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机器学习工作流程很复杂，涉及数据准备、模型训练和部署等任务。协调框架通过自动化和管理这些步骤来简化此流程，从而节省时间并减少错误。以下是四个主要框架的简要分解：
每个框架都满足特定的需求。根据团队的专业知识、项目复杂性和可扩展性要求进行选择。
Prompts.ai 是一个企业级 AI 编排平台，将超过 35 种领先的语言模型整合到一个统一的界面中。与仅关注工作流程的典型框架不同，Prompts.ai 将机器学习编排与成本管理和高级治理工具相结合。
Prompts.ai 专为满足您的需求而设计。其统一的模型架构消除了管理多个工具的混乱，使组织能够轻松扩展人工智能运营。无论是添加新模型、扩大团队还是增加用户，该平台都能确保流程顺利进行，不会出现运营麻烦。更高级别的计划提供无限工作空间、问题解决者层最多99名合作者以及无限工作流程创建等福利，使其成为大规模人工智能计划的理想之选。
该平台的即用即付TOKN信用系统重新定义了人工智能成本，使支出与实际使用量保持一致。这种按需模式允许团队扩展其机器学习能力，而不会承受基础设施复杂性增加的负担。它与现有系统无缝集成，确保可扩展性不受干扰。
Prompts.ai 通过提供可轻松与现有技术生态系统集成的连接器和 API，在互操作性方面表现出色。其并排模型比较功能允许团队在单一界面内评估和优化性能，确保根据特定需求选择最佳模型。
治理是 Prompts.ai 的核心重点，提供内置审计跟踪、实时使用情况跟踪和详细支出监控等功能。该平台为每个模型和提示提供实时指标，确保透明度。借助基于角色的访问控制和强大的安全措施，团队可以强制合规性，同时实现人工智能项目的无缝协作。
得益于其友好的用户界面，部署 Prompts.ai 非常简单。该平台简化了传统上复杂的机器学习编排，使团队能够在短短几分钟内建立安全、合规的工作流程。直观的入职培训和企业培训可确保顺利开始，而即时工程师认证和专家 “省时” 等功能可帮助团队从第一天起就采用最佳实践。
首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯分享了 Prompts.ai 的 LoRa 和工作流程如何使他能够在一天之内完成 3D 渲染和商业计划书——此前这个过程需要数周的时间来完成渲染，一个月的时间来完成提案。这不仅节省了时间，而且无需进行昂贵的硬件升级。
Prompts.ai 的平均用户评分为 4.8/5，因其集中项目通信、自动化操作和高效处理复杂任务的能力而广受赞誉。
Apache Airflow 已经赢得了其作为最成熟的开源编排框架之一的地位。最初开发于 爱彼迎 并由 Apache 软件基金会 自2016年以来，它已成为管理数据和人工智能工作流程的首选工具。Airflow 的核心是使用有向无环图 (DAG) 来构建机器学习任务，即使是最复杂的管道依赖关系也变得清晰可控。
Airflow 之所以特别有效，是因为其基于 Python 的配置系统。团队可以将工作流程设计为代码，从而实现版本控制、测试和协作开发。这种方法将机器学习管道转换为更易于管理和扩展的资产。Airflow 广泛用于协调机器学习训练、AI 模型部署和检索增强生成工作流程等任务。
Airflow 的模块化设计确保其可以扩展以满足大型和小型组织的需求。它与AWS等主要云提供商无缝集成， 谷歌云平台，以及 微软天蓝色，使其成为混合或多云设置的绝佳选择。
随着机器学习操作的增长，Airflow 的动态管道生成功能使其能够毫不费力地处理增加的工作量并适应更复杂的需求。
Airflow 的突出特点之一是它能够与各种工具和平台集成。其庞大的社区构建的连接器和运算符库支持各种数据处理系统。得益于其 Python 基础，Airflow 几乎可以与任何提供 Python API 的平台配合使用，使其成为各种技术环境的多功能选择。
最近的更新进一步增强了Airflow在人工智能工作流程中的作用。再加上一个 LangChain 提供商，用户现在可以直接在 DAG 中触发代理运行、监控工具和安排上下文更新。这种集成水平不仅增强了功能，而且为改善工作流程监督奠定了基础。
Airflow 的 “工作流即代码” 方法为治理提供了坚实的框架。通过在 Python 中定义管道，团队可以利用版本控制、进行代码审查并进行有效协作，从而确保一致性和问责性。DAG 结构还提供清晰的执行路径，使依赖关系和数据沿袭易于追踪——这是合规性和对复杂工作流程进行故障排除的重要功能。
虽然 Airflow 提供强大的编排功能，但设置确实需要技术专业知识。团队必须处理安装、配置和持续维护，与商业平台相比，这可能要求更高。但是，这种复杂性有一个主要优势：完全控制编排管道。Airflow 的大量库还提供了灵活性，可满足团队内不同水平的技术水平。
谷歌开发的开源机器学习平台Kubeflow是专门为Kubernetes构建的。它旨在应对从数据准备和模型训练到部署和监控的整个机器学习生命周期中的挑战。凭借其容器优先架构，Kubeflow 确保了可移植性和可重复性，使其成为希望扩展其机器学习运营的组织的绝佳选择。它不是取代现有工具，而是无缝集成，增强了既定工作流程。
Kubeflow 基于 Kubernetes 构建，非常适合分布式训练，允许将大型机器学习任务划分到多个节点上。这种能力对于需要大量计算资源的深度学习项目特别有价值。此外，Kubeflow 优化了资源利用率，即使在空闲期间也能确保效率。它的设计不仅限于扩展，还提供与各种系统的平滑集成，以支持复杂的工作流程。
Kubeflow 可与现有工具和平台无缝协作，使其成为现有机器学习生态系统的多功能补充。例如，它与Apache Airflow等流行的工作流程系统集成，使团队能够将Kubeflow组件整合到他们当前的编排设置中。
该平台在云兼容性方面也表现出色，支持主要提供商，例如 亚马逊网络服务 (AWS)、谷歌云平台 (GCP) 和微软 Azure。这种多云支持使组织能够避免供应商锁定，同时利用每个提供商提供的最佳功能。
Kubeflow 的容器化架构通过依赖标准化的容器编排进一步增强了互操作性。团队可以将其机器学习代码、依赖关系和配置打包到容器中，从而确保从本地开发到生产集群等各种环境的性能一致。
此外，像羽衣甘蓝这样的工具简化了转换过程 Jupyter 笔记本电脑 进入 Kubeflow 流水线工作流程。Kubeflow 具有实验跟踪和工作流程组织的原生功能，使数据科学家能够从研究流水线平稳过渡到生产就绪管道。
部署 Kubeflow 需要 Kubernetes 方面的专业知识，这可能会给不熟悉容器编排的团队带来挑战。该平台假设对 pod、服务和部署等概念有所了解。但是，一旦设置完毕，Kubeflow 就会提供强大的基础架构来管理生产中的模型。它包括支持与模型管理工具集成的 API，例如 MLFLOW 和 TensorFlow 服务。虽然学习曲线可能很陡峭，但 Kubeflow 为有效扩展机器学习操作提供了坚实的框架。
Prefect 是一款现代工作流程编排平台，其设计采用 开发者 考虑到这一点，可提供流畅而直观的体验。与较旧、更严格的工作流程工具不同，Prefect 采用代码优先的方法，自然适合数据科学家和机器学习 (ML) 工程师的工作流程。通过允许开发人员使用纯 Python 编写工作流程，Prefect 可以处理复杂的幕后编排，让团队腾出时间专注于机器学习逻辑。
凭借其简化的设计，Prefect 减少了与编排相关的开销，使其成为想要避开复杂调度系统陡峭学习曲线的团队的绝佳选择。让我们深入探讨 Prefect 如何支持可扩展、稳健的运营。
Prefect 的架构旨在轻松扩展，同时支持两者 水平和垂直缩放 通过其灵活的执行模型。无论您是在单台笔记本电脑上工作还是管理大型云集群，Prefect 都能轻松适应您的计算需求。
这个 Prefect Cloud 该服务通过提供自动扩展功能更进一步，能够处理数千个并发工作流程。对于机器学习工作负载波动的组织，这意味着您可以在高峰时段处理大规模的批处理作业，在较安静的时段缩小规模——所有这些都无需手动调整。
Prefect 还启用 任务级并行化，允许 ML 管道中的各个步骤在多个工作程序中同时运行。这对于可以分布在内核或计算机上的数据预处理任务特别有用，从而显著缩短了管道执行时间。
Prefect 与 Python 生态，使其非常适合大多数机器学习堆栈。工作流程使用标准 Python 编写，因此您无需额外的适配器或特殊配置即可使用 scikit-learn 和 TensorFlow 等常用库。
该平台还提供与包括AWS、谷歌云平台和微软Azure在内的主要云提供商的原生集成。这些集成简化了身份验证和资源管理。此外，Prefect 的内置功能 搬运工人 支持可确保工作流程在开发、测试和生产环境中持续运行，从而简化部署。
Prefect 扩展了其互操作性 REST API 和网络挂钩，使其能够轻松连接外部系统，例如模型注册表、CI/CD 管道和监控工具。这种灵活性使您可以轻松触发其他应用程序的工作流程或将 Prefect 嵌入到现有的自动化工作流程中。
Prefect 不仅注重运营效率，还强调安全和可审计的工作流程管理。每个工作流程执行和参数更改都会被记录下来，从而提供清晰的审计跟踪，这在受监管的行业中尤其重要。
该平台的 基于角色的访问控制 (RBAC) 允许管理员向团队成员分配特定权限。例如，数据科学家可以进行实验，而机器学习工程师则保留对部署到生产的控制权，确保明确的责任分工。
Prefect 还集成了版本控制系统，可自动跟踪工作流程定义的更改。此功能可以轻松监控管道如何随着时间的推移而演变。此外，Prefect 支持同时运行同一工作流程的多个版本，从而实现安全实验和逐步推出更新。
Prefect 使部署变得简单而灵活，提供了满足各种组织需求的选项。这个 Prefect Cloud 服务消除了管理基础架构的麻烦——通过安装 Python 包和 API 密钥设置，团队可以在短短几分钟内使工作流程正常运行。
对于喜欢的组织来说 自托管解决方案，Prefect Server 可以通过单个 Docker Compose 命令进行部署。这种设置可以处理调度、监控和协调，而任务可以在任何地方运行，包括在本地计算机、云实例或容器编排平台上。
Prefect 还提供混合模型，其中元数据在 Prefect Cloud 中管理，而机器学习代码和数据保留在您的基础架构中。这种方法将托管服务的便利性与本地数据处理的安全性相结合。
凭借其以 Python 为先的设计，Prefect 很容易被采用。与需要学习特定领域语言或管理复杂 YAML 配置的工具不同，Prefect 工作流程就像普通的 Python 脚本一样，只是通过编排功能得到了增强。
本节比较了机器学习编排框架，重点介绍了它们的优点、缺点和理想的用例。每个框架都有自己的一系列优势和挑战，因此团队必须将这些因素与他们的技术专长、组织目标和特定的项目需求进行权衡。
Prompts.ai 以其简化的即时编排方法脱颖而出，可统一访问超过 35 个领先的 AI 模型。这消除了管理多个工具的麻烦，并通过其 SOC 2 Type II 认证确保了强大的安全性，使其成为处理敏感数据的组织的绝佳选择。但是，它在即时编排方面的专业知识意味着它不太适合更广泛的机器学习工作流程。此外，其规模较小的利基社区可能会为解决更复杂的问题带来挑战。
阿帕奇气流 在基于 DAG 的方法的支持下，因其结构化、以批处理为导向的工作流程和广泛的自定义功能而备受推崇。拥有 20,000 多名 GitHub 明星，并被爱彼迎等大公司采用， Netflix公司，以及 贝宝，它提供了一个成熟的生态系统。也就是说，其陡峭的学习曲线以及设置和维护所涉及的开销可能使其不太适合延伸到传统批处理之外的动态机器学习管道。
Kubeflow 是拥有 Kubernetes 专业知识的团队的首选，它提供的云原生设计支持机器学习生命周期中的无缝扩展和深度集成。它被谷歌等组织使用， IBM 公司，以及 SAP 适用于需要企业级可扩展性的分布式 ML 工作负载。但是，它的复杂性、苛刻的设置和更高的资源要求意味着对Kubernetes的扎实掌握对于充分利用其潜力至关重要。
学长 通过 Python 优先的方法、动态工作流程和实时可观察性解决了传统编排框架中存在的可用性问题。这些功能使其对注重易用性和快速迭代的团队特别有吸引力。尽管Prefect的社区不断壮大，拥有超过5,000名GitHub明星，但其生态系统不如Airflow的生态系统那么广泛，扩展到企业级部署可能是一项挑战。
为了帮助指导您的选择，下表重点介绍了每个框架的主要优势、局限性和理想用例：
在考虑成本时， Prompts.ai 和 学长 通常通过云托管和即用即付定价模式提供较低的准入门槛。另一方面， 阿帕奇气流 和 Kubeflow 通常需要大量的基础设施投资和专业人员。除了许可成本外，培训、维护和运营开销等因素也应成为决策过程的一部分。
每个框架都具有针对特定机器学习工作流程量身定制的独特优势。关键是选择与团队的专业知识、优先事项和目标相一致的方案。
对于那些专注于生成式人工智能和即时工程的人来说， Prompts.ai 通过统一访问超过35种人工智能模型和灵活的即用即付TOKN信用系统来简化运营，可降低高达98％的成本。
阿帕奇气流 为企业级数据管道提供强大且可自定义的解决方案。但是，它的学习曲线更陡峭，需要更复杂的设置。
Kubeflow 非常适合精通 Kubernetes 的团队，可实现平稳扩展和全面的 ML 生命周期集成。尽管如此，它确实需要大量的基础设施资源和专业知识。
为了获得更敏捷且以 Python 为中心的方法， 学长 支持动态工作流程和快速迭代，尽管其生态系统相对较小。
归根结底，您的决策应权衡可扩展性、互操作性、治理和部署便利性等因素，而不仅仅是许可成本。通过考虑近期需求和长期目标，您可以选择最能支持您的人工智能战略的框架。
Prompts.ai 的 即用即付 TOKN 积分系统 为组织提供了一种无需不必要成本即可直接访问 AI 服务的方式。使用这种模式，您只需为所使用的资源付费，无需预先承诺，也不会浪费支出。
该系统旨在与您一起成长。随着人工智能需求的增加，您可以毫不费力地添加更多积分以满足不断变化的需求。这确保了您的组织可以在不增加预算的情况下高效扩展，使其成为旨在管理人工智能支出的同时保持灵活性的初创企业和成熟企业的理想选择。
对于寻求简单和快速部署的团队， 学长 以其直观的界面和简单的设置脱颖而出。它的现代设计缩短了学习曲线，对于那些想要快速启动并运行而不处理复杂配置的人来说，这是一个不错的选择。
另一方面，而 阿帕奇气流 是一款功能强大且得到广泛认可的工具，它通常需要更多的精力来配置和维护。对于规模较小的团队或刚接触编排工具的团队来说，这可能是一个挑战。Prefect 对用户友好性和适应性的关注使其对重视速度和最低设置要求的团队特别有吸引力。
对于精通Kubernetes的团队来说，Kubeflow是一个不错的选择，因为它建立在Kubernetes的功能基础上，可以简化分布式机器学习工作流程。它使您能够在容器化设置中创建、部署和管理机器学习管道，从而确保可扩展性和可靠性。
Kubeflow 的一个突出特点是它与广泛使用的 ML 工具和框架的顺畅集成，这有助于简化复杂工作流程的编排。对于已经熟练使用 Kubernetes 的团队，Kubeflow 最大限度地减少了额外培训的需求，同时为分布式训练、超参数调整和模型服务提供了坚实的支持。
