哪家公司提供最好的 ML 编排？

Prompts.ai， 顶点人工智能，以及 MLFLOW 是三个出色的机器学习编排平台，根据团队的目标、专业知识和基础架构，每个平台都具有独特的优势。以下是简要的分解：

Prompts.ai 通过整合 35 多个 AI 模型来简化工作流程，例如 GPT，克劳德，以及双子座进入一个接口。其即用即付定价和自动化工具使其成为希望削减成本和简化运营的团队的理想之选。
顶点人工智能，的一部分谷歌云，通过强大的 AutoML 和自定义训练选项提供端到端的 ML 生命周期管理。对于已经投资的企业来说，这是最好的谷歌云服务。
MLFLOW是一种开源解决方案，在实验跟踪和模型版本控制方面表现出色。它灵活且免费，但需要更多的工程工作来扩展和生产工作流程。

快速对比

平台 最适合 定价长处 注意事项 Prompts.ai 注重成本的团队需要自动化即用即付，起价为每月 0 美元集中式 AI 模型、快速设置、成本透明插件有限，生态系统较小 顶点人工智能 有大规模需求的谷歌云用户按使用量计算，起价为每小时 0.094 美元完整的 ML 生命周期管理，无缝 GCP 集成非 GCP 用户的学习曲线更陡峭 MLFLOW 研究团队将灵活性放在首位免费（需支付基础设施费用）开源、与框架无关、强大的实验跟踪需要自定义设置才能扩大生产规模

重要外卖：选择 Prompts.ai 以简化操作并节省成本，选择 Vertex AI 用于谷歌云集成，或选择 MLFlow 以实现开源灵活性。每种方法都有针对特定需求量身定制的优势，因此请根据团队的专业知识和基础设施进行选择。

ML Orchestration Platform Comparison: Prompts.ai vs Vertex AI vs MLflow — 机器学习编排平台对比：Prompts.ai 与 Vertex AI 与 MLFlow

分解 MLOP 中的工作流程编排和流水线创作

1。 Prompts.ai

Prompts.ai

Prompts.ai 汇集了超过 35 个顶级大型语言模型 (LLM)，包括 GPT、Claude、美洲驼和 Gemini 合并到一个安全且用户友好的仪表板中。通过整合这些工具，团队可以替换超过35个独立平台，在不到10分钟的时间内将成本降低多达98％。

模型集成

该平台通过集中访问主要 LLM 并与工作场所工具（例如，无缝集成）来简化人工智能管理 Slack， Gmail的，以及 Trello。用户可以在单个界面中并排比较模型，从而可以轻松确定执行特定任务的最佳性能，而无需在平台之间切换。这种简化的设置允许机器学习和人工智能团队将其现有应用程序直接连接到 Prompts.ai 的集成层，从而实现与微服务、数据管道或商业智能工具的顺畅连接。

成本管理

Prompts.ai 使用 即用即付代币积分系统，起价为每月0美元，无需支付定期订阅费。成本与实际使用量直接相关，提供透明度和控制力。实时 FinOps 工具跟踪代币消费，让团队能够全面了解不同模型和用户的支出。对于总部位于美国的企业，个人创作者的起价为每月29美元，业务团队的起价从每位成员每月99美元到129美元不等。更高级别的计划包括代币池和存储池，允许大规模高效管理计算资源。

可扩展性

Prompts.ai 专为企业级需求而构建，可通过添加更多模型、用户和团队轻松进行扩展。更高级别的计划提供无限的工作空间和合作者，Problem Solver计划可容纳多达99名合作者，并可以无限创建工作流程。该平台还提供集中治理，确保所有人工智能活动的全面可见性和可审计性。这些功能对于在保持合规性的同时管理大规模运营至关重要。此外，自动化的工作流程提高了运营效率，使企业能够快速有效地扩展。

“一位获得艾美奖的创意总监，过去经常在3D Studio中花费数周时间进行渲染，花一个月的时间撰写商业提案。借助 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。”-首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯

工作流程自动化

Prompts.ai 通过其将重复任务转化为高效、可扩展的流程人工智能驱动的任务自动化功能。该工具全天候运行，无需手动工作。2025 年，首席执行官兼首席运营官 Frank Buscemi 通过自动化策略工作流程重新定义了内容创作流程，腾出时间处理高层次的优先事项。同样，人工智能商业创始人穆罕默德·萨克尔使用 Prompts.ai 的 “节省时间” 来实现销售、营销和运营的自动化。这种自动化帮助他的公司通过人工智能驱动的战略获得潜在客户、提高生产力并加速增长。

2。顶点人工智能

Vertex AI

Prompts.ai 专注于简化 AI 模型管理并提供清晰的成本见解，而 Vertex AI 则在管理 Google Cloud 生态系统中的整个机器学习 (ML) 生命周期方面大放异彩。Vertex AI 提供了 集中式平台 用于监督机器学习工作流程，从初始开发到部署。它既可以满足使用AutoML创建自动模型的需求，也可以使用流行的框架进行自定义训练，从而使团队可以自由选择最适合其需求的工具。

模型集成

Vertex AI 通过托管笔记本与现有的 ML 框架无缝连接。它汇集了开发工具，并提供了与谷歌云服务的本地集成，例如 Bigquery，数据流，以及 Kubernetes 引擎。这种集成确保了流畅的工作流程和对基本资源的简化访问。

成本管理

Vertex AI采用即用即付定价模式，基本设置的培训费用起价为每小时0.094美元，高性能配置的培训费用超过每小时11美元。特斯拉T4 GPU的GPU使用率为每小时0.40美元，A100显卡的GPU使用量为每小时2.93美元。这种灵活的定价使团队能够将支出与其计算需求相匹配，尽管资源密集型任务的成本可能会增加。

可扩展性

该平台支持大规模机器学习部署和数据工作流程，为要求苛刻的计算任务提供各种 GPU 选项。Vertex AI 的管道功能允许团队管理分布式系统的复杂工作流程。它与 Google Cloud 服务的无缝集成使得随着数据量的增加或模型变得更加复杂，扩展操作变得简单。

工作流程自动化

Vertex AI Pipelines 提供高级 MLOP 功能，实现整个 ML 生命周期的自动化。团队可以设计多步工作流程，处理从数据准备到培训、评估和部署的所有工作。借助内置的谷歌云集成，工作流程可以自动从 BigQuery 提取数据，使用 Dataflow 进行处理，并将模型部署到 Kubernetes 引擎，所有这些都无需自定义连接器或手动步骤。这种自动化突显了 Vertex AI 高效简化和扩展机器学习操作的能力。

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3. MLFLOW

MLflow

MLFlow 是一款用于管理机器学习实验和模型版本控制的免费开源解决方案，脱颖而出。与专有平台不同，它避免了将团队锁定在特定的基础架构中，对于希望更灵活地处理机器学习工作流程的小型团队或组织来说，它是一个有吸引力的选择。

模型集成

MLFlow 的优势之一是它能够跨各种框架工作，包括 TensorFLOW， PyTorch，以及 Scikit-learn。团队可以使用 CLI、Python、R、Java 或 REST API 等各种工具记录实验、跟踪性能指标和管理模型版本。它的模型注册表是控制模型版本和管理阶段过渡的集中中心。尽管这种多功能性是一个关键优势，但与付费的集成平台相比，它在不同的成本结构下运行。

成本管理

MLFlow 本身可以免费使用，成本仅来自支持它所需的计算能力和存储资源。

可扩展性

虽然 MLFlow 非常适合小规模的实验，但处理更大的生产工作负载可能需要额外的云基础架构。尽管如此，它还是有效地简化了机器学习生命周期中的某些自动化任务。

工作流程自动化

MLFlow 使机器学习工作流程的几个基本方面实现自动化。它在实验期间跟踪参数、指标和工件；通过其 “项目” 功能打包代码和依赖项以实现可重复性；并使用模型注册表来管理部署。但是，它的主要重点仍然是实验跟踪，而不是管理复杂的管道编排。

优点和缺点

为了进行清晰的比较，下表概述了三个平台的关键评估标准之间的权衡取舍： Prompts.ai， 顶点人工智能，以及 MLFLOW。这些标准包括 能力和工作流程覆盖范围， 集成和互操作性， 成本和可扩展性，以及 易用性和操作成熟度。本摘要旨在帮助美国团队选择满足其机器学习编排需求的最佳选项。

平台 能力和工作流程覆盖范围 集成和互操作性 成本和可扩展性 易用性和操作成熟度 Prompts.ai 优点： 将 35 多个人工智能模型（GPT、Claude、LLaMa、Gemini）合并到一个界面中；自动化跨部门的工作流程；支持 LoRa 训练、微调和 AI 代理创建。
缺点： 与旧的开源工具相比，生态系统较小，社区扩展和第三方插件较少。 优点： 与 Slack、Gmail 和 Trello 集成以实现工作流程自动化；支持跨团队项目工作流程。
缺点： 需要工程工作才能进行集成；连接到 CI/CD 和监控系统需要额外的设置。 优点： 即用即付的TOKN积分消除了经常性费用；入门级为0美元；声称通过更换35种以上工具将成本削减了98％；可扩展的计划从每月29美元（创作者）到会员每月99美元至129美元（商业）不等。
缺点： 需要监控 TOKN 积分使用情况以保持成本效率。 优点： 提供安全、统一的界面，可减少工具蔓延；支持即时 AI 比较；快速部署（声明 10 分钟）；企业级安全（SOC 2 类型 II、HIPAA、GDPR）。
缺点： 有限的第三方插件和社区扩展。 顶点人工智能 优点： 在 Google Cloud 上完全托管机器学习生命周期；支持 AutoML、自定义训练和模型部署；集成了数据和功能工程。
缺点： 多云或混合设置通常需要额外的工具（例如气流，Kubeflow）超越顶点 AI。 优点： 兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn；标准 API 可简化与现有代码库的集成。
缺点： 谷歌生态系统之外的团队可能会面临较慢的入职速度。 优点： 在 Google Cloud 上按使用量定价；可针对企业 AI 运营进行扩展，无需预付许可费。
缺点： 大规模工作负载的成本可能会显著增加；Google Cloud 的特定定价可能不适合多云策略。 优点： 通过用户界面、软件开发工具包和文档提供托管体验；继承了 GCP 的企业级安全、IAM 和监控；评分很高（平均为 4.7/5）。
缺点： 了解 GCP 概念（项目、IAM、网络）可能会带来一段学习曲线；对于 Google 生态系统之外的团队来说，入职速度较慢。 MLFLOW 优点： 在实验跟踪、模型打包和注册方面表现出色；与框架无关（TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn）；在管理机器学习生命周期方面具有开源灵活性。
缺点： 无法本地处理基础架构配置或复杂的数据管道编排。 优点： 具有大型生态系统的开源；支持主流云和本地环境；定义明确的 REST API 和 MLFlow 模型格式增强了可移植性。
缺点： 集成需要大量的工程工作；连接到 CI/CD、功能存储和监控系统可能很复杂；企业级功能（例如 SSO、治理仪表板）可能需要商业发行版或自定义开发。 优点： 免费开源许可证；混合模式允许托管和本地选项；成本与基础设施使用（计算、存储）挂钩。
缺点： 扩展更大的生产工作负载可能需要额外的云基础架构；团队必须自己管理基础架构。 优点： 提供灵活的 CLI、Python、R、Java 和 REST API 访问权限；集中式模型注册表支持版本控制。
缺点： 主要侧重于实验跟踪，而不是完整的管道编排。

Prompts.ai 因其快速部署、统一模型访问和可预测的成本而脱颖而出，使其成为旨在在不管理复杂基础设施的情况下简化操作的团队的绝佳选择。 顶点人工智能 提供与 Google Cloud 的无缝集成和高级自动化，但需要 GCP 专业知识，可能会将团队与单一云提供商联系起来。 MLFLOW 提供了最大的灵活性，没有许可费，但需要更多的工程工作来构建生产级的协调、监控和治理。这些比较为下一节奠定了基础，在该部分中，运营需求和成本效率将指导最终的建议。

结论

决定合适的 ML 编排平台取决于团队的技术专长、云基础架构和运营目标。 Prompts.ai 凭借其快速设置、可访问超过 35 种人工智能模型以及灵活的即用即付定价脱颖而出，起价为每月 0 美元。这使其非常适合希望简化工作流程并将成本降低多达98％的创意机构和企业。其安全界面具有内置的治理功能，吸引了在不承担大量基础设施管理负担的情况下寻求效率的组织。

每个平台都有针对不同需求量身定制的独特优势。 顶点人工智能 对于已经投资谷歌云的企业来说，这是一个不错的选择，它提供自动学习功能并与BigQuery无缝集成。它为新用户提供300美元的免费积分，从而更容易开始初始项目。其托管的 MLOps 工具，如 Vertex AI Pipelines，支持可扩展和可重复的工作流程。但是，不熟悉 Google Cloud 的团队可能会面临更艰难的学习曲线，采用多云策略的组织可能需要额外的编排解决方案。

对于以研究为重点的团队， MLFLOW 通过优先考虑实验跟踪、版本控制和可重复性而大放异彩。它的开源性质消除了前期成本，并且与Python、R、Java和REST API的兼容性确保了跨框架的灵活性。也就是说，为生产扩展 MLFlow 通常需要额外的工程来整合 CI/CD 管道、功能存储和监控系统。企业级功能，例如单点登录或治理仪表板，也可能需要商业发行版或自定义解决方案。