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有效管理机器学习 (ML) 模型对于扩展 AI 计划至关重要。 本文评估了六个旨在简化机器学习工作流程的领先平台，涵盖实验、部署、监控和成本优化。从企业级合规性到开源灵活性，每个平台都提供针对特定用例量身定制的独特功能。以下是所审查平台的快照：
这些平台解决了 “模型墓地” 和部署瓶颈等挑战，使团队能够高效地实施人工智能。预计全球mLOps市场将从此增长 15.8 亿美元（2024 年） 到 195.5 亿美元 (2032)，选择正确的平台是成功的关键。
6 种用于机器学习模型管理的领先人工智能平台的比较
亚马逊 SageMaker 是一个全面的机器学习平台，专为 AWS 用户设计。它提供了一整套用于构建、训练和部署模型的工具，非常适合需要可扩展性和与 AWS 服务无缝集成的生产级工作流程和企业应用程序。
SageMaker 支持机器学习过程的每个阶段，从初始实验到生产部署。该平台通过内置算法、AutoML 工具、可扩展基础设施以及自动缩放、A/B 测试和偏移检测等高级部署选项等功能简化了模型开发。这些功能为处理复杂的机器学习工作流程奠定了坚实的基础。
自2024年6月以来，SageMaker已整合了托管的MLFlow跟踪服务器，取代了其之前的实验模块。这种集成允许用户跟踪实验、管理模型注册表和执行推理。但是，由于 SageMaker 后端的专有性质，一些高级的 MLFlow 功能（例如自定义运行查询）不可用。
SageMaker 的 MLFlow 集成支持与流行的机器学习框架兼容，例如 PyTorch， TensorFLOW， Keras， scikit-learn，以及 HuggingFace。此外，它可以与其他 AWS 服务无缝协作，例如 兰姆达， S3，以及 赛事桥，帮助用户创建简化的 ML 管道。但是，该平台与AWS的深度集成可能会导致供应商锁定，如果组织打算采用多云或混合云战略，则应考虑这一点。
SageMaker面临的一个显著挑战是管理成本。饰演 Engr。Md。哈桑·蒙苏尔指出：“成本可能会迅速增加。”该平台的广泛功能和可扩展的基础架构可能会导致巨额开支，特别是对于进行大量实验或提供高流量模型的团队而言。为了缓解这种情况，组织应密切监控其使用情况，并利用 AWS 成本管理工具来避免意外费用。
谷歌云顶点人工智能是一个完全托管的平台，旨在将谷歌的高级机器学习工具与更广泛的谷歌云生态系统集成在一起。它为机器学习生命周期提供端到端支持，使团队可以更轻松地处理从模型创建到部署的任务。
Vertex AI 简化了整个机器学习过程，涵盖了从训练模型到部署模型以及通过持续监控确保其性能的所有内容。它提供了灵活性，既有针对独特需求量身定制的自定义模型训练选项，也有用于加快工作流程的低代码 AutoML 选项。通过使用 Vertex Pipelines，团队可以通过一个统一的界面管理训练、验证和预测。托管端点和内置监控工具增强了生产监督，帮助团队保持平稳运营。
该平台支持TensorFlow、PyTorch和Scikit-Learn等流行框架，使用户能够使用熟悉的工具，同时受益于谷歌的基础架构。Vertex AI 还可与 BigQuery 等其他谷歌云服务无缝集成 旁观者， 谷歌 Kubernetes 引擎，以及 数据流。这种互连的环境确保了数据处理、模型训练和部署的简化工作流程。
起价为每位用户每小时0.19美元，总费用取决于服务使用情况。密切关注使用情况对于避免意外开支至关重要。
微软开发的 Azure 机器学习是一个强大的平台，专为需要端到端管理机器学习 (ML) 模型的组织量身定制。从开发到部署再到持续监控，它特别适合安全性和合规性不可谈判的行业。
该平台涵盖整个 ML 生命周期，提供实验跟踪、自动再培训和灵活部署选项等工具。其兼容 MLFlow 的工作空间简化了实验跟踪和模型注册表管理，确保了与 Azure 广泛基础架构的无缝集成。这些功能使其成为有效管理机器学习工作流程的全面解决方案。
Azure 机器学习支持 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等流行框架。用户可以利用其兼容 MLFlow 的工作空间来跟踪实验，同时受益于 Azure 强大的基础架构。该平台还可以与Azure存储解决方案顺利集成，例如 Azure ADLS 和 Azure Blob 存储。部署选项同样多种多样，包括基于云的部署 Kubernetes 集群到边缘设备，为各种用例提供灵活性。
该平台通过提供高级治理功能，超越了生命周期管理。Azure 机器学习在设计时考虑了受监管的行业，包括内置的安全措施和合规性工具，可确保满足企业标准。审计跟踪和详细的合规文档等功能使其成为需要严格监督的组织的理想选择。
Azure 机器学习专为处理大规模操作而构建，支持各种 ML 框架和基础架构。其扩展计算资源的能力确保了稳定的性能，使其成为希望提高机器学习能力的企业的可靠选择。
Databricks 提供了 MLFlow 的托管版本，它将开源工具的灵活性与企业级基础架构的稳定性融为一体。该解决方案可轻松与更广泛的 Databricks ML/AI 生态系统集成，包括 Unity 目录 和 模型服务，为机器学习工作流程创建统一空间。它旨在支持流畅的端到端机器学习操作，同时保持效率。
Databricks 通过结合 MLFlow 的核心功能来确保完整的生命周期管理- 追踪， 模型注册表， 项目， 模型， LLM 的部署， 评估，以及 即时工程用户界面 -凭借其平台的强大功能。这种集成简化了从实验跟踪到模型部署的整个过程。
除了这些生命周期工具外，Databricks还通过与各种框架和存储解决方案无缝合作来增强其产品组合。
Databricks 的突出功能之一是 MLFlow 的开放接口，它可以连接 40 多个应用程序和框架，例如 PyTorch， TensorFLOW， scikit-learn， OpenAI， HuggingFace， LangChain，以及 火花。它还支持多种存储解决方案，包括 Azure ADLS， AWS S3， Cloudflare R2，以及 DBFS，可处理任何大小的数据集，甚至是大小达 100 TB 的文件。最重要的是，该平台提供内置的用户和访问管理工具，简化了团队协作。
这种高水平的互操作性确保了分布式环境中的平稳可扩展性。
随着其整合 阿帕奇火花，带有 MLFlow 的 Databricks 支持分布式集群执行和并行超参数调整。中央集权的 模型注册表 增强了模型发现和版本跟踪，这对于拥有多个数据科学团队同时研究各种模型的组织特别有用。
Databricks 的起价为 每个 DBU 0.07 美元，并且包括托管的 MLFlow 解决方案，不收取额外费用。这种定价模型使得无需大量前期投资即可扩展机器学习运营。
MLFlow 的开源版本为管理整个机器学习生命周期提供了全面的解决方案，全部在 Apache-2.0 许可证下进行。这种方法可确保用户保持对机器学习基础架构的完全控制权，而不受特定供应商的束缚。它是企业平台的灵活替代方案，侧重于定制和用户自主权。
MLFlow 为开发、部署和管理机器学习模型提供了一个多合一的环境。它支持实验跟踪，确保可重复性，并促进一致部署。该平台记录参数、代码版本、指标和输出文件等关键细节。最近的更新引入了LLM实验跟踪器和用于即时工程的初始工具，进一步扩展了其功能。
MLFlow 采用开放式接口，可与 40 多个应用程序和框架无缝集成，包括 PyTorch、TensorFlow 和 HuggingFace。它还可连接分布式存储解决方案，例如Azure ADLS和AWS S3，支持大小高达100 TB的数据集。此外，MLFlow 跟踪现在包括 打开遥测 支持，提高可观察性以及与监控工具的兼容性。
MLFlow 可以轻松地从小型项目扩展到大型大数据应用程序。它支持通过 Apache Spark 进行分布式执行，可以处理多个并行运行，因此非常适合超参数调整等任务。其集中式模型注册表简化了数据科学团队之间的模型发现、版本管理和协作。
虽然 MLFlow 可以免费使用，但自托管会带来额外的责任。组织必须处理设置、管理和持续维护。基础设施和人员成本由用户承担，开源版本缺少内置的用户和群组管理工具。这意味着团队需要实施自己的安全与合规措施，这增加了另一层复杂性。
prompts.ai 专门管理基于大型语言模型 (LLM) 的应用程序的提示和实验。它不是取代全面的 MLOps 平台，而是在应用层运行，跟踪各种实验中的提示、模型配置、输入、输出和评估指标。总部位于美国的团队经常将其与现有的云基础设施（例如AWS， GCP、Azure 或 Vercel -同时继续使用其他平台执行模型训练和部署等任务。本节探讨 prompts.ai 如何改善基于 LLM 的应用程序的生命周期管理、互操作性、治理、可扩展性和成本效率。
prompts.ai 通过提供提示和配置的版本控制、针对提示和模型变体的 A/B 测试以及对延迟、成功率和用户反馈等指标的实时监控等功能来处理关键生命周期元素。它还支持 LoRa（低等级适应）模型的训练和微调，使团队能够自定义预训练的大型模型。此外，该平台促进了人工智能代理的开发，并自动化了与企业工具无缝集成的工作流程，例如企业工具 Slack， Gmail的，以及 Trello。其他生命周期流程，例如模型训练，仍通过标准云平台进行管理。
该平台简化了对超过35种领先人工智能模型的访问，包括 GPT， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，通过统一接口。美国团队经常通过 API 将 prompts.ai 与 AWS、GCP 或 Azure 等云提供商集成，利用其 SDK 或 REST API 记录美国当地时区的用户 ID、计划类型和时间戳等元数据。对于基于 Kubernetes 的设置，团队可以使用共享中间件将 prompts.ai 登录嵌入到微服务中，同时仍然依赖可观察性工具，例如 普罗米修斯 和 格拉法纳 用于更广泛的监测。
prompts.ai 通过集中和版本控制提示和配置来加强治理，同时保留每次交互的详细日志，包括所使用的提示、模型和参数。这些日志创建了审计记录，增强了可解释性和可重复性，这是金融和医疗保健等监管行业的关键要求。该平台遵守 SOC 2 II 类、HIPAA 和 GDPR 最佳实践，并于 2025 年 6 月 19 日开始其 SOC 2 类型 2 审计。但是，更严格的美国监管需求，例如数据匿名化、基于角色的访问控制和数据驻留要求，通常在组织的后端和云设置中处理。
prompts.ai 专为处理大量 LLM 调用而构建，仅捕获最重要的元数据以最大限度地减少延迟。许多位于美国的 SaaS 团队使用内部代理层将日志批量或异步发送到 prompts.ai，从而避免了可能降低性能的瓶颈。可扩展性考虑因素通常包括日志摄取的网络吞吐量、大型数据集的存储成本和保留策略。常见做法包括将完整日志保留期设置在 30 到 90 天之间，同时保留汇总指标以供长期分析。
prompts.ai 通过将每个记录的交互与其模型使用情况、代币消耗和相关成本（以美元为单位）关联来提供详细的成本跟踪。团队可以在各个层面分析支出，例如按端点、功能或用户细分进行分析，并进行实验以比较模型（例如，GPT-4 与 Vertex AI 上的小型或开源模型），以找到质量和成本之间的适当平衡。有用的指标包括每个请求的平均费用和第 95 百分位费用、每个月活跃用户的费用、每个工作流程的费用以及每次成功完成任务的费用。例如，一家使用 prompts.ai 的美国 B2B SaaS 公司发现，稍微调整提示并使用更实惠的模式可以保持较高的用户满意度，同时将成本削减 30-40%。
在深入了解了详细的平台评论之后，以下是其快照 prompts.ai 的 关键优势和可能不足的领域。
prompts.ai 采用前瞻性的方法来管理大型语言模型 (LLM) 应用程序。它可以无缝访问超过 35 个领先的人工智能模型，同时遵守 SOC 2、HIPAA 和 GDPR 等严格的合规标准。用户报告说，节省了可观的成本，人工智能支出可能减少多达98％。但是，该平台确实存在一些局限性，例如缺乏对自定义模型训练的支持，以及其最高级的功能只能通过更高级别的计划使用。
选择正确的机器学习模型管理平台意味着将其与您的基础架构、团队专业知识和业务目标保持一致。 亚马逊 SageMaker 对于已经在使用 AWS 的团队来说，这是一个不错的选择，这要归功于它与 S3 和 云观察。 谷歌云顶点人工智能 利用BigQuery和AutoML等工具，迎合专注于数据的组织的需求。对于受监管行业的企业来说， Azure 机器学习 因其对治理和混合云功能的强调而脱颖而出。
对于那些寻求灵活性和独立性不受特定供应商影响的人， MLFlow（开源） 提供经济实惠的解决方案，具有实验跟踪和模型注册表等功能。 使用 MLFlow 的数据块 通过提供专为处理大规模数据管理而设计的高级湖库功能对此进行了扩展。另一方面， prompts.ai 将重点转移到LLM编排上，使美国团队可以即时访问超过35种领先的人工智能模型、企业级合规性和显著的成本优势。
这些区别凸显了平台选择的重要性，尤其是在许多企业在扩大人工智能计划方面遇到挑战的情况下。研究表明，全球约有74％的组织难以将人工智能项目从试点过渡到生产，将近90％的人工智能模型未能在试点阶段之后取得进展。面对这些障碍，平台必须优先考虑成本透明度、CI/CD 集成和强大的可观察性功能。这尤其重要，因为全球MLOps市场预计将从2024年的15.8亿美元增长到2032年的195.5亿美元。
在选择 AI 平台来管理机器学习模型时，请密切关注 基本能力 例如培训、部署、监控和版本控制。确保该平台与您当前的工具和工作流程顺利集成，并验证其是否可以有效扩展以适应不断增加的数据量和更复杂的模型。
此外，评估该平台在多大程度上适合您的特定用例。寻找能确保强大功能的功能 治理，有助于在一段时间内保持模型的准确性和合规性。选择能够简化整个模型生命周期的工具，同时可以毫不费力地与组织的目标和要求保持一致。
人工智能平台旨在通过以下功能来控制开支 自动缩放，它根据需求调整计算资源，确保高效使用。他们还提供 成本监控工具 帮助实时追踪支出以及 预算警报 在用户超出限制之前通知用户。用 即用即付定价模式，您只需为所使用的计算、存储和部署服务付费，这样可以更轻松地管理成本，同时保持简化的运营。
这些 AI 平台专为轻松使用流行的工具和服务而构建，例如 GitHub， Azure 开发运营， Power BI， TensorFLOW， PyTorch， Scikit-learn， 搬运工人，以及 Kubernetes。它们还与领先的云提供商无缝集成，包括 AWS， 谷歌云，以及 天蓝色。
通过提供 API、命令行接口 (CLI) 以及与广泛使用的框架的兼容性等功能，这些平台可简化工作流程、高效管理环境并支持灵活的多云部署。这种集成级别可确保更顺畅的机器学习模型生命周期，同时保持与现有系统的兼容性。
