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管理机器学习 (ML) 模型非常复杂，需要能够简化部署、监控和版本控制的工具。本指南重点介绍了五个领先的人工智能平台- 微软 Azure 机器学习， 谷歌云顶点人工智能， 亚马逊 SageMaker， 拥抱的脸，以及 Prompts.ai -每种设计都旨在应对机器学习工作流程中的独特挑战。以下是你需要知道的：
每个平台都能满足从成本效益到可扩展性的特定需求。以下是快速对比，可帮助您做出决定。
选择符合您的技术目标、基础设施和预算的平台。从小规模试点项目开始，在扩展之前评估兼容性。
微软 Azure 机器学习 是一个基于云的平台，旨在应对管理机器学习 (ML) 模型的挑战。它支持机器学习生命周期的每个阶段，同时与微软更广泛的工具和服务生态系统无缝集成。
Azure ML 通过以下方式简化了整个模型生命周期 集中式注册表 它可以自动跟踪模型谱系，包括数据集、代码和超参数。它的自动化管道可以管理从数据准备到部署的所有内容，确保各个阶段之间的平稳过渡。
平台大放异彩 实验跟踪，这要归功于其内置的 mlFlow 集成。此功能允许数据科学家自动记录指标、参数和工件，从而更容易比较模型版本和重现成功的实验。它还支持 生产环境中的 A/B 测试，支持在监控实时性能的同时逐步推出。
除了跟踪模型文件外，Azure ML 还提供版本控制 环境配置、计算目标和部署设置。这确保了模型可以在开发阶段可靠地复制。此外，快照功能可以捕获实验的每一个细节，包括代码、依赖关系和数据版本。
如此全面的生命周期管理使 Azure ML 成为可扩展部署和无缝集成到现有工作流程的绝佳选择。
Azure ML 通过其适应不同的计算需求 自动缩放功能，它可以动态调整资源，从单节点训练到分布式 GPU 集群，无需修改代码。这种灵活性对于处理不同机器学习工作负载的组织尤其有益。
该平台可顺利集成到 Azure 开发运营和 GitHu，使团队能够自动执行持续集成和交付 (CI/CD) 工作流程。例如，每当有新数据可用或提交代码更改时，都可以触发管道来重新训练模型。此外，Azure ML 直接连接到 Power BI 获取切实可行的见解 和 Azure Synapse 分析 用于数据处理，创建了一个有凝聚力的数据和人工智能生态系统。
Azure ML 还支持 多云部署，允许在 Azure 上训练的模型部署到其他云平台甚至本地基础架构上。此功能可帮助组织避免供应商锁定，同时在不同环境中保持一致的模型管理。
Azure ML 提供了 即用即付定价模式，计算、存储和特定服务分别收费。计算成本约为 CPU 实例每小时 0.10 美元，高端 GPU 每小时超过 3.00 美元。对于可预测的工作负载，预留实例最多可节省 72%。
为了帮助管理成本，Azure ML 包括 自动计算管理，它会关闭闲置资源并根据需求扩展使用量。该平台还提供详细的成本跟踪和预算工具，允许团队设置支出限额并在接近这些阈值时收到警报。
存储成本通常是 每月每 GB 0.02-0.05 美元，但是，在区域之间移动大型数据集的组织应注意潜在的数据传输费用。
微软通过微软学习为Azure ML提供大量资源，包括详细文档、动手实验和认证计划，为Azure ML提供支持。该平台受益于活跃的社区论坛并获得 包含新功能的季度更新。
对于企业，Microsoft 提供强大的支持选项，包括全天候技术支持、有保障的响应时间以及联系专门的客户成功经理。组织也可以利用 专业咨询服务 根据他们的需求设计和实施机器学习工作流程。
Azure ML 支持流行的框架，例如 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 和优惠 预建的解决方案加速器 用于需求预测和预测性维护等任务。这些工具旨在简化工作流程并提高机器学习模型管理的效率。
Google Cloud Vertex AI 将机器学习模型管理功能整合到一个平台中，融合了 AutoML 和 AI 平台的优势。它旨在简化机器学习工作流程，同时提供企业级的可扩展性和性能。
Vertex AI 提供了 统一的 ML 平台 这简化了从数据准备到部署的整个模型生命周期。它是 模型注册表 跟踪版本、谱系和元数据，从而更容易比较和评估模型随时间推移的性能。
该平台包括持续监控工具，用于跟踪生产绩效并提醒团队注意数据漂移等问题。它支持 定制训练 使用 TensorFlow、PyTorch 等框架 XGBoost，同时还提供 AutoML 选项 对于那些喜欢无代码解决方案的人。和 管道编排，团队可以创建可重复的工作流程，这些工作流程可以自动运行或按需运行，从而确保流程的一致性。这个 功能商店 通过在培训和部署环境中统一管理和提供功能，降低差异风险，进一步增强可靠性。
这些功能使团队更容易扩大工作范围并无缝集成到现有工作流程中。
Vertex AI 建立在 Google 强大的基础设施之上，支持自定义机器配置和抢占式实例，在性能和成本之间实现平衡。它的自动缩放功能允许从单节点训练设置无缝过渡到分布式训练设置。
Vertex AI 可以毫不费力地与谷歌云的数据生态系统集成，包括 Bigquery、云存储和数据流。这个 Vertex AI 工作台 为托管的 Jupyter 笔记本电脑提供预配置的环境，而 顶点 AI 管道 使用以下方法简化机器学习工作流程的创建和部署 Kubeflow 管道。
为了推断，该平台提供 在线预测端点 具有自动负载平衡和扩展功能，以及 批量预测 跨分布式资源高效处理大规模推理任务的选项。
Vertex AI 采用即用即付定价模式，分别收取训练、预测和存储费用。成本取决于实例类型、性能需求和使用时长等因素。它提供了多种节省成本的选项，包括持续使用折扣、容错工作负载的抢占式实例，以及针对可预测使用模式的承诺使用折扣。集成的成本监控工具可帮助团队有效地管理预算。
谷歌通过 Google Cloud Skills Boost 为 Vertex AI 用户提供大量资源，包括详细文档、动手实验和认证计划。该平台受益于充满活力的开发者社区和频繁的更新，以保持与最新进展保持一致。
企业用户可以获得全天候支持，并根据问题严重程度保证响应时间。专业服务还可帮助组织设计和实施机器学习策略，特别是针对大规模部署。
Vertex AI 支持广泛使用的开源框架，并集成了 MLFlow 和 TensorBoard 等工具，用于实验跟踪和可视化。此外，谷歌的人工智能中心提供预训练的模型和管道模板，使团队能够加快常见机器学习用例的开发。诸如Stack Overflow之类的社区论坛和平台进一步增强了支持系统，而谷歌持续发布的研究和最佳实践可确保团队随时了解机器学习的新兴趋势。
Amazon SageMaker 是 AWS 的一体化机器学习平台，旨在帮助数据科学家和机器学习工程师大规模构建、训练和部署模型。SageMaker 建立在 AWS 的全球基础设施之上，将强大的模型管理工具与可扩展的部署选项相结合，使其成为企业的首选解决方案。
SageMaker 提供了一整套工具来管理机器学习模型的整个生命周期。核心是 SageMaker 模型注册表，这是一个集中式中心，团队可以在其中编目、版本和跟踪其模型的谱系。该存储库包含元数据和性能指标，可简化版本比较并在需要时实现快速回滚。
和 SageMaker 工作室，用户可以在一个地方访问 Jupyter 笔记本、跟踪实验和调试工作流程。同时， SageMaker 实验 自动记录训练运行、超参数和结果，从而简化跟踪和完善模型的过程。
为了确保模型在生产中表现良好， SageMaker 模型监视器 密切关注数据质量、偏差和偏差，在性能下降或传入数据明显偏差时发出警报。 SageMaker 管道 自动执行从数据处理到部署的整个工作流程，确保整个开发过程的一致性和可靠性。
SageMaker因其有效扩展资源的能力而脱颖而出。通过利用 AWS 的弹性基础设施，它甚至可以处理最苛刻的 ML 工作负载。该平台支持 分布式训练 跨多个实例，简化大型数据集和复杂模型的并行处理。和 SageMaker 培训职位，资源可以从单个实例扩展到数百台计算机，根据需要自动配置和释放资源。
与其他 AWS 服务的集成使 SageMaker 变得更加强大。例如， SageMaker 功能商店 充当机器学习功能的集中存储库，确保训练和推理之间的一致性，同时支持跨项目重复使用功能。
为了部署， SageMaker 端点 提供基于流量模式的自动扩展的实时推理。该平台还支持 多模型端点，允许在单个端点上运行多个模型，以最大限度地提高资源效率并降低成本。对于批处理， SageMaker 批量转换 使用分布式计算资源高效处理大型推理任务。
SageMaker 使用 AWS 的即用即付模式，对培训、托管和数据处理单独收费。培训费用取决于实例类型和持续时间， 竞价型实例 与按需费率相比，最多可节省90％。
对于可预测的工作负载， 储蓄计划 为承诺使用提供高达64％的折扣。为了进一步优化成本， SageMaker 推理推荐器 测试各种实例类型和配置，帮助团队在不牺牲性能的情况下找到最具成本效益的部署设置。
终端配备了 自动缩放 确保用户只为所需的计算资源付费。资源在低流量时段会缩小规模，并随着需求的增加而增加。此外，SageMaker 还提供跟踪和预算工具，让团队更好地控制其机器学习支出。
Amazon SageMaker 用户将受益于丰富的资源，包括详细文档、动手教程和 AWS 机器学习大学，它提供免费课程和认证。该平台由充满活力的开发者社区和与机器学习最新进展一致的频繁更新提供支持。
对于企业客户， AWS 支持 提供分层帮助，从针对关键问题的全天候电话支持到工作时间的一般指导。此外， AWS 专业服务 为大规模或复杂的机器学习项目提供咨询和实施帮助。
SageMaker 支持流行的开源框架，例如 TensorFLOW， PyTorch， Scikit-learn，以及 XGBoost 通过预建容器，同时还允许为特殊需求定制容器。这个 AWS 机器学习博客 定期分享最佳实践、案例研究和深入的技术指南。社区论坛和活动，例如 AWS re: Invent 提供更多的学习和社交机会，既适合初学者，也适合经验丰富的专业人士。
Hugging Face 为用户提供了一整套机器学习工具。虽然它最初专注于自然语言处理，但它已将其功能扩展到包括计算机视觉、音频处理和多模态应用程序。这种演变使其成为管理和部署机器学习模型的首选平台。
Hugging Face Hub 充当预训练模型、数据集和交互式演示的集中存储库。每个模型存储库都包含一份详细的模型卡，其中概述了培训过程、潜在用例、局限性和道德注意事项，从而确保模型生命周期各个阶段的透明度。Hugging Face Transformers 库进一步简化了工作流程，允许用户使用基于 Git 的版本控制轻松加载、微调和更新模型。
在部署方面，Hugging 人脸推理终端提供了无缝的解决方案。这些端点可处理自动扩展、CPU/GPU 监控，并提供性能指标和错误记录。这种设置可帮助团队评估模型在现实场景中的表现，确保从开发到生产的平稳过渡。
Hugging Face 通过其 Accelerate 库提供强大的可扩展性，该库支持跨多个 GPU 和计算机的分布式训练。它与 PyTorch、TensorFlow 等流行的深度学习框架无缝集成 JAX，使其能够适应不同的工作流程。此外，数据集库提供对各种数据集的访问，包括用于预处理和流式传输的工具，有助于优化数据管道。
在展示模型和收集反馈方面，拥抱人脸空间是一项突出的功能。使用诸如此类的工具 格拉迪奥 要么 Streamlit，用户可以轻松创建交互式演示和应用程序。这些演示可以集成到持续集成工作流程中，从而简化利益相关者的参与和迭代。
Hugging Face 凭借其充满活力的开源社区蓬勃发展，用户可以在其中积极共享模型、数据集和应用程序。该平台还提供免费的教育课程，涵盖从变压器的基础知识到高级微调技术的所有内容。对于企业客户，Hugging Face提供私有模型存储库、增强的安全功能和专门支持，使组织能够管理专有模型，同时利用平台的强大工具。
Hugging Face 在免费增值模式下运行。个人和小型团队可以免费访问公共存储库和社区功能。对于那些需要托管部署、额外存储或高级支持的用户，该平台提供付费计划，并根据特定要求和使用级别定制定价。
Prompts.ai 将超过 35 种大型语言模型整合到一个安全、简化的平台中。专为 即时管理和 LLMOP，它为管理和优化提示提供了生产就绪环境。
Prompts.ai 提供了一整套工具，用于管理模型的整个生命周期，重点是 即时版本控制和跟踪。它允许用户通过高级版本控制系统进行版本提示、回滚更改并确保可重复性。
该平台具有自动监控功能，可跟踪预测精度、延迟和数据漂移等关键指标。用户可以配置自定义警报以快速解决性能问题或异常，即使在生产环境中也能确保平稳运行。这种监控对于应对快速漂移和保持稳定性能等挑战特别有用。
例如，美国的一家医疗分析公司使用 Prompts.ai 将模型部署时间缩短了 40%，同时提高了跟踪的准确性。这带来了更好的患者预后和更有效的合规性报告。
这些生命周期工具旨在支持可扩展和可靠的部署。
Prompts.ai 可轻松与流行的机器学习框架集成，包括 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn，以及AWS、Azure和谷歌云等主要云平台。它支持可扩展部署，可针对高需求场景进行自动扩展，并可与容器编排系统配合使用，例如 Kubernetes。
通过将模型选择、即时工作流程、成本管理和性能比较整合到一个平台中，Prompts.ai 无需使用多个工具。这种统一的方法可以将人工智能软件成本降低多达98％，同时保持企业级的安全性和合规性。
Prompts.ai 通过促进协作，超越了技术能力。它提供诸如此类的功能 共享工作区、基于角色的访问控制和集成评论 上 模型工件，使数据科学家和机器学习工程师更容易进行有效协作。这些工具确保了整个模型开发生命周期的透明度和团队合作。
该平台还提供大量资源，包括全面的文档、用户论坛和直接支持。企业客户将受益于专门的客户经理和优先支持，以处理复杂的实施。此外，Prompts.ai 支持活跃的用户社区，成员可以在其中交流最佳实践并寻求专家建议。
Prompts.ai 在即用即付的代币积分系统上运行。个人计划免费开始，可扩展至每月29美元或99美元，而商业计划则从每位会员每月99美元到129美元不等。该平台基于使用量的计费模式避免了长期承诺，年度计划提供10％的折扣。
这种定价结构对寻求灵活性和成本控制的美国组织特别有吸引力。Prompts.ai 的实时 FinOps 工具可全面了解支出，将每个代币与可衡量的业务成果联系起来。
本节汇集了每个平台的优势和挑战，以帮助完善您的机器学习 (ML) 模型管理策略。通过比较它们的功能，您可以根据您的特定需求、预算和技术目标调整您的选择。
微软 Azure 机器学习 对于已经嵌入微软生态系统的组织来说，这是一个杰出的选择。它与Office 365和Power BI等工具的集成确保了简化的工作流程。但是，这些好处是宝贵的，因为成本可能会迅速上升，尤其是对于较小的团队而言。此外，对于不熟悉 Azure 的人来说，该平台的学习曲线可能很陡峭。
谷歌云顶点人工智能 凭借其先进的 AutoML 功能以及与谷歌尖端人工智能研究的密切关系，大放异彩。它为TensorFlow和强大的数据分析工具提供了出色的支持。尽管如此，它对谷歌框架的依赖限制了灵活性，而且其定价结构可能令人困惑，偶尔会导致意想不到的费用。
亚马逊 SageMaker 提供无与伦比的可扩展性和一套用于管理整个 ML 生命周期的全套工具。其即用即付模式吸引了精打细算的组织，而广泛的 AWS 生态系统提供了丰富的资源。但是，该平台的复杂性和潜在的供应商锁定可能会带来挑战，特别是对于那些刚接触基于云的机器学习的人来说。
拥抱的脸 凭借其庞大的预训练模型库和充满活力的社区，改变了模型共享和协作。它在自然语言处理（NLP）方面表现出色，并有清晰易懂的文档支持。不利的一面是，它缺少一些企业级功能，对于有严格数据治理需求的组织来说，这可能是一个问题。
每个平台的优势和劣势都反映了其生命周期管理、可扩展性和用户支持的方法。
Prompts.ai 与众不同的是，它能够削减成本（高达98％），同时将对多种领先的大型语言模型的访问权限整合到一个安全的平台中。这种方法不仅减少了运营开支，而且还通过最大限度地减少管理开支来简化管理。
但是，值得注意的是 Prompts.ai 主要关注大型语言模型。需要计算机视觉或传统机器学习算法的专业工具的组织可能需要整合更多资源。作为一个相对较新的平台，它可能还无法与更成熟的提供商的广泛企业功能相提并论。尽管如此，其对企业级安全性和合规性的承诺仍在迅速发展。
该平台还通过建立即时工程师社区并提供全面的入职和培训来促进协作。这种以团队合作为导向的方法可确保数据科学家、机器学习工程师和业务利益相关者能够在遵守严格的治理和安全标准的同时进行有效协作。
这些平台的成本结构差异很大。像AWS和Google这样的传统提供商虽然资源丰富，但有时会导致不可预见的费用。相比之下， Prompts.ai 提供透明的定价模式，旨在防止意外计费，使其成为希望在不增加成本的情况下扩展 AI 运营的组织的绝佳选择。
支持和文档也有所不同。尽管像AWS和Google这样的平台提供了大量资源，但庞大的信息量可能会使用户不知所措。 Prompts.ai另一方面，它提供专门的文档、用户论坛和量身定制的支持，专为快速的工程和LLM工作流程而设计，确保用户获得所需的指导而不会造成不必要的复杂性。
选择正确的人工智能平台归结为了解您的特定需求、现有基础设施和预算限制。所讨论的每个平台都具有针对不同用例量身定制的独特优势，因此必须仔细权衡利弊。
微软 Azure 机器学习 对于已经投资微软生态系统的企业来说，这是一个不错的选择，这要归功于它与Office 365和Power BI等工具的无缝集成。 谷歌云顶点人工智能 对于那些强调人工智能研究并严重依赖TensorFlow的团队来说，大放异彩。 亚马逊 SageMaker 对于需要大量可扩展性和端到端机器学习生命周期管理的组织来说，这是一个绝佳的选择。同时， 拥抱的脸 凭借其庞大的模型库和活跃的社区，为自然语言处理树立了新的标准。对于正在使用大型语言模型工作流程的企业来说， Prompts.ai 通过单个统一界面提供对超过 35 个领先的 LLM 的访问，可简化管理并节省高达 98% 的成本。
这些见解可以帮助指导您的试点测试并为您的长期人工智能战略提供信息。拥有成熟云生态系统的企业通常倾向于使用Azure ML或SageMaker，而研究机构和协作团队可能会发现Hugging Face的环境更具吸引力。对于注重 LLM 管理成本效率的企业来说，Prompts.ai 的透明定价和统一的方法使其成为一个有吸引力的选择。
随着人工智能平台的不断发展，使您的选择与当前需求和未来目标保持一致至关重要。试点项目是在承诺使用特定平台之前测试兼容性的有效方法。
归根结底，最好的平台是让您的团队能够高效部署、监控和扩展机器学习模型，同时保持预算和符合合规标准的平台。通过将平台功能与您的独特挑战相匹配，您可以为有效的 AI 部署和管理奠定坚实的基础。
选择 AI 平台来管理您的机器学习模型需要仔细考虑多个因素。首先，确定贵组织的特定需求。您需要实时预测、批处理还是两者兼而有之？确保该平台提供您所依赖的服务功能，例如低延迟端点或计划的工作流程，以满足这些需求。
接下来，评估该平台与您现有工具和框架的集成程度。与当前 ML 堆栈的无缝兼容性对于避免从模型开发过渡到部署时出现中断至关重要。此外，考虑部署选项（无论您的重点是云环境、边缘设备还是混合设置），并选择一个符合这些要求的平台，同时保持预算和可扩展性计划。
通过解决这些因素，您可以找到一个既能满足您的技术需求又能保持运营效率和成本效益的平台。
处理机器学习 (ML) 模型的人工智能平台的定价结构通常取决于以下因素 用法， 可用功能，以及 可扩展性选项。许多平台的收费基于资源消耗，例如计算时间、存储容量或部署的模型数量。其他人则提供针对不同需求量身定制的分层计划，从小型项目到大型企业运营。
选择平台时，必须评估您的特定需求——计划训练模型的频率、部署规模和监控需求。请务必查看任何潜在的额外费用，例如高级功能费用或超过资源限制，以免预算出现意外情况。
将人工智能平台引入您当前的技术设置时，第一步是查明您要解决的挑战。无论是增强客户互动还是简化工作流程，明确的重点都将指导您的工作。然后，制定详细的策略，包括您的目标、所需的工具以及处理和监控数据的计划。
确保您的内部数据完好无损——井井有条、易于访问且可靠。这可能涉及整合数据源和实施强有力的治理实践。不要忽视道德方面的考虑，例如解决偏见和确保公平，并考虑这些变化会如何影响你的团队。确定用例的优先顺序，在平台上进行全面测试，并制定可靠的变更管理计划。这种深思熟虑的方法将使您能够顺利整合人工智能，同时控制潜在风险。
