Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
机器学习编排工具通过自动化、调度和监控任务来简化工作流程。本文比较了领先的平台，以帮助您选择适合自己需求的解决方案。主要亮点：
每个平台都有独特的优势，来自 成本效率 到 企业级治理。无论您是需要开源灵活性、云原生集成还是注重合规性的工具，本指南都能帮助您做出明智的决定。
Prompts.ai 是一个统一的人工智能编排平台，旨在简化管理多个机器学习工具的复杂性。可以安全访问超过 35 个领先的 AI 模型，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，该平台通过单一界面帮助组织简化人工智能项目并应对工具过载的挑战。让我们深入探讨使 Prompts.ai 成为杰出解决方案的功能。
该平台的主要优势之一是它能够将各种人工智能框架集成到一个统一的系统中。Prompts.ai 为用户提供用于图像生成和动画等任务的工具，其特点是与 旅程中途，谷歌 DeepMind ImageFX，Flux 1 通过 comfyUI、Reve AI、Kling AI、Luma AI 和谷歌 DeepMind Veo2。例如，自由职业者人工智能总监约翰内斯·V. 通过结合多种工具为百年灵制作宣传视频和LoRa增强版宝马概念车视频，展示了该平台的多功能性。
Prompts.ai 通过其强大的工作流程自动化功能将分散的 AI 任务转换为简化、可重复的流程。它的 “互操作工作流程” 允许用户构建 AI 代理，以自动处理复杂的多步骤流程。根据订阅级别的不同，团队可以在按使用量付费的基础上使用预建的工作流程，也可以设计具有不同灵活性的自定义工作流程。
Prompts.ai 非常重视企业治理。该平台在构建时考虑了合规性，结合了来自 SOC 2 第二类、HIPAA 和 GDPR 框架的最佳实践，以确保数据安全。它还启动了其SOC 2 II类审计流程，并与Vanta合作进行持续的控制监控。用户可以通过信任中心 (https://trust.prompts.ai/) 实时跟踪其安全状态，该中心提供有关政策、控制和合规措施的最新信息。对于企业而言，“合规监控” 和 “治理管理” 等附加功能可对所有人工智能活动进行全面监督。
“大规模治理：所有人工智能交互的全面可见性和可审计性。” — Prompts.ai
管理成本是 Prompts.ai 的重中之重。该平台声称通过集中访问超过35种人工智能工具并取代断开连接的订阅，将人工智能支出减少了98％，总体成本降低了95％。其即用即付的TOKN模式使支出与实际使用量保持一致，这对于工作负载波动的团队特别有利。
“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。” — Steven Simmons，首席执行官兼创始人
Prompts.ai 通过灵活的部署选项满足各种基础设施需求。个人计划从免费到每月99美元不等，而商业计划的价格在每位会员每月99美元至129美元之间。此外，该平台还包括一项用于并排比较大型语言模型的功能，据报道，该功能将团队生产力提高了10倍。
“建筑师将人工智能与创造性愿景融为一体，曾经不得不依赖耗时的绘图流程。现在，通过在 Prompts.ai 上并排比较不同的 LLM，她可以将复杂的项目变为现实，同时探索创新、梦幻般的概念。” — Ar.周俊杰，建筑师
Kubeflow 是一个基于 Kubernetes 构建的开源平台，旨在通过利用容器编排来简化和扩展机器学习 (ML) 工作流程。它在管理大规模机器学习运营的组织中越来越受欢迎。
借助 Kubeflow，数据科学团队可以通过定义无缝集成各个阶段（例如数据预处理、模型训练、验证和部署）的管道来自动化复杂的机器学习工作流程。例如，Kubeflow 可以处理整个 ML 生命周期——从准备数据、进行分布式 GPU 训练到验证和部署模型——同时还可以在有新数据可用时管理资源分配、版本控制和重新训练模型等任务。
Kubeflow 之所以脱颖而出，是因为它能够在不同的环境中部署机器学习工作流程，无论是本地、本地还是云端，无需进行重大架构调整。其 Kubernetes 原生框架与 Kubernetes 生态系统和主要云提供商顺利集成，使团队能够在多个基础设施上扩展运营。这种灵活性支持一系列部署需求，但保持成本可控也有其自身的考虑。
作为一种开源工具，Kubeflow 取消了许可费，这意味着成本主要与 Kubernetes 和云资源的使用有关。其高效的资源管理有助于减少计算费用。但是，设置和维护Kubeflow需要Kubernetes方面的专业知识，这可能会导致额外的人员配置或培训投资。
Apache Airflow 是一个开源平台，旨在以编程方式创作、安排和监控工作流程，使其成为管理数据管道的强大工具。随着机器学习扩展的添加，它更进一步，可以将模型训练、评估和部署等任务直接在 Airflow 环境中顺利集成。
这些扩展将 Apache Airflow 提升为一个全面的解决方案，用于协调完整的机器学习管道，简化了从头到尾的流程。
Domino Data Lab 提供专为企业数据科学量身定制的平台，旨在支持可扩展的机器学习工作流程。尽管它在企业层面简化了机器学习流程，但其公开文档不足以解决关键的编排元素。自动化管道管理、治理措施、多云部署能力和成本管理等关键领域尚未详细说明。为了更深入地了解这些功能，建议探索供应商的专有资源。与其他具有更透明功能描述的平台相比，这种公开细节的缺乏可能需要额外的研究来全面评估其对企业应用程序的适用性。
DataRobot 人工智能平台专为寻求简化机器学习流程同时保持严格监督的企业而设计。它专注于自动化机器学习任务，并确保开发生命周期每个阶段的透明度和可控性。
该平台非常注重治理，可自动跟踪和记录模型开发的每一个步骤，从而创建详细的审计跟踪。这不仅支持问责制，而且简化了对监管要求的遵守。此外，内置工具有助于识别和解决模型预测中的潜在偏差，而基于角色的访问控制可保护敏感数据，并确保只有授权用户才能访问。这些功能共同维护了较高的监管和安全标准。
IBM watsonx Orchestrate 的设计以企业安全性和合规性为核心。与以开发人员为中心的工具不同，该平台专为寻求可靠解决方案的IT和业务团队量身定制，以实现人工智能工作流程自动化，同时保持严格治理。它与现有系统无缝集成，使其成为将安全性和合规性放在首位的组织的理想选择。
watsonx Orchestrate 源自 IBM 的 watsonx 人工智能和数据平台生态系统，强调人工智能运营的透明度。它对信任和治理的关注使其特别适用于监管要求至关重要的金融服务、医疗保健和政府等行业。
该平台通过连接数据预处理、模型部署和性能监控等各种步骤，在自动化复杂的企业 AI 工作流程方面大放异彩。它链接了数据源、处理工具和业务应用程序，使工作流程无需人工干预即可顺利跨部门移动。
一项突出的功能是它能够管理复杂的依赖关系并根据工作流程结果触发操作。条件逻辑允许团队创建可动态适应不断变化的条件或数据质量问题的工作流程，从而确保高效和响应式运营。
治理是 IBM watsonx Orchestrate 的基石。它包括基于角色的访问控制，用于管理工作流程、数据和模型输出的权限。每项操作都会通过审计跟踪自动记录，从而帮助组织达到合规标准。准时批准和内置策略引擎等功能可强制执行运营保障，从而简化受监管行业的合规流程。
这些强大的治理工具使其与传统的开源选项区分开来，后者通常无法满足金融和医疗保健等行业严格的合规需求。
IBM watsonx Orchestrate 通过混合云和本地部署选项提供灵活性，可满足不同的安全和性能要求。它的 REST API 支持与各种企业系统的集成，确保随着组织需求的变化而扩展性。
这种灵活性使企业能够在不影响其现有安全性和合规性措施的情况下采用高级协调功能，弥合创新与风险管理之间的差距。
AWS SageMaker Pipelines 简化了自动化机器学习工作流程的流程，为企业需求提供了安全高效的解决方案。通过利用可视化设计器和 SDK，它将劳动密集型任务转换为可重复的自动化流程。该服务通过自动管理依赖关系来确保平稳执行，仅在满足所需条件时才运行每个步骤。这种视觉设计和自动化工作流程的方法反映了对无缝和互联的人工智能系统不断增长的需求。
Azure 机器学习 mLOps 为在 Azure 上管理机器学习工作流程提供了强大的解决方案。通过将高级自动化与企业级治理相结合，它可以满足优先考虑合规性和运营效率的组织。
Azure 机器学习 mLOP 通过以下方式简化了机器学习管道的创建和管理 Azure 数据工厂 (ADF)。借助可视化和基于代码的工具，ADF 使用户能够毫不费力地设计、安排和协调端到端工作流程。
对于大规模的分布式 AI 工作流程，该平台包含 synapseML。这种集成利用了 阿帕奇火花 以及用于处理大数据环境的云数据仓库，确保可扩展的模型部署和分析。此外，该平台支持 MLFlow 客户端集成，使用户能够通过 MLFlow API 一致地记录实验、模型和指标。这确保了机器学习生命周期的所有阶段的顺利跟踪和协调。这些自动化工具可与 Azure 的合规性功能无缝协作。
Azure 机器学习 mLOP 通过实施基于角色的访问控制、加密和全面的数据版本控制来跟踪更改和促进回滚，从而满足受监管行业的严格要求。它还整合了负责任的人工智能工具，包括模型可解释性、偏差检测和公平性指标，帮助组织维持合乎道德和透明的人工智能实践。
每种解决方案都有其自身的优势和折衷方案，因此在很大程度上取决于您的特定需求、预算和技术专长。以下是解决方案审查的关键要点的明细。
企业级平台，例如 Prompts.ai，通过统一多个 AI 模型来简化工作流程，并且可以将人工智能成本削减多达 98%。
开源解决方案，包括Kubeflow和Apache Airflow，在强大的社区支持下，提供了灵活性和定制性。但是，它们需要大量的设置工作和高级技术技能。
云原生产品 例如AWS SageMaker Pipelines和Azure机器学习，MLOPs可以无缝集成到各自的生态系统中，但可能导致供应商锁定和多云环境的成本上升。
该表重点介绍了每个平台的优势和局限性，重点介绍了成本、复杂性和治理等因素。
成本结构、技术需求和治理能力的差异惊人。例如，像 Prompts.ai 这样的即用即付平台使支出与实际使用量保持一致，而 Kubeflow 等开源选项需要高级专业知识来进行设置和管理。企业平台通常包括内置的审计跟踪和基于角色的访问控制，而开源工具通常需要自定义的合规性解决方案。这些区别可以指导你为机器学习项目做出最佳选择。
为机器学习项目选择正确的编排解决方案取决于贵组织独特的优先事项、技术专长和预算。
归根结底，最佳选择在于使平台的功能与组织的目标和资源保持一致。
在为机器学习项目选择编排解决方案时，务必优先考虑与团队工作流程和项目目标相匹配的因素。首先要确保 与您当前的技术堆栈兼容 -这将使集成变得无缝并减少设置难题。同样重要的是 易用性，这使您的团队能够快速高效地掌握该平台的使用速度。
寻找诸如此类的功能 工作流程自动化， 实时监控，以及 警报工具 简化操作并在潜在问题升级之前将其解决。最后，评估该解决方案能否应付 可扩展性 并随着机器学习计划的不断扩大，为团队的发展提供支持。
Prompts.ai 维护顶级合规标准，例如 SOC 2 类型 II， 你好，以及 GDPR，确保您的数据在每个阶段都保持安全。通过与Vanta集成，该平台可以持续监控安全控制措施，持续保证合规性。
作为其致力于强有力的治理和企业级安全的一部分，Prompts.ai 开始了 SOC 2 II 类审核流程 2025 年 6 月 19 日。
Prompts.ai 使您最多可以削减成本 95% 通过将超过35种人工智能工具整合到一个高效的平台中。通过整合这些工具，您可以消除管理多个订阅的麻烦和费用，同时简化操作。
用它的 即用即付定价模式，您只需按实际用量付费，这使您可以灵活地根据需求调整费用。为了节省更多费用，您可以选择年度计划，该计划附带了 10% 折扣，使其成为长期承诺的明智选择。
