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AI 编排可确保各种模型、工具和工作流程高效协同工作。合适的平台可以节省成本、简化流程并改善治理。以下是六种主要选项的简要分类：
选择取决于你的需求：LLM 编排 (Prompts.ai)、开源灵活性 (Airflow)、基于 Kubernetes 的机器学习 (Kubeflow) 或托管云解决方案（Vertex AI、Azure）。对于专注于 Python 的团队，Prefect 提供了一种轻量级、灵活的选项。
Prompts.ai 是一个尖端的人工智能编排平台，在一个安全的界面中整合了超过 35 个顶级 AI 模型。团队无需浏览多个订阅和仪表板，而是可以从一个集中式中心管理整个 AI 工作流程，从而确保所有 AI 交互的完全可见性和可追溯性。
该平台将分散的人工智能实验转变为结构化、可扩展的流程。它允许组织自动化工作流程、实时比较模型并执行治理政策，而无需将敏感数据传输到第三方系统。这种简化的方法可以加快部署速度和更明确的问责制，从而使从创意机构到研究实验室和财富500强公司的广大用户受益。
Prompts.ai 专为满足您的需求而构建，可轻松根据需要扩展模型、用户和团队。更高级别的计划提供无限的工作流程和工作空间，即使是最复杂的操作也能支持。代币池和存储池等功能可确保在多个项目中高效分配 AI 积分和数据。例如，问题解决者计划包括 500,000 个代币积分， 无限工作空间， 99 位合作者，以及 10GB 的云存储空间，使其成为准备快速扩展的组织的理想之选。
该平台还通过支持大型语言模型的并排比较来提高效率。首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯强调了其影响：
“有了 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案——无需再等待，也不再为硬件升级而感到压力。”
Prompts.ai 的集成生态系统通过一个界面提供对 35 多个领先的人工智能模型的访问权限，从而消除了兼顾工具和 API 的麻烦。这种无缝设置减少了工具切换并简化了工作流程。企业级计划（酷睿、专业版和精英版）包括 可互操作的工作流程，允许团队无需自定义代码即可连接不同的模型和数据源。首席执行官兼首席运营官弗兰克·布西米分享了他的经验：
“如今，他使用 Prompts.ai 来简化内容创作，自动化策略工作流程，让他的团队腾出时间专注于大局思考，同时仍保持敏锐的创作优势。”
此外，预先设计的工作流程，品牌为 节省时间，提供即用型模板，团队可以立即自定义和部署。这些模板简化了人工智能的采用，并确保了开箱即用的最佳实践。
这种集成的生态系统可确保灵活性，同时使成本与组织需求保持一致。
Prompts.ai 的 即用即付 由TOKN积分支持的模型消除了经常性订阅费，并使成本与实际使用量保持一致。这种设置对人工智能工作负载可变的组织特别有利，可将固定支出转换为可扩展的、基于使用量的成本。套餐范围从免费即用即付选项到高级商务套餐不等，起价为 每位会员每月 99 美元。
该平台包括内置的FinOps工具，以提高成本透明度。它跟踪代币使用情况，优化支出，并将成本与业务结果联系起来，从而实现有关模型选择和使用的数据驱动决策。统一的TOKN积分系统减少了多余的开支，而 代币池 功能允许团队在项目之间共享积分，而不受个人预算的限制。
Prompts.ai 将数据安全放在首位，纳入了 SOC 2 第二类、HIPAA 和 GDPR 框架的标准。SOC 2 类型 2 审核流程已于激活 2025 年 6 月 19 日，并且该平台会定期接受审计，以满足这些严格的标准。用户可以访问 信任中心 在 https://trust.prompts.ai/ 查看有关策略、控制和合规性的实时详细信息。
企业级套餐（酷睿、专业版和精英版）包括高级功能，例如 合规性监控 和 治理管理，确保对具有严格监管要求的行业进行健全的审计跟踪和政策执行。人工智能总监约翰内斯·沃里隆反思 Prompts.ai 如何改变了他的创作过程：
“作为一名屡获殊荣的视觉人工智能导演，他现在使用 [prompts.ai] 对想法进行原型设计，微调视觉效果，并快速精确地进行指导，将雄心勃勃的概念转化为令人惊叹的现实，速度比以往任何时候都快。”
Apache Airflow 是一款开源工作流程编排工具，由 爱彼迎 在 2014 年。它允许团队使用 Python 以编程方式创建、安排和监控工作流程。Airflow 中的工作流程结构为有向无环图 (DAG)，其中任务通过其依赖关系相互关联。让我们深入探讨 Airflow 如何处理扩展、集成、部署和其他关键功能。
Airflow 的架构将其调度器、Web 服务器和工作器组件分开，使多个任务能够在工作节点上并行运行。像这样的执行者 CeleryExecutor 和 KubernetesExecutor 允许通过分配工作负载进行横向扩展。但是，扩展不是自动的——团队需要手动配置工作人员池和执行器。在大型部署中，优化数据库查询、连接池和调度器性能至关重要，因为元数据数据库可能成为瓶颈。
Airflow 自带丰富的内置运算符和挂钩库，用于连接各种数据源、云平台和机器学习框架。例如， Python 操作员 支持运行自定义 Python 代码，而 KubernetesPod 运营商 处理容器化作业。由于 DAG 是用 Python 编写的，因此团队可以轻松创建自定义运算符来集成其他工具，从而实现从数据提取到机器学习模型部署的任务的无缝编排。
Airflow 提供了一系列部署选项以满足不同的需求。它可以在本地运行以进行开发，在本地托管以实现完全控制，也可以在云端部署以实现企业级可扩展性。托管服务，例如 亚马逊 Apache Airflow 管理工作流程 (MWAA) 和 谷歌云端作曲家 通过处理基础设施管理来简化运营。虽然自托管提供了更大的灵活性，但它需要更多的维护资源。另一方面，托管服务可以减少开销，但在定制方面可能存在限制。
虽然 Airflow 本身是免费的，但总拥有成本取决于基础设施、维护和人员配备。自托管设置需要仔细规划计算资源，以避免超支。托管服务根据环境规模和使用情况收费，但它们可以节省基础设施管理时间。组织还需要考虑开发、维护和排除工作流程故障所需的工程时间，这可能会显著影响总体成本。
Airflow 提供基于角色的访问控制 (RBAC) 来管理工作流程的用户权限，确保只有获得授权的个人才能访问特定任务。它集成了LDAP、OAuth和OpenID Connect等企业身份验证系统，从而更容易强制执行安全访问。Airflow 还记录用户操作、DAG 运行和任务执行。但是，具有严格合规要求的组织可能需要添加高级监控和数据沿袭跟踪工具，以满足其标准。
谷歌于2017年推出了基于Kubernetes的开源机器学习平台Kubeflow。它专为在容器化环境中部署、扩展和管理机器学习工作流程而量身定制。与通用编排工具不同，Kubeflow 旨在解决整个 ML 生命周期，包括实验、培训、部署和监控。下面，我们将深入探讨 Kubeflow 如何管理 AI 模型编排的关键方面。
Kubeflow 利用 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler 高效扩展分布式 ML 工作负载此功能可根据需求动态调整资源，包括 GPU 和 TPU。它支持分布式训练框架，例如 TensorFLOW， PyTorch，以及通过专业运营商进行的 MXNet，例如 TFJob 和 pyTorchJob。这些操作员简化了创建工作舱和协调跨节点训练的过程。
对于资源密集型任务，Kubeflow 会动态分配额外的 GPU 和 TPU 资源。如果您的集群中启用了自动扩展，则当训练任务需要更多计算能力时，该平台可以自动预置额外的节点。但是，优化资源分配通常需要先进的 Kubernetes 专业知识，以防止效率低下，例如空闲节点消耗不必要的资源。
Kubeflow 的模块化架构通过与其他工具无缝集成，简化了机器学习管道的管理，进一步增强了可扩展性。
Kubeflow 的模块化设计允许团队使用针对特定机器学习任务量身定制的组件。一个突出的特点是 Kubeflow 管道，它为构建和管理工作流程提供了用户友好的可视化界面。每个步骤都在自己的容器中运行，从而确保了可重复性并简化了版本控制。该平台可与流行工具顺利集成，例如用于实验的Jupyter笔记本电脑、用于超参数调整的Katib和用于部署模型的KfServing（现为KServe）。
由于与Kubernetes紧密结合，Kubeflow可以很好地与云原生工具和服务配合使用。团队可以连接到云存储解决方案，例如 亚马逊 S3 要么 谷歌云存储，管理 搬运工人 通过容器注册表映像，并使用监控工具，例如 普罗米修斯 和 格拉法纳。工作流程使用 Python SDK 或 YAML 定义，使数据科学家能够对管道以及在 Git 等存储库中的代码进行版本控制。
Kubeflow 的灵活性使其可以在支持 Kubernetes 的任何地方运行，无论是本地、公共云还是混合环境。托管 Kubernetes 服务，例如 亚马逊 EKS， 谷歌 Kubernetes 引擎 (GKE)，以及 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 使团队更容易部署 Kubeflow。
但是，设置 Kubeflow 可能很复杂。安装包括部署多个组件和配置网络、存储和身份验证。尽管拥有现有 Kubernetes 基础设施的组织可能会发现集成更加顺畅，但刚接触容器编排的团队通常会面临艰难的学习曲线。由于其操作复杂性，维护 Kubeflow 通常需要专门的 DevOps 或 MLOps 工程师。
尽管 Kubeflow 本身是免费的，但它所依赖的基础设施可能很昂贵。基于 Kubernetes 的部署需要在计算、存储和网络资源上进行投资。在运行 GPU 密集型训练任务或维护用于提供模型的永不停机的基础设施时，基于云的设置可能会变得特别昂贵。集群自动扩展、竞价型实例和资源配额等成本控制对于控制支出至关重要。
除了基础设施外，维护 Kubeflow 部署还需要在 Kubernetes 和机器学习操作方面拥有专业的专业知识。对于较小的团队来说，运营开销可能超过收益，而较大的组织可以将这些成本分配给多个项目。一些公司选择托管机器学习平台，这些平台可以简化操作，但价格通常更高。
Kubeflow 建立在 Kubernetes 强大的安全功能之上，包括命名空间隔离、网络策略和基于角色的访问控制 (RBAC)。这些工具允许团队根据用户角色限制对特定管道、实验或模型的访问权限。该平台还支持通过 Kubernetes 身份验证机制与企业身份提供商集成，从而通过 OIDC 或 SAML 协议实现单点登录。
审计记录可跟踪用户操作和系统事件，但可能需要额外的监控才能进行全面监督。Kubeflow Pipelines 存储每次管道运行的元数据，例如输入参数、工件和执行历史记录，以帮助实现可重复性和合规性。但是，实现全面的数据沿袭跟踪和模型治理通常需要第三方工具或自定义解决方案。对于具有严格监管要求的组织，其他措施，例如加密静态和传输中的数据、实施网络分段以及扫描容器映像以查找漏洞，至关重要。
这种强大的治理框架凸显了该平台的潜力，同时强调了仔细规划以平衡安全性、成本和运营复杂性的必要性。
Google Cloud Vertex AI Pipelines 提供一项托管服务，旨在简化机器学习工作流程的编排。通过处理底层基础架构，团队无需管理服务器或集群，从而简化了 Google Cloud 上的操作。这种方法与自托管或模块化工具截然不同，为协调机器学习工作流程提供了更省力的解决方案。
但是，有关其可扩展性、集成、部署选项、成本和治理的公开信息仍然有限。有关最准确和最新的详细信息，请查阅 Google Cloud 的官方文档。
Microsoft Azure 机器学习管道是一个托管平台，旨在协调机器学习工作流程，同时确保在严格监管的行业中运营的企业的强大治理、安全性和监管合规性。
该平台可轻松与其他 Azure 服务配合使用，简化了构建、部署和管理机器学习模型的过程。
Azure 机器学习管道提供审计跟踪、访问控制和监控工具等基本功能。它还包括漂移检测，有助于在一段时间内保持模型的准确性和合规性。这些功能与其他托管平台的优势相吻合，使得 Azure 成为企业 AI 协调的可靠选择。
虽然该平台的高级功能价格更高，但它特别适合在人工智能运营中优先考虑严格治理和监督的组织。
Prefect 是一款旨在协调和监控工作流程（特别是数据管道）的工具，重点关注 Python 兼容性。这使得它对已经在 Python 生态系统中工作的团队特别有吸引力。
Prefect 提供针对各种组织需求量身定制的部署选项。 Prefect Core 是一个带有轻量级服务器的开源工作流程引擎，适用于自托管或本地设置。另一方面， Prefect Cloud 用作 Prefect Core 的完全托管后端，消除了基础设施管理的麻烦。
该平台支持混合部署，允许工作流程在云和本地环境中无缝运行。它可以与AWS、谷歌云平台和微软Azure等主要云服务以及Docker和Kubernetes等容器编排工具顺利集成。Prefect Cloud 还包括增强权限、性能优化、代理监控、安全的运行时环境、团队管理控制和 SLA 等高级功能。
这种部署灵活性加上强大的集成，使得 Prefect 成为在不同环境中管理工作流程的多功能选择。
Prefect 通过确保工作流程可跨多个云提供商移植，进一步提高了灵活性。这种可移植性不仅可以帮助组织避免供应商的束缚，还可以让他们根据需求的变化轻松调整基础架构。无论是扩大规模还是转移资源，Prefect 都会简化流程，确保平台之间的平稳过渡。
Prefect的定价模式迎合了广泛的用户。对于规模较小的团队或刚刚起步的团队，免费计划提供了基本功能。云服务以分层定价提供，从每月0美元到1,500美元不等。对于有特定需求的大型组织，可通过咨询获得企业定价。
此外，Prefect 的开发人员友好型设计最大限度地减少了样板代码，加快了工作流程的创建并减少了配置和维护所花费的时间。这种效率转化为更快的开发周期和更低的总体成本。
每个平台都有自己的优势和局限性。了解这些权衡是团队根据其独特需求、技术技能组合和运营限制调整选择的关键。
下表对这些工具如何根据关键标准进行了并排比较。有些平台注重用户友好性和简单性，而另一些平台则强调企业级功能或高级机器学习工具。定价结构也相差很大，从需要基础设施投资的开源解决方案到成本可预测的完全托管的服务。
此细分重点介绍了选择平台时需要考虑的实际因素，可帮助您确定最适合您的 AI 编排需求的平台。
归根结底，正确的选择取决于您的现有基础架构、技术专业知识和特定用例等因素。如果您的组织在单一云环境中运营，则原生解决方案可能会提供最佳的协同作用。另一方面，优先考虑 LLM 编排和成本优化的平台因其动态扩展和简化工作流程的能力而脱颖而出。实时FinOps跟踪和统一模型比较等功能使一些平台与众不同，将杂乱的流程转变为高效、可管理的工作流程。
选择正确的人工智能编排平台取决于您当前的设置与未来的抱负保持一致。如果您的组织在单一云生态系统中运营，则原生云解决方案可提供无缝集成。当必须与云原生服务紧密耦合时，尤其是在您的团队已经精通这些环境的情况下，这些平台会表现出色。
对于已建立数据工作流程的组织来说，Apache Airflow 和 Kubeflow 等工具仍然是管理批处理和分布式机器学习工作流程的可靠选择。这些平台突显了在熟悉的系统与日益增长的成本效率需求之间取得平衡的重要性。
基于代币的定价模型的兴起和大型语言模型（LLM）的快速扩展颠覆了传统的编排策略。传统工具不是为处理这些复杂问题而设计的。但是，以 LLM 为中心的平台提供实时成本跟踪、集中式模型访问和集成治理功能。这些功能与 Prompts.ai 的实时 FinOps 优势相一致，使组织能够在不断变化的人工智能格局中保持成本效率。
管理多个 LLM（例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini）带来了独特的挑战。兼顾访问权限、比较绩效和控制不同提供商的费用可能会造成运营方面的麻烦。统一平台通过将这些模型整合到一个界面下来简化了这一点，从而消除了管理单独的 API 密钥、计费系统和合规流程的麻烦。优化的路由和即用即付的积分可以将人工智能软件成本降低多达98％，从而将人工智能从财务负担转变为可控的支出。
安全性和合规性在平台选择中同样重要。受监管行业的企业需要审计跟踪、基于角色的访问控制和数据驻留保障等功能。虽然开源工具需要付出大量精力来构建这些功能，但托管平台提供了不同级别的企业级安全性。选择以治理为基本特征而不是事后考虑的解决方案。
团队规模和技术专长等组织因素也起着关键作用。较小的团队受益于具有托管基础设施和用户友好界面的平台，而拥有专业 DevOps 团队的大型企业可能会从可自定义的开源选项中获得更多收益。隐性成本（例如维护、培训和故障排除）通常超过可见的许可费用，因此这些考虑因素至关重要。
对于新手来说，直截了当的定价和专家指导至关重要。即用即付模式最大限度地降低了财务风险，允许随着需求的变化逐步扩展。访问预建的工作流程和认证计划可加快采用速度，确保团队无需大量专业知识即可有效利用人工智能。
最终，正确的平台将人工智能从实验项目转变为可扩展、以结果为导向的运营。无论您的重点是削减成本、实现多云灵活性还是与现有系统的深度集成，了解组织的独特需求都可确保您选择支持增长而不是限制增长的解决方案。
在选择 AI 编排平台时，必须优先考虑与组织目标一致的功能。寻找 易于集成，坚固 自动化能力，以及以下能力 规模 随着需求的增长。这些因素确保该平台可以无缝地融入您的现有系统并支持您的长期目标。
评估平台的管理方式也很重要 工作流程治理 和 实时监控。透明的定价和灵活的计划可以带来显著的不同，随着需求的变化提供清晰度和适应性。
除了这些技术方面，还要考虑该平台是否支持您的特定用例并实现团队间的顺畅协作。正确的编排工具应该简化运营，简化复杂的工作流程，并准备好与人工智能驱动的计划一起发展。
Prompts.ai 致力于遵循严格的行业标准，确保您的数据安全和私密，例如 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR。这些框架反映了该平台致力于保护敏感信息，同时完全符合监管要求。
为了保持这种安全级别，Prompts.ai 通过以下方式使用持续控制监控 万塔。此外，SOC 2 II 类审计流程于 2025 年 6 月 19 日正式启动，展示了确保强大数据保护的前瞻性方法。
Prompts.ai 提供基于代币的定价模型，以其灵活性和注重成本的设计脱颖而出，特别适合 AI 工作负载波动的组织。与其承诺固定费率，不如只为所消耗的代币付费，从而使费用与实际使用量更加一致。
这种模式可确保企业可以在较平静的时期进行储蓄，同时仍为在繁忙时期无缝扩大规模做好准备。对于希望高效管理预算同时保持应对不断变化的人工智能工作流程需求的团队来说，这是一个明智的选择。
