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AI 工作流程平台可简化和自动化复杂流程，使团队能够专注于构建解决方案，而不是管理基础架构。具有诸如此类的功能 大型语言模型 (LLM) 集成、节省成本的工具和可扩展的设计，这些平台对企业来说已变得至关重要。以下是你需要知道的：
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选择 Prompts.ai 实现无缝的 LLM 集成和成本透明度， TFX 用于 TensorFlow 特定的管道，或 气流 用于灵活的、基于 Python 的编排。每个平台都能满足不同的需求，因此请根据团队的专业知识和工作流程目标进行选择。
Prompts.ai 是一个全面的人工智能编排平台，汇集了超过 35 种顶级大型语言模型，包括 GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，在一个安全和统一的接口下。通过整合对这些模型的访问权限，它简化了集成并消除了管理多个订阅的麻烦。这种集中式系统为LLM的无缝集成提供了坚实的框架。
Prompts.ai 通过将人为环控制直接嵌入到流程中，将脆弱的 LLM 工作流程转变为可靠、可随时投入生产的系统。这些控制措施允许团队在关键决策点暂停 AI 操作以进行人工审查，从而确保谨慎处理敏感任务。该平台的统一控制系统监督数据、机器学习和人工智能代理，使工作流程可以轻松过渡 搬运工人， Kubernetes，以及无服务器环境-无需修改代码。
Prompts.ai 采用灵活的即用即付模式 代币积分，它将支出与使用量直接挂钩。其集成的FinOps层可实时跟踪所有模型的代币消费，为团队提供全面的支出可见性。这种设置可以帮助组织将人工智能软件成本削减多达 98%，而并排的绩效比较可确保团队为每项特定任务选择最具成本效益的模型。
Prompts.ai 专为支持增长而构建，可从个人用户适应大型企业运营。团队可以在短短几分钟内快速添加模型、用户和工作流程。这个 即时工程师认证 该计划确立了最佳实践，并授权内部专家支持可扩展的人工智能采用。预先设计的提示工作流程提供了可重复使用的模板，从而加快了常见任务的部署。对于企业而言，随着组织扩展其人工智能能力，详细的审计跟踪等功能可确保安全性和合规性，这是当今快速变化的商业格局中必不可少的考虑因素。
TensorFlow 扩展版 (TFX) 是一个强大的开源框架，专为创建全面的机器学习管道而量身定制。它专为生产环境而设计，在 Apache 2.0 许可证下运行，支持从数据摄取到跨分布式系统的模型部署等各种任务。许多领先的企业依靠 TFX 来有效简化和管理其生产机器学习工作流程。
TFX 的优势之一在于它能够标准化部署和预处理。它可以容纳各种部署目标，包括 TensorFlow 服务 用于服务器端操作， TensorFlow 简 适用于移动和物联网设备，以及 TensorFlow.js 用于基于 Web 的应用程序。为了确保训练和发球之间的一致性， tf.变换 库将预处理步骤导出为 TensorFlow 图，从而消除了数据转换中的不匹配。
该框架还包括 InfraValidator 组件，在部署之前检查模型与目标基础架构（例如特定的 Docker 镜像或 Kubernetes 设置）的兼容性。这样可以确保模型随时可以正常使用。例如，在 2023 年 3 月， 沃达丰 与... 合作 谷歌云 将 TensorFlow 数据验证 (TFDV) 集成到他们的数据合约中。此举增强了他们在全球电信数据湖中的数据治理能力，与他们的人工智能和机器学习策略保持一致。这些功能突显了 TFX 的无缝集成能力，尤其是大型语言模型 (LLM) 的无缝集成能力。
TFX 装备精良，可以处理生成式 AI 模型的部署，包括 稳定的扩散，利用 TensorFlow Serving 和 GKE 进行高效部署。其多模态数据处理能力使其适用于图像字幕和视觉语言建模等任务，由专用组件支持。2023 年 10 月， Spotif 利用 TFX 和 TF-Agents 为音乐推荐创建强化学习模型，成功地将研究模型过渡到制作管道。这些用例证明了 TFX 在满足现代 AI 应用程序需求方面的适应性。
从单进程设置到大型分布式系统，TFX 专为轻松扩展而构建。它与诸如此类的工具集成 阿帕奇气流 和 Kubeflow 管道 协调多个工作人员的任务。其模块化设计包括诸如TensorFlow转换和TensorFlow数据验证之类的专业库，两者均针对大规模的高性能机器学习进行了优化。
该平台还提供缓存功能以减少计算开销。通过使用 enable_cache=true 参数，TFX 可避免在输入保持不变的情况下重新运行昂贵的组件。此外，它允许用户仅重新运行失败的任务，而不是整个管道，从而节省时间和资源。这种效率使得 TFX 成为希望优化机器学习工作流程的企业的实际选择。
Apache Airflow 是一个用于协调工作流程的开源平台，根据阿帕奇许可证发布。2025年4月22日发布的Airflow 3.0标志着一个重要的里程碑，因为它已成为跨分布式系统管理人工智能工作流程的首选解决方案。它的突出特点是其 Python 原生设计，允许开发人员将工作流程定义为代码，而不受专有语言的束缚。
Airflow 擅长通过其灵活和可扩展的架构连接各种 AI 工具。它为主要的人工智能服务提供专业的提供商套餐，例如 OpenAI， Cohere， Pinecone， Weaviate， Qdrant，以及 Databricks。这种适应性使用户可以创建无缝集成多个组件的工作流程。例如，您可以设计一个管道，该管道从 S3 存储桶检索数据，使用 Spark 集群对其进行处理，通过 API 将其发送到大型语言模型，并将嵌入存储在矢量数据库中，所有这些都在一个协调的工作流程中完成。
“Airflow 的可扩展 Python 框架使您能够构建与几乎任何技术连接的工作流程。”
- Apache 气流文档
该平台使用 xCOM 进行元数据共享，使用 TaskFlow API 实现自动数据传递，简化任务之间的数据交换。这种设计可确保与流行的机器学习库顺利集成，例如 PyTorch 和 TensorFlow。此外，它只能重新运行失败的任务，从而减少了与复杂的人工智能训练或推理过程相关的时间和计算成本。这些功能使Airflow成为管理错综复杂的人工智能工作流程的可靠选择。
Airflow 的架构专为处理各种规模的工作负载而构建，可轻松扩展以满足不同的需求。它使用消息队列协调分布式系统中的工作人员，从而实现几乎无限的可扩展性。该平台支持多个执行器，包括用于处理长时间运行任务的 CeleryExecutor 和用于在隔离的 pod 中运行任务的 KubernetesExecutor。对于需要不同计算资源的人工智能工作流程，例如用于训练的 GPU 和用于预处理的 CPU，KubernetesExecutor 可以动态启动特定任务的 pod，这些容器在任务完成后会自动缩小规模。
Airflow 的官方 Helm Chart 简化了 Kubernetes 上的部署，该图表支持高效的资源分配，使大型团队能够有效地管理工作流程。为防止资源瓶颈，管理员可以使用池等功能来控制任务并发性，即使工作流程涉及外部 API 或共享数据存储，也能确保平稳运行。此外，2025 年 4 月，Apache Airflow 社区推出了新的 Task SDK，该软件开发工具包将 DAG 创作与平台的核心内部结构分开。此更新提高了稳定性并确保了对开发人员的更好兼容性。
AI 工作流程平台对比：Prompts.ai 与 TensorFlow 扩展版与 Apache Airflow
在评估人工智能工作流程平台时，很明显，每个选项都有其自身的优势和折衷方案。下表重点介绍了三个平台的核心功能，然后仔细研究了它们的关键方面。
Prompts.ai 通过整合多个领先的 LLM 的访问权限、通过即用即付的 TOKN 积分和取消订阅费来节省成本而脱颖而出。相比之下，TensorFlow Extended（TFX）和Apache Airflow将成本转移到基础设施和运营管理上。Airflow 的开源性质吸引了拥有成熟的 DevOps 资源的团队，但维护分布式系统所需的工程时间可能很长。
对于 LLM 特定的工作流程，Prompts.ai 提供即时版本控制和实时成本跟踪等功能，使其成为专注于大型语言模型的团队的绝佳选择。Apache Airflow 虽然不提供原生 LLM 编排，但提供了强大的云集成，而 TensorFlow Extended 仍然专用于传统的机器学习管道。
扩展能力也有所不同。Prompts.ai 提供可轻松扩展的托管服务，允许团队在几分钟内添加模型或用户。Apache Airflow 支持通过可配置的执行器和消息队列进行动态扩展，但需要额外的设置。TensorFlow Extended 针对生产机器学习管道进行了优化，它依靠分布式系统方面的深厚专业知识来实现有效扩展。
归根结底，您的选择将取决于团队的技术专长和特定的工作流程需求。Prompts.ai 非常适合寻求快速部署 LLM 且将基础架构复杂性降至最低的团队。Apache Airflow吸引了那些具有强大Python工程技能和多样化工具生态系统的人，而TensorFlow Extended则非常适合已经扎根于TensorFlow生态系统并专注于生产级机器学习管道的团队。这些比较为你权衡选择时做出明智的决策提供了基础。
选择正确的人工智能工作流程平台需要使团队的技能与自动化目标保持一致。如果你的优先事项是无缝的 LLM 集成， Prompts.ai 脱颖而出，可即时访问超过35种领先模型，通过以下方式进行实时成本跟踪 代币积分，以及专为在团队之间轻松扩展而设计的企业级治理功能。
但是，其他平台可能需要更重大的工程投入。 TensorFLOW 扩展版 对于深入 TensorFlow 生态系统的团队来说，这是一个绝佳的选择，但它需要分布式系统的高级知识，并且缺乏非 TensorFlow 框架的灵活性。另一方面， 阿帕奇气流 尽管它增加了管理基础设施和运营成本的负担，但其 “工作流程即代码” 理念在以批处理为导向的工作流程中大放异彩。
归根结底，您的决定取决于您要将工程资源分配到何处。 Prompts.ai 通过提供集成的即时版本控制和并行模型比较来减少对 DevOps 支持的需求，使其成为注重快速部署和成本效益的企业的绝佳选择。拥有强大 Python 专业知识和 Kubernetes 设置的团队可能会倾向于 Apache Airflow 的灵活性，而那些旨在整合工具的团队则会欣赏 Prompts.ai 的即用即付即付的简单性。
要做出最佳选择，请从一个试点项目开始，该项目侧重于您的首要任务，例如成本透明度、可扩展性和 LLM 编排。该平台可简化模型集成、增强团队协作并确保合规性，将是推动人工智能计划可持续增长的平台。使用这种战略方法来指导您下一步优化 AI 工作流程。
Prompts.ai 为整合提供了一个简单的解决方案 大型语言模型 (LLM) 进入您的工作流程。该平台在构建时充分考虑了易用性，消除了人工智能流程的复杂性，可以轻松部署和管理模型。
配备强大的 互操作性功能 Prompts.ai 专为支持高级 AI 工作流程而设计，允许你充分利用 LLM 的全部力量，同时节省时间和资源。它与您当前系统的无缝集成使其成为旨在扩展其人工智能能力而不会出现不必要复杂情况的企业的明智选择。
Prompts.ai 通过简化流程和消除效率低下现象，改变组织处理 AI 工作流程的方式。通过其智能自动化和与大型语言模型的平稳集成，它减少了手动任务，节省了宝贵的时间和资源。
该平台的直观设计使团队可以毫不费力地部署和管理工作流程，无需大量培训或昂贵的基础架构。这确保了企业能够在控制成本的同时有效地实现其目标。
Prompts.ai 是一个云原生平台，旨在轻松处理企业级 AI 工作流程的需求。支持 超过 35 种大型语言模型，包括众所周知的名字，例如 GPT-4 而且 Claude，它通过单个 API 提供对所有这些模型的访问权限，从而简化了操作。这种设置使组织无需额外的基础架构即可轻松地在模型之间切换或添加新模型，从而确保平稳的横向扩展以管理不断增加的工作负载。
该平台提供 实时成本跟踪，为团队提供了有效监控使用情况和支出的工具。此功能可帮助组织在控制预算的同时扩展资源，一些客户表示令人印象深刻 最多可节省 98% 的成本。对于监管严格的行业，Prompts.ai 确保 企业级安全 通过基于角色的访问权限、审计日志和合规性控制等功能，为安全扩展提供高枕无忧。
其动态架构旨在自动调整计算资源，轻松适应高吞吐量工作负载。这使该平台无需手动调整即可处理数千个并发的人工智能请求，使其成为旨在简化人工智能运营的企业的可靠选择。
