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AI 工作流程 通过自动执行重复任务、降低成本和确保合规性来简化数据科学。他们用统一的系统取代了分散的工具，帮助团队处理从数据准备到部署的所有事情。以下是它们重要的原因：
这些工作流程使用自动化、协调和实时监控来应对工具蔓延、不可预测的支出和孤立的团队等常见挑战。如果你的目标是可扩展和高效的人工智能，那么采用这些工作流程是下一个合乎逻辑的步骤。
AI 工作流程代表一个结构化的自动化系统，用于管理整个数据科学生命周期。这些工作流程指导数据完成一系列步骤，包括准备、培训、验证、部署和监控，无需持续的手动输入。
与依赖手动执行每个步骤的传统方法不同，人工智能工作流程可以实现流程的自动化和标准化。数据清理、特征工程、模型训练和部署最佳模型等任务会自动触发。这消除了重复的手动工作，从而提高了操作的效率和一致性。
人工智能工作流程的突出特点是 管弦乐编曲。工作流程不是运行孤立的脚本或工具，而是将多个 AI 平台和工具整合到一个平台和工具中 统一框架。例如，工作流程可能会从仓库中提取数据，使用 Python 库进行处理，使用以下命令训练模型 TensorFLOW 要么 PyTorch，并将结果部署到云服务。所有这些都是无缝进行的，用户无需在系统之间切换。
通过整合自动决策，现代人工智能工作流程更进一步。他们可以根据性能选择具有成本效益的模型，将数据类型定向到专门的管道，并根据需要动态调整计算资源。这种自动化水平将数据科学从劳动密集型过程转变为可扩展的简化操作，为应对企业特定挑战奠定了基础。
对于美国企业而言，在监管、运营和财务压力的推动下，工作流程协调是必要的。
一个主要因素是合规性。美国的企业必须遵守严格的监管框架，因此必须对其人工智能运营进行明确的监督。工作流程协调可确保流程安全、可审计并符合这些要求。
成本管理是另一个紧迫的问题。运行人工智能项目通常涉及大量的软件和基础设施费用，尤其是当团队使用具有不同定价模式的独立平台时。 像 Prompts.ai 这样的平台 通过整合工具并提供使用情况的实时见解来解决这个问题。这种方法可以将成本降低多达 98%，提供了大量的财政救济。
随着组织扩大其人工智能工作，协作也变得具有挑战性。当数据科学家使用不同的工具孤立地工作时，宝贵的见解和模型可能仍然无法获得。工作流程编排通过实现机构知识的无缝共享、版本控制和集中访问来解决这个问题。
安全性是另一个关键优势。集中式编排提供单点登录和全面的审计日志等功能，确保对敏感数据的强大保护。
Prompts.ai 举例说明了编排的好处 通过统一 35 多种领先的语言模型，例如 GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -进入单一的安全平台。这不仅简化了身份验证，而且还提供了 实时 FinOps 工具 财务团队依赖它来控制成本。企业级治理功能可确保敏感数据保持在组织范围内，从而使合规性更易于管理。
好处远不止成本和安全性。采用统一工作流程编排的组织已报告到 生产率提高 10 倍，使数据科学家能够专注于创新而不是工具管理。团队可以在短短几分钟内部署安全、合规的工作流程，从而显著缩短人工智能驱动的产品和服务的上市时间。
建立有效的人工智能工作流程需要坚实的基础架构、合规措施和协调良好的团队。美国企业在这些领域面临着独特的挑战，因此精心规划对成功至关重要。
AI 工作流程依赖于可扩展的云资源、GPU 集群、高性能存储和可靠的连接。企业通常需要能够根据不断变化的工作负载进行动态调整的系统，同时无缝网络连接可确保流畅的数据传输和不间断的运营。
平台兼容性 是另一个重要因素。许多组织都在努力管理多个独立的平台——一个用于准备数据，另一个用于训练模型，另一个用于部署。这种分散的方法往往会导致效率低下并减缓进展。统一的编排平台通过将所有这些功能整合到一个统一的界面中来解决这个问题，从而消除了兼顾多个订阅和登录的麻烦。
控制成本 同样至关重要。由于跨平台的计费分散，传统设置通常会导致不可预测的支出。实时成本跟踪工具，例如FinOps解决方案，可提供透明度，使财务团队能够监控使用情况和支出，从而控制预算。
另一个关键要求是 可扩展存储。人工智能工作流程在整个模型生命周期中生成大量数据，从原始数据集到经过训练的模型和性能日志。存储解决方案不仅必须适应这种增长，还必须确保快速访问活动项目的数据。
这些基础设施需求还必须符合严格的合规和安全标准。
对于从事人工智能工作的企业来说，驾驭美国监管环境是一项重大挑战。例如， HIPAA 法规 要求医疗保健组织在处理患者数据时实施特定的数据处理程序并保留审计记录。同样，金融机构必须开会 SOX 要求，其中要求详细记录人工智能模型决策，特别是用于财务报告或风险评估。
州隐私法，例如 CCPA，使事情进一步复杂化。组织必须设计可以处理数据主体请求的工作流程，例如从训练数据集和模型输出中删除用户数据。这需要从工作流程一开始就进行强大的数据沿袭跟踪。
数据驻留法 通常需要将敏感数据保留在美国境内，这会影响云提供商的选择和部署策略。企业需要能够明确定义数据存储和处理位置的平台，以确保合规性。
安全是另一个关键方面。 单点登录 (SSO) 集成 将与密码相关的风险降至最低，同时 审计日志 跟踪与敏感数据的所有互动，为合规性审查提供清晰的线索。 基于角色的访问控制 执行最小权限原则，确保团队成员仅访问其特定角色所需的资源。统一平台通过集中合规性和安全管理来简化这些流程。
虽然强大的系统和安全措施至关重要，但有效的工作流程还取决于凝聚力的团队协作。
要成功实施 AI 工作流程，需要数据科学家、工程师、合规团队和业务利益相关者之间的无缝协作。这种综合方法减少了沟通不畅并避免了多余的工作。
数据科学小组 必须将技术专业知识与领域知识相结合，才能创建解决实际业务挑战的工作流程。这通常涉及在设计过程中包括来自相关业务部门的主题专家。
DevOps 和基础设施团队 在维护支持 AI 工作流程的系统方面发挥关键作用。他们需要了解传统的 IT 运营和 AI 工作负载的独特需求，例如 GPU 管理和模型部署。
合规和法律团队 应从一开始就参与其中，以确保工作流程符合监管要求。他们的意见对于制定数据处理实践、设定文档标准和批准部署至关重要。
随着团队的成长， 版本控制和知识共享工具 变得不可或缺。支持协作工作流程开发和即时工程的平台使团队能够共享见解并简化项目。这些工具可以显著缩短项目时间并提高模型的质量。
为了确保一致性和质量，一些组织引入了 培训和认证计划，例如内部即时工程认证。这些计划标准化了最佳实践，并帮助团队成员在所选平台内更有效地工作。
协作工具还必须同时适应同步和异步的工作风格。由于团队成员通常分散在不同时区，并且模型训练作业会持续很长时间，因此有效的通知系统和状态仪表板对于无需持续监督即可让每个人了解情况至关重要。
经过深思熟虑的实施，这些元素可以创建一种统一的方法，从而简化数据科学运营。与传统方法相比，满足这些要求的企业通常可以将生产力提高多达10倍。关键在于将工作流程设置视为一项战略举措，汇集了技术专业知识、合规知识和业务见解。
这七个 AI 工作流程正在通过解决常见挑战、提高效率和控制成本来重塑数据科学。
数据准备会消耗时间，占用大量时间 数据科学家工作负载的 60-80%。自动化工作流程通过管理缺失值补充、异常值检测和数据类型转换等任务来直面这个问题。
和 Prompts.ai 的统一平台，您可以连接多个数据源并在数据集之间应用一致的清理规则。该平台的 实时成本跟踪 确保您的数据准备不超出预算。得益于智能架构检测，它可以处理不同的数据格式，减少手动输入并确保整个团队的一致性。
对于监管严格的行业，该平台的 治理工具 是游戏规则的改变者。每次转换都会记录在案，并附上时间戳、用户详细信息和业务论证，从而创建遵守 SOX 等框架所需的文档。
特征工程对模型成功的影响通常比算法本身的选择更大，但它是最耗时的步骤之一。自动化工作流程通过大规模生成、测试和选择功能来简化此操作，发现手动操作可能会错过的模式。
这些工作流程使用 统计方法和领域见解 利用原始数据创建有意义的特征，生成多项式特征、交互项和基于时间的聚合，同时防止数据泄露和过度拟合。
Prompts.ai 的比较工具 允许您并行评估多个功能集，将功能工程时间从几周缩短到几天。团队还可以共享成功的工作流程，将有效的功能模式（例如用于预测客户流失的模式）转化为用于类似项目的可重复使用的模板。这种协作方法加快了时间表并提高了模型的整体性能。
手动测试算法和参数组合速度缓慢且耗费大量人力。自动化工作流程简化了这一流程，评估了数百种配置以在很短的时间内找到最合适的配置。
可以访问 35 多款领先模特 上 Prompts.ai，数据科学家可以在一个平台上对传统算法和大型语言模型进行基准测试。这个 自动超参数调整 采用贝叶斯优化和遗传算法等先进技术，与网格或随机搜索方法相比，使用更少的资源实现最佳结果。
该平台还通过根据工作需求扩展计算能力来优化资源使用，并在改进停滞时暂停昂贵的操作，从而防止浪费支出。
培训和验证的一致性对于企业级 AI 至关重要，但是手动流程经常会引入错误。自动化的工作流程通过时间序列交叉验证和分层采样等高级策略确保了可重复性。
这些工作流程可以处理 数据拆分、训练和性能评估 自动提供满足技术和业务需求的指标。 Prompts.ai 的企业级安全性 确保敏感数据保持安全， 基于角色的访问控制 这使团队成员无需访问原始数据集即可监控进度。
验证期间生成的详细报告包括性能指标、功能重要性排名和偏差评估。这些报告符合企业文档标准，简化了批准和部署流程。
在企业规模上部署模型可能很复杂，尤其是在多个环境和严格的法规下。自动化的工作流程可简化部署，同时保持详细的版本控制和回滚功能。
Prompts.ai 的可互操作平台 支持跨云和本地环境部署，管理配置和依赖关系，将部署时间缩短至仅几个小时。已集成 版本控制 跟踪所有内容——模型、训练数据、特征工程代码和配置——允许精确回滚并支持不同版本的 A/B 测试。
全面的部署日志记录可确保遵守监管和治理标准。
部署后，模型需要持续监控以检测性能下降、数据偏差或偏差问题。传统监控往往会忽略细微的变化，直到它们升级为止。自动化工作流程可以及早发现这些问题，从而最大限度地减少业务影响。
Prompts.ai 的实时 FinOps 工具 提供有关 AI 支出、通过 API 调用和培训工作跟踪成本的详细见解。这有助于财务团队查明预算的去向，并确定储蓄机会。
模型漂移检测 使用统计测试和性能指标来指示何时需要重新训练。如果漂移超过设定的阈值，系统可以自动触发再训练工作流程，从而在一段时间内保持模型的准确性。连续 偏差监测 评估各人口群体的产出，在问题变得重要之前将其标记。
及时的工程设计对于最大限度地提高 AI 性能至关重要，但跨团队扩展这项技能可能具有挑战性。协作工作流程使共享知识和标准化实践变得更加容易。
Prompts.ai 的平台 允许团队共享经过验证的提示和工作流程，从而减少多余的工作。这个 即时工程师认证计划 帮助组织系统地建立内部专业知识，使认证成员能够创建其他人可以放心使用的工作流程。
预先建成 工作流程模板 包括探索性数据分析和模型部署等任务的最佳实践，以及治理检查点和批准步骤。该平台的 社区功能 将内部团队与外部专家联系起来，引入新技术，同时保持合规性和安全性。
在决定如何分配资源和实施人工智能工作流程时，权衡其优势和挑战至关重要。以下是关键工作流程、其优点、挑战和合规性注意事项的细分。
此表可作为快速指南，帮助您确定哪种工作流程最符合项目的优先级和限制条件。
不同的工作流程对成本、时间和资源的要求也不同。例如， 自动数据准备 可以相对较快地实施，而建立全面的监控系统可能需要更长的时间才能完全融入企业运营。Prompts.ai 通过提供预建模板和简化集成来简化这些流程，从而帮助缩短部署时间。
学习曲线也起着作用。像这样的工作流程 功能工程自动化 通常需要专业的技术技能和更多的时间来掌握，而 快速的工程工作流程 可以更快地获得结果，同时最大限度地缩短团队的启动时间。
资源需求是另一个因素。 实时监控 需要持续的计算能力，而 部署工作流程 可能只需要一次性配置。同样，风险水平也有所不同： 型号选择 有可能出现成本超支，而 数据准备 通常提供更可预测的资源使用情况。
监管要求严格的行业，例如金融服务，可能需要为部署和监控等工作流程提供大量文档。相比之下，诸如自动数据准备之类的工作流程通常通过基本的审计日志记录来满足合规性需求。Prompts.ai 的集成管理工具确保所有工作流程都符合企业安全和合规性标准，从而减轻团队的负担。
共享提示系统可以通过培养机构知识和标准化团队的最佳实践，显著加快项目交付。随着专业知识的积累，工作流程变得更加高效，团队可以专注于更高价值的任务。
这七个 AI 工作流程将分散的工具集中在一个屋檐下，创建了一个简化的系统，可以提高效率、确保合规性并控制成本。通过自动化数据准备和功能工程等任务，通过集成的FinOps监控提供实时成本跟踪，以及嵌入监管需求的审计跟踪，他们简化了运营。共享的即时工程设计和可重复使用的工作流程模板也改善了协作。
这种方法使数据科学团队可以毫不费力地扩大规模。Prompts.ai 通过在单个企业就绪平台上提供对超过 35 种顶级 AI 模型的访问权限，让这一切变得更加容易。借助灵活的即用即付TOKN积分，团队可以将人工智能软件费用减少多达98％。这个统一的系统将分散的一次性项目转变为可扩展的安全运营。
对于旨在构建可重复和可扩展的人工智能解决方案的团队来说，这些工作流程为实现可衡量的结果提供了一个坚实的框架，同时满足当今企业对安全性和合规性的严格期望。
简化了 AI 工作流程 合规 并加强 安全 通过自动执行诸如实时威胁检测、持续系统监控和即时警报等基本任务。这些工具有助于最大限度地减少人为错误，同时确保团队遵守监管标准。
它们还可以增强 数据治理 通过追踪数据来源、监督系统活动和简化审计准备工作。通过自动执行策略和收集证据，满足合规要求变得更加高效，团队可以更快地应对安全挑战。
运转良好的 AI 工作流程依赖于集成的强大基础架构 强大的硬件 例如用于模型训练等任务的 GPU 或 TPU， 快速可靠的数据存储 实现顺畅的数据访问，以及 可扩展的计算资源 有效管理波动的工作负载。
提高效率通常涉及杠杆作用 自动化工具 像 Kubernetes 简化工作流程协调和实施 基础设施即代码 (IaC) 实现一致、可重复的设置。此外，通过以下方式保护敏感信息 数据安全措施 比如加密和访问控制是必不可少的。这些元素共同支持人工智能生命周期的每个阶段——从数据准备到部署——同时确保系统保持可扩展性、安全性和可靠性。
Prompts.ai 通过提供统一的工作空间，将超过 35 种顶级 AI 模型汇集到一个用户友好的平台中，从而使数据科学团队的团队合作变得更轻松、更高效。通过集中这些工具，它消除了工作流程瓶颈并提高了生产力。
借助共享逻辑、多用户权限以及用于评论和审阅的内置协作工具等出色功能，团队可以毫不费力地共同创建、微调和共享 AI 提示。这些工具可增强沟通，加快项目交付，并确保知识在组织内顺畅流动，从而帮助数据科学团队更智能、更团结地工作。
