वर्कफ़्लो परिवर्तनों को ट्रैक किया जाए और उनकी समीक्षा की जाए।
रीयल-टाइम मॉनिटरिंग सक्रिय वर्कफ़्लो में दृश्यता प्रदान करती है, जिससे टीमों को अधिक प्रभावी ढंग से समन्वय करने और बाधाओं को दूर करने में मदद मिलती है। विस्तृत त्रुटि रिपोर्टिंग और पुन: प्रयास तंत्र समस्या निवारण, सहयोग और उत्पादकता को सुव्यवस्थित करने में लगने वाले समय को और कम करते हैं।
मशीन लर्निंग ऑपरेशंस को बेहतर बनाने के लिए इंटरऑपरेबिलिटी को प्राथमिकता देकर और वर्कफ़्लो को सरल बनाकर केड्रो प्लेटफार्मों में सबसे अलग है।
यह ओपन-सोर्स पायथन फ्रेमवर्क डेटा साइंस कोड और वर्कफ़्लो को मानकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे टीम सहयोग अधिक कुशल हो जाता है। इसका संरचित दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि अनुकूलन के लिए लचीलापन प्रदान करते समय परियोजनाएं निरंतरता बनाए रखें।
केड्रो की प्रमुख शक्तियों में से एक टीम वर्क पर इसका जोर है। यह एक प्रोजेक्ट टेम्पलेट प्रदान करता है जो कॉन्फ़िगरेशन, कोड, परीक्षण, दस्तावेज़ीकरण और नोटबुक को एक स्पष्ट संरचना में व्यवस्थित करता है। इस टेम्पलेट को विभिन्न टीमों की विशिष्ट ज़रूरतों को पूरा करने के लिए तैयार किया जा सकता है, जिससे आसान सहयोग को बढ़ावा मिलता है।
केड्रो-विज़, फ्रेमवर्क का इंटरैक्टिव पाइपलाइन विज़ुअलाइज़ेशन टूल, जटिल वर्कफ़्लो को सरल बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह डेटा वंशावली और निष्पादन विवरणों के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण प्रदान करता है, जिससे तकनीकी टीमों और व्यावसायिक हितधारकों दोनों के लिए जटिल प्रक्रियाओं को समझना आसान हो जाता है। स्टेटफुल URL के माध्यम से विज़ुअलाइज़ेशन साझा करने की क्षमता लक्षित चर्चाओं और सहयोग को सक्षम बनाती है।
अपनी विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं से परे, केड्रो आवश्यक सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग प्रथाओं जैसे कि परीक्षण-संचालित विकास, संपूर्ण दस्तावेज़ीकरण और कोड लाइनिंग को बढ़ावा देता है। इसमें एक सुविधा भी है विजुअल स्टूडियो कोड एक्सटेंशन जो कोड नेविगेशन और स्वत: पूर्णता को बढ़ाता है, विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है।
एक अन्य मूल्यवान विशेषता पाइपलाइन स्लाइसिंग है, जो डेवलपर्स को विकास और परीक्षण, समय और संसाधनों की बचत के दौरान वर्कफ़्लो के विशिष्ट भागों को निष्पादित करने की अनुमति देती है।
ZenML प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और स्केलेबल पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक रूपरेखा प्रदान करके मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को सरल बनाता है। यह ओपन-सोर्स टूल प्रयोग और उत्पादन के बीच की खाई को पाटता है, जिससे टीमें प्रोटोटाइप से पूरी तरह से ऑपरेशनल एमएल सिस्टम की ओर निर्बाध रूप से आगे बढ़ सकती हैं।
ZenML की असाधारण विशेषताओं में से एक यह है मॉड्यूलर आर्किटेक्चर, जो एमएल पाइपलाइनों को अलग-अलग, परीक्षण योग्य चरणों में विभाजित करता है। प्रत्येक चरण को एक अलग इकाई मानने से, पारंपरिक, मोनोलिथिक वर्कफ़्लो की तुलना में डिबगिंग और रखरखाव कहीं अधिक सरल हो जाता है।
जब विभिन्न प्रकार के ML टूल और क्लाउड सेवाओं से जुड़ने की बात आती है तो ZenML चमकता है। MLFlow, Kubeflow, AWS SageMaker, और Google Cloud AI प्लेटफ़ॉर्म सहित 30 से अधिक इंटीग्रेशन के समर्थन के साथ - यह वर्कफ़्लो बनाने और प्रबंधित करने में बेजोड़ लचीलापन प्रदान करता है।
फ्रेमवर्क की स्टैक-आधारित एकीकरण प्रणाली आपको विशिष्ट वातावरण के लिए प्रौद्योगिकी स्टैक तैयार करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, आप विकास के लिए स्थानीय टूल, स्टेजिंग के लिए क्लाउड सेवाओं और उत्पादन के लिए एंटरप्राइज़ समाधानों का उपयोग कर सकते हैं। यह अनुकूलन क्षमता सुनिश्चित करती है कि टीमें मौजूदा प्रक्रियाओं को बाधित किए बिना अपनी गति से ZenML को अपना सकती हैं।
ZenML एक ही इंटरफ़ेस के तहत आर्टिफैक्ट स्टोर, ऑर्केस्ट्रेटर और मॉडल रजिस्ट्रियों को भी समेकित करता है। इस एकीकृत दृष्टिकोण का मतलब है कि आप अपने कोड में बदलाव किए बिना स्थानीय स्तर पर चल रही पाइपलाइनों से उन्हें कुबेरनेट्स पर तैनात करने के लिए आसानी से स्विच कर सकते हैं। इस तरह की बहुमुखी प्रतिभा विभिन्न वातावरणों में सुरक्षित और सुव्यवस्थित संचालन का समर्थन करती है।
ZenML विस्तृत वंशावली ट्रैकिंग और ऑडिट लॉग जैसी सुविधाओं के साथ एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करता है। प्रत्येक पाइपलाइन रन व्यापक मेटाडेटा उत्पन्न करता है, जिसमें डेटा स्रोतों, मॉडल संस्करणों और निष्पादन वातावरण की जानकारी शामिल है। विनियामक अनुपालन के लिए पारदर्शिता का यह स्तर महत्वपूर्ण है।
फ्रेमवर्क में भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण भी शामिल है, जिससे संगठन सटीक रूप से परिभाषित कर सकते हैं कि विशिष्ट पाइपलाइनों, कलाकृतियों या वातावरण तक कौन पहुंच सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि सभी टीमों के बीच सहयोग को सक्षम करते हुए संवेदनशील डेटा और मॉडल सुरक्षित रहें।
के लिए मॉडल गवर्नेंस, ZenML स्वचालित संस्करण, अनुमोदन वर्कफ़्लो और परिनियोजन द्वार प्रदान करता है। ये उपकरण टीमों को सत्यापन नीतियों को लागू करने की अनुमति देते हैं, जिससे उत्पादन में अप्रयुक्त या समस्याग्रस्त मॉडल को तैनात करने का जोखिम कम हो जाता है।
ZenML का आर्किटेक्चर छोटे, स्थानीय प्रयोगों से लेकर बड़े, वितरित क्लाउड परिनियोजन तक स्केलिंग का समर्थन करता है। स्टेप कैशिंग जैसी सुविधाएं अपरिवर्तित पाइपलाइन चरणों से परिणामों का पुन: उपयोग करके समय बचाने और लागत को कम करने में मदद करती हैं।
उच्च मांग वाले वर्कलोड के लिए, ZenML कुबेरनेट्स-आधारित ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एकीकृत होता है, जिससे कंप्यूट संसाधनों की स्वचालित स्केलिंग सक्षम होती है। यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि टीमें संसाधनों की अधिकता के बिना उतार-चढ़ाव वाली कम्प्यूटेशनल ज़रूरतों को संभाल सकें।
इसके अतिरिक्त, पाइपलाइन समांतरता स्वतंत्र चरणों को एक साथ चलाने की अनुमति देता है, संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करता है और यहां तक कि सबसे जटिल वर्कफ़्लो के लिए निष्पादन समय को कम करता है।
ZenML इसके माध्यम से टीमवर्क को बढ़ावा देता है केंद्रीकृत पाइपलाइन रजिस्ट्री और आर्टिफैक्ट प्रबंधन साझा किया। इन सुविधाओं से टीम के सदस्य पाइपलाइन घटकों को साझा कर सकते हैं और उनका पुन: उपयोग कर सकते हैं, जिससे दक्षता और स्थिरता में सुधार होता है।
प्लेटफ़ॉर्म जुपिटर नोटबुक और आईडीई जैसे लोकप्रिय टूल के साथ समेकित रूप से एकीकृत होता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों को मजबूत पाइपलाइन प्रबंधन से लाभ उठाते हुए परिचित वातावरण में काम करने की सुविधा मिलती है। यह कोड समीक्षाओं और संस्करण नियंत्रण का भी समर्थन करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं को बरकरार रखा जाए।
साथ में प्रयोग ट्रैकिंग, टीमें विभिन्न मॉडल संस्करणों और पाइपलाइन कॉन्फ़िगरेशन की तुलना कर सकती हैं। इस क्षमता से सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले समाधानों की पहचान करना और संगठन भर में अंतर्दृष्टि साझा करना, सहयोग और निर्णय लेने में वृद्धि करना आसान हो जाता है।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ एक है कंटेनर-नेटिव वर्कफ़्लो इंजन विशेष रूप से कुबेरनेट्स वातावरण के लिए तैयार किया गया। यह ओपन-सोर्स टूल मशीन लर्निंग (ML) पाइपलाइनों को ऑर्केस्ट्रेटिंग करने के लिए आदर्श है, जिसका प्रत्येक चरण अपने अलग कंटेनर में चलता है - कुबेरनेट्स का लाभ उठाने वाली टीमों के लिए एकदम उपयुक्त है।
प्लेटफ़ॉर्म एक को नियोजित करता है घोषणात्मक YAML- आधारित दृष्टिकोण वर्कफ़्लो को परिभाषित करने के लिए। इससे डेटा वैज्ञानिक और एमएल इंजीनियर अपने संपूर्ण पाइपलाइन लॉजिक को इस तरह से रेखांकित कर सकते हैं जो संस्करण-नियंत्रित और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य हो। प्रत्येक वर्कफ़्लो चरण अपने स्वयं के कंटेनर में स्वतंत्र रूप से संचालित होता है, जिससे अलगाव सुनिश्चित होता है और निर्भरता के टकराव को रोका जा सकता है। यह कंटेनर-केंद्रित डिज़ाइन कुबेरनेट्स के साथ सहजता से एकीकृत हो जाता है, जिससे यह कंटेनरीकृत एमएल पाइपलाइनों के लिए एक स्वाभाविक विकल्प बन जाता है।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ व्यापक कुबेरनेट्स इकोसिस्टम के भीतर आसानी से काम करता है। यह लोकप्रिय के साथ एकीकृत होता है कंटेनर रजिस्ट्रियां जैसे कि डॉकर हब, Amazon ECR, और Google कंटेनर रजिस्ट्री, टीमों को पूर्व-निर्मित ML छवियों या कस्टम कंटेनरों को आसानी से खींचने में सक्षम बनाता है।
अपने कंटेनर-फर्स्ट आर्किटेक्चर की बदौलत, Argo कई तरह के टूल को ऑर्केस्ट्रेट कर सकता है, चाहे आप TensorFlow जॉब्स चला रहे हों, PyTorch प्रयोग कर रहे हों, या डेटा प्रीप्रोसेसिंग के लिए कस्टम स्क्रिप्ट चला रहे हों। प्लेटफ़ॉर्म का लचीलापन यह सुनिश्चित करता है कि विविध घटकों को एक एकीकृत पाइपलाइन के भीतर समन्वित किया जा सकता है।
के लिए कलाकृतियों का प्रबंधन, Argo कई स्टोरेज बैकएंड का समर्थन करता है, जिसमें Amazon S3, Google Cloud Storage और Azure Blob Storage शामिल हैं। इससे टीमें विक्रेता लॉक-इन से बचते हुए, अपने पसंदीदा क्लाउड स्टोरेज समाधानों का उपयोग करके डेटासेट, मॉडल चेकपॉइंट और परिणामों को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त कर सकती हैं।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ मजबूत सुरक्षा प्रदान करने के लिए कुबेरनेट्स के RBAC सिस्टम का लाभ उठाता है। संगठन यह नियंत्रित करने के लिए विस्तृत अनुमतियों को परिभाषित कर सकते हैं कि विशिष्ट वर्कफ़्लो कौन बना सकता है, संशोधित कर सकता है या चला सकता है। यह सुनिश्चित करता है कि सहयोगी विकास को सक्षम करते हुए भी संवेदनशील ML पाइपलाइन सुरक्षित रहें।
प्लेटफ़ॉर्म विस्तृत जानकारी भी प्रदान करता है ऑडिट लॉगिंग कुबेरनेट्स इवेंट्स और कस्टम वर्कफ़्लो लॉग के माध्यम से। प्रत्येक वर्कफ़्लो निष्पादन को सावधानीपूर्वक रिकॉर्ड किया जाता है, जिसमें यह बताया जाता है कि क्या चला, कब चला, और इसके द्वारा उपयोग किए गए संसाधनों का विवरण दिया गया है। पारदर्शिता का यह स्तर अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करता है और जटिल पाइपलाइनों के लिए समस्या निवारण को सरल बनाता है।
संवेदनशील जानकारी को संभालने के लिए, अर्गो कुबेरनेट्स का अनुसरण करता है गुप्त प्रबंधन सर्वोत्तम प्रथाएं। टीमें API कुंजियों, डेटाबेस क्रेडेंशियल्स और अन्य संवेदनशील डेटा को YAML फ़ाइलों में उजागर किए बिना वर्कफ़्लो चरणों में सुरक्षित रूप से इंजेक्ट कर सकती हैं। यह सुनिश्चित करता है कि सुरक्षा बनाए रखते हुए पाइपलाइन आवश्यक संसाधनों तक पहुंच सकें।
अर्गो वर्कफ़्लोज़ को आसानी से स्केल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कुबेरनेट्स नोड्स में वर्कफ़्लो चरणों को वितरित करता है। समानांतर कार्यों वाली पाइपलाइनों के लिए, प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से उपलब्ध क्लस्टर संसाधनों में कंटेनरों को शेड्यूल करता है, कंप्यूट-हैवी एमएल वर्कलोड के लिए थ्रूपुट को ऑप्टिमाइज़ करता है।
इसके साथ संसाधन प्रबंधन सुविधाएँ, टीमें प्रत्येक वर्कफ़्लो चरण के लिए CPU, मेमोरी और GPU की ज़रूरतों को परिभाषित कर सकती हैं। यह सुनिश्चित करता है कि कंप्यूट-गहन प्रशिक्षण कार्यों को वे संसाधन मिलते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है, जबकि हल्के कदम क्लस्टर क्षमता को बर्बाद करने से बचाते हैं।
बड़े पैमाने पर संचालन के लिए, अर्गो ऑफर करता है वर्कफ़्लो टेम्पलेट्स जिसे विभिन्न डेटासेट या मॉडल सेटअप में पैरामीटरकृत और पुन: उपयोग किया जा सकता है। यह अतिरेक को कम करता है और कई परियोजनाओं या परिवेशों में सुसंगत एमएल प्रक्रियाओं को स्केल करना आसान बनाता है।
Argo Workflow संसाधनों का कुशलतापूर्वक उपयोग करके लागतों का प्रबंधन करने में मदद करता है। किसी कार्य के पूरा होने के बाद कंटेनर ऑन-डिमांड लॉन्च किए जाते हैं और उन्हें बंद कर दिया जाता है, जिससे बेकार संसाधनों का उपयोग कम हो जाता है।
प्लेटफ़ॉर्म भी समर्थन करता है स्पॉट इंस्टेंस कुबेरनेट्स नोड समूहों के माध्यम से, टीमों को दोष-सहिष्णु एमएल कार्यों के लिए रियायती क्लाउड कंप्यूट का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है। स्वचालित रिट्रीज़ के साथ, अर्गो यह सुनिश्चित करता है कि वर्कलोड रुकावटों को संभाल सके, जिससे यह प्रीमेप्टिबल इंफ्रास्ट्रक्चर पर प्रशिक्षण के लिए लागत प्रभावी विकल्प बन जाता है।
पहले चर्चा किया गया प्रत्येक टूल अपनी ताकत और चुनौतियों का एक सेट प्रदान करता है, जिससे ट्रेड-ऑफ बनते हैं जो टीम की निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं।
Prompts.ai 35 से अधिक भाषा मॉडल तक पहुंच को एकीकृत करके AI ऑर्केस्ट्रेशन को सरल बनाता है। इसका TOKN क्रेडिट सिस्टम मजबूत एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा को बनाए रखते हुए लागत को 98% तक कम कर सकता है।
अपाचे एयरफ्लो एक परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा समर्थित है, जो व्यापक प्लगइन्स और विश्वसनीय लॉगिंग की पेशकश करता है। हालांकि, इसके लिए सीखने की तीव्र अवस्था और महत्वपूर्ण संसाधन निवेश की आवश्यकता होती है।
प्रीफेक्ट अपने उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस और हाइब्रिड निष्पादन क्षमताओं के साथ सबसे अलग है। हालांकि, इसमें कम इंटीग्रेशन हैं, और एडवांस फीचर्स पेड टियर के लिए आरक्षित हैं।
डैगस्टर मजबूत टाइपिंग और संपत्ति वंश के साथ डेटा पाइपलाइन प्रबंधन को बढ़ाता है। फिर भी, यह सीखने की तीव्र अवस्था के साथ आता है और बड़े उद्यमों में इसे सीमित रूप से अपनाया जाता है।
फ्लाइट कुबेरनेट्स-आधारित कंटेनराइजेशन, वर्जनिंग और रिप्रोड्यूसिबिलिटी में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जिससे यह मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के लिए एक ठोस विकल्प बन जाता है। हालांकि, इसकी जटिलता और कुबेरनेट्स पर निर्भरता छोटी टीमों के लिए चुनौतियां पैदा कर सकती है।
नीचे दी गई तालिका प्रत्येक टूल के प्रमुख लाभों और सीमाओं को सारांशित करती है:
एमएलआरयूएन स्वचालित स्केलिंग और एक एकीकृत फीचर स्टोर सहित एक संपूर्ण मशीन लर्निंग जीवनचक्र समाधान प्रदान करता है। हालांकि, यह एक जटिल सेटअप प्रक्रिया और वेंडर लॉक-इन को लेकर संभावित चिंताओं के साथ आता है।
मेटाफ़्लो, नेटफ्लिक्स द्वारा विकसित, स्केलेबिलिटी और डेटा साइंस वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है। उपयोगकर्ता के अनुकूल होने के बावजूद, यह AWS इन्फ्रास्ट्रक्चर पर बहुत अधिक केंद्रित है और अत्यधिक जटिल वर्कफ़्लो के साथ संघर्ष करता है।
केड्रो मॉड्यूलर पाइपलाइन डिजाइन और एक विस्तृत डेटा कैटलॉग पर जोर देता है, जिससे प्रजनन क्षमता सुनिश्चित होती है। नकारात्मक पक्ष यह है कि इसकी मूल ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताएं सीमित हैं, और उपयोगकर्ताओं को सीखने की अवस्था का सामना करना पड़ सकता है।
ज़ेनएमएल मजबूत एकीकरण और प्रभावी प्रयोग ट्रैकिंग के साथ MLOP को लक्षित करता है। एक युवा मंच के रूप में, इसका एक छोटा समुदाय है, जो समर्थन और संसाधनों को प्रभावित कर सकता है।
एर्गो वर्कफ़्लोज़ कुबेरनेट्स-नेटिव है, जो कंटेनर आइसोलेशन और वाईएएमएल-आधारित घोषणात्मक कॉन्फ़िगरेशन प्रदान करता है। हालाँकि, इसके लिए महत्वपूर्ण Kubernetes विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है और इसमें जटिल YAML फ़ाइलों का प्रबंधन शामिल हो सकता है।
सही टूल चुनना आपकी टीम की तकनीकी विशेषज्ञता, बुनियादी ढांचे और वर्कफ़्लो की ज़रूरतों पर निर्भर करता है। Kubernetes के ज्ञान वाली टीमें Flyte या Argo Workflow की ओर झुक सकती हैं, जबकि उपयोग में आसानी को प्राथमिकता देने वालों को Prefect या Prompts.ai अधिक आकर्षक लग सकते हैं। डेटा-भारी प्रक्रियाओं के लिए, डैगस्टर का परिसंपत्ति-केंद्रित दृष्टिकोण बेहतर होता है, जबकि अनुसंधान-संचालित टीमें मेटाफ़्लो या केड्रो जैसे टूल से लाभान्वित हो सकती हैं।
सही मशीन लर्निंग (ML) वर्कफ़्लो टूल का चयन करना आपके संगठन के अद्वितीय लक्ष्यों, विशेषज्ञता और परिचालन प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है। इतने सारे विकल्प उपलब्ध होने के कारण, उन सुविधाओं पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है जो आपकी टीम की ज़रूरतों के अनुरूप हैं। बाजार में मौजूद प्रत्येक उपकरण एमएल जीवनचक्र के विशिष्ट चरणों को संबोधित करता है, जो जटिलता और विशेषज्ञता के विभिन्न स्तरों की पेशकश करता है।
के लिए लागत में कटौती करने और AI पहुंच को आसान बनाने का लक्ष्य रखने वाले अमेरिका स्थित संगठन, Prompts.ai एक असाधारण विकल्प है। 35 से अधिक प्रमुख भाषा मॉडलों तक पहुंच को एक ही प्लेटफॉर्म में जोड़कर और अपने TOKN क्रेडिट सिस्टम का लाभ उठाकर, यह लागत में 98% तक की बचत करता है। कुबेरनेट्स के साथ अनुभवी टीमें फ़्लाइट या अर्गो वर्कफ़्लोज़ को प्राथमिकता दे सकते हैं, जो क्लाउड-नेटिव वातावरण में उत्कृष्ट हैं जहां स्केलेबिलिटी और कंटेनरीकरण महत्वपूर्ण हैं। ये उपकरण विशेष रूप से मजबूत क्लाउड-नेटिव इन्फ्रास्ट्रक्चर रणनीतियों वाले संगठनों के लिए उपयुक्त हैं।
यदि उपयोग में आसानी सर्वोच्च प्राथमिकता है, तो प्रीफेक्ट या मेटाफ्लो जैसे टूल सहज इंटरफेस प्रदान करते हैं, जिससे डेटा साइंस टीमों के लिए ऑनबोर्डिंग का समय कम हो जाता है। कुशल AI और ML पेशेवरों की चल रही कमी को दूर करने वाली अमेरिकी कंपनियों के लिए यह विशेष रूप से फायदेमंद है। इस बीच, डेटा-इंटेंसिव एंटरप्राइजेज - विशेष रूप से वित्तीय सेवाओं या स्वास्थ्य सेवा जैसे विनियमित उद्योगों में - डैगस्टर का परिसंपत्ति-केंद्रित दृष्टिकोण अमूल्य लग सकता है। इसकी मजबूत टाइपिंग और व्यापक वंशावली ट्रैकिंग जटिल डेटासेट का प्रबंधन करते समय सख्त अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करती है।
टूल का मूल्यांकन करते समय, एकीकरण क्षमताओं, शासन सुविधाओं, मापनीयता और लागत जैसे कारकों पर विचार करें। प्लेटफ़ॉर्म पर काम करने से पहले अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे, टीम की विशेषज्ञता और अनुपालन आवश्यकताओं का जायजा लें। पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करने से बड़े पैमाने पर निर्णय लेने से पहले वर्कफ़्लो की जटिलता, प्रदर्शन और टीम को अपनाने का आकलन करने में मदद मिल सकती है।
अंत में, ऐसा समाधान चुनें जो न केवल आपकी वर्तमान ज़रूरतों को पूरा करता हो, बल्कि सुरक्षा, अनुपालन और दीर्घकालिक दक्षता सुनिश्चित करते हुए आपके संगठन के साथ बढ़ता हो।
मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को प्रबंधित करने के लिए एक टूल चुनते समय, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह आपकी टीम की ज़रूरतों के अनुरूप हो, कई महत्वपूर्ण कारकों को ध्यान में रखना चाहिए। टीम की विशेषज्ञता एक प्रमुख भूमिका निभाता है - कुछ उपकरण, जैसे कि कुबेरनेट्स पर भरोसा करने वाले, बिना पूर्व अनुभव के टीमों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं, संभावित रूप से अनावश्यक बाधाएं पैदा कर सकते हैं।
एक अन्य महत्वपूर्ण विचार है एकीकरण क्षमताएं। टूल को आपके मौजूदा तकनीकी स्टैक के साथ आसानी से मिल जाना चाहिए, जिसमें महत्वपूर्ण घटक जैसे डेटा वेयरहाउस, वर्जन कंट्रोल सिस्टम और आपकी ML पाइपलाइन के अन्य हिस्से शामिल हैं। आसानी से फिट होने से समय की बचत हो सकती है और परिचालन संबंधी घर्षण कम हो सकता है।
छोटी या विस्तारित टीमों के लिए, उन उपकरणों को प्राथमिकता देना बुद्धिमानी है जो उपयोगकर्ता के अनुकूल और एक के साथ आओ प्रबंधनीय सीखने की अवस्था। यह प्रवेश की बाधाओं को कम करता है, त्वरित कार्यान्वयन को सक्षम करता है और ऑनबोर्डिंग कठिनाइयों को कम करता है। अंत में, उपकरण किससे लैस हैं अंतर्निहित मॉनिटरिंग और अलर्टिंग सिस्टम अमूल्य हो सकता है। इन सुविधाओं से वर्कफ़्लो समस्याओं की त्वरित पहचान और समाधान होता है, जिससे समय और प्रयास दोनों की बचत होती है।
सही टूल का चयन न केवल आपकी मशीन सीखने की प्रक्रिया को सरल बनाता है बल्कि समग्र उत्पादकता और दक्षता को भी बढ़ाता है।
मशीन लर्निंग टूल को वर्कफ़्लो में एकीकृत करने से डेटा प्रीप्रोसेसिंग, प्रशिक्षण और परिनियोजन जैसे आवश्यक चरणों को स्वचालित करके टीमों के मॉडल विकास को संभालने के तरीके में बदलाव आ सकता है। यह ऑटोमेशन न केवल मैनुअल प्रयासों में कटौती करता है, बल्कि प्रोजेक्ट टाइमलाइन को भी तेज करता है, जिससे टीमें तेजी से परिणाम प्राप्त कर सकती हैं।
इसके अतिरिक्त, यह बड़े डेटासेट को प्रबंधित करने के लिए स्केलिंग को अधिक व्यावहारिक बनाता है, मॉडल और डेटासेट दोनों के लिए संस्करण नियंत्रण के साथ लगातार पुनरुत्पादन सुनिश्चित करता है, और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एमएल लाइब्रेरी और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के साथ आसानी से काम करता है। इन प्रक्रियाओं की जटिलता को दूर करके, टीमें दोहराए जाने वाले कार्यों में फंसने के बजाय नवाचार को आगे बढ़ाने और महत्वपूर्ण चुनौतियों से निपटने के लिए अपनी ऊर्जा समर्पित कर सकती हैं।
मशीन लर्निंग ऑर्केस्ट्रेशन के लिए टूल चुनते समय, इस पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है मजबूत सुरक्षा और शासन क्षमताएं संवेदनशील जानकारी को सुरक्षित रखने और अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए। ऐसे टूल ढूंढें जिनमें शामिल हैं भूमिका-आधारित अभिगम नियंत्रण, शुरू से अंत तक एन्क्रिप्शन, और स्वचालित अनुपालन जांच उद्योग के नियमों का पालन करना।
विचार करने के लिए मुख्य विशेषताओं में यह भी शामिल है आईपी लिस्टिंग की अनुमति देता है पहुंच का प्रबंधन करने के लिए, आराम और पारगमन दोनों में डेटा एन्क्रिप्शन, और के लिए समर्थन सुरक्षित प्रमाणीकरण विधियाँ SAML 2.0 की तरह। ये उपाय आपके वर्कफ़्लो की सुरक्षा करने, डेटा की अखंडता को बनाए रखने और यह सुनिश्चित करने के लिए एक साथ काम करते हैं कि आपके मशीन लर्निंग ऑपरेशन सुरक्षित और अनुरूप बने रहें।
