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机器学习编排平台简化了 复杂的工作流程，例如数据预处理、模型训练和部署。对于美国企业而言，管理分散的工具和控制人工智能成本是紧迫的挑战。本指南比较了四个最受好评的平台- prompts.ai， Dagster， Kubeflow，以及 元流 -取决于他们的能力 简化运营、扩展工作流程并确保成本透明度。
每个平台都能满足不同的需求，从注重成本的企业到优先考虑可扩展性或开发人员友好型工具的团队。以下是快速对比，可帮助您选择正确的解决方案。
选择符合您的技术专长、预算和 AI 工作流程要求的平台。
Prompts.ai 是一个尖端的人工智能编排平台，旨在应对工具蔓延和成本不明的挑战。它将用户连接到超过 35 种性能最佳的大型语言模型，比如 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -全部通过一个安全界面。它专为《财富》500强公司、创意机构和研究实验室量身定制，可简化人工智能工作流程，实现最高效率。
Prompts.ai 通过提供统一的界面，消除了兼顾多个工具的麻烦。这种简化的设计促进了无缝协作，使数据科学家和MLOps工程师能够使用一组稳定的资源，而不会受到分散工具链的摩擦。
该平台将一次性实验变成 结构化、可重复的工作流程 使用其预建的 节省时间。这些工具加快了生产时间表并提高了流程效率。团队还可以并排比较模型，利用性能指标来就哪种模型最适合其特定用例做出明智的决定。
Prompts.ai 是用以下方式构建的 企业级治理 在脑海中。它包括每次 AI 交互的审计跟踪，以及批准工作流程和访问控制。这些功能为商界领袖提供了所需的监督，以确保 安全合规的 AI 部署。
无论你是启动小型试点项目还是在整个组织中部署 AI，Prompts.ai 都旨在与你一起成长。其灵活的即用即付TOKN积分系统可确保使用量与您的运营需求和结果保持一致。
Prompts.ai 使用实时 FinOps 工具解决预算问题，这些工具将请求路由到具有成本效益的模型。这种方法可以将人工智能支出减少多达98％，帮助企业管理隐性成本并减少财务不确定性。这种对成本控制的强烈关注为评估其他协调解决方案奠定了基础。
Dagster 是一个数据编排平台，它采用独特的方法，专注于 以资产为中心的工作流程管理。与传统的以管道为中心的系统不同，它围绕数据资产组织工作流程，从而更容易理解依赖关系并跟踪整个机器学习过程中的数据沿袭情况。
Dagster 可与各种数据工具和云平台无缝集成，包括 阿帕奇火花， 债务， 熊猫、AWS、谷歌云和 Azure。它的 Python 原生设计确保了与机器学习框架的顺畅兼容性，例如 TensorFLOW， PyTorch，以及 scikit-learn。
Dagster 的突出功能之一是 软件定义资产 (SDA)，这允许团队将数据资产定义为代码。这简化了复杂机器学习堆栈中各种工具的集成，减少了连接不同系统的挑战。
用 Dagster's 声明式模型，团队可以专注于定义所需的结果，而不是实现这些结果的具体步骤。这减少了样板代码，使工作流程更易于维护。该平台还可自动解析依赖关系，并支持并行执行以加快处理速度。
这个 Dagit 网页界面 通过提供对管道执行、数据输出和质量检查的实时洞察来提高效率。团队可以通过直观的可视界面监控作业进度、调试失败并探索数据沿袭情况。这种图形化方法减少了故障排除时间并简化了问题解决。
Dagster 具有内置的数据沿袭跟踪功能，可确保自动记录每次转换。这会创建一个 详细的审计记录，演示数据如何流经系统并提供支持 遵守治理法规。
该平台还包括 数据质量测试，使团队能够在每个管道阶段设定对数据的期望。当数据不符合指定标准时会触发警报，这有助于防止下游问题并维护机器学习工作流程的完整性。
Dagster 旨在处理各种执行环境，从本地设置到大规模云部署。它可以 水平缩放 跨越 Kubernetes 集群，并与工作流程引擎集成，例如 芹菜 用于分布式执行。这种可扩展性使团队可以从小规模开始，并随着需求的变化而扩展。
它是 回填能力 特别有用，可以在管道逻辑发生变化时高效地重新处理历史数据。通过仅识别和重新计算必要的资产，Dagster 可以节省时间和资源。
Dagster 通过跟踪资源使用情况和跳过冗余计算来帮助控制云开支。这种对效率的关注，加上其强大的合规性和工作流程管理功能，使得 Dagster 成为协调现代 AI 工作流程的强大工具。
谷歌开发的开源平台 Kubeflow 将 Kubernetes 集群转变为强大的机器学习 (ML) 环境。它提供了一组强大的工具，用于大规模开发、训练和部署机器学习模型。
Kubeflow 采用云原生原理设计，可在谷歌云平台、亚马逊网络服务和微软 Azure 等主要云提供商托管的 Kubernetes 集群上无缝运行。它支持广泛使用的机器学习框架，包括TensorFlow和PyTorch，因此可以灵活地用于各种工作流程。使用流水线软件开发工具包，数据科学家可以在 Python 中定义工作流程，而无需深入研究 Kubernetes 的复杂性。该平台还集成了实验跟踪和模型服务工具，增加了其功能的灵活性。它的笔记本电脑服务器，例如 Jupyter 和 JupyterLab 为实验提供了熟悉的环境，同时与大规模数据处理和高级服务管理工具的集成确保了流畅、可重复的工作流程。
Kubeflow Pipelines 旨在通过确保可重复的容器化工作流程执行来提高效率。工作流程的每个步骤都在自己的容器中运行，从而保持环境之间的一致性。Katib 是 Kubeflow 的另一个功能，它通过并行实验自动进行超参数调整，从而节省时间和精力。此外，Kubeflow 支持多租户，允许多个团队在同一 Kubernetes 集群上工作，同时保持工作负载安全隔离。
Kubeflow 利用了 Kubernetes 水平窗格自动缩放 根据工作负载需求动态调整资源分配，确保模型训练期间的有效扩展。它还支持通过数据和模型并行进行分布式训练，从而加快复杂模型的训练。为了进一步简化开发，Kubeflow 包括了存储中间结果的管道缓存功能，允许后续运行跳过未更改的步骤，从而加快迭代速度。
虽然 Kubeflow 不直接处理账单，但它集成了监控工具，例如 普罗米修斯 和 格拉法纳 提供有关资源使用情况的详细见解。这些工具跟踪实验中的 CPU、内存和 GPU 利用率，帮助团队就资源分配和成本管理做出明智的决策。资源配额和限制进一步确保没有单一工作负载主导集群的资源，从而促进了公平使用和效率。
Metaflow，最初由 Netflix公司 后来又是开源的，旨在使机器学习工作流程更加平易近人，即使对于那些没有广泛技术专业知识的人来说也是如此。通过专注于用户友好、以人为本的方法，它允许从业者使用熟悉的 Python 语法构建和扩展机器学习工作流程，同时在后台管理分布式计算的复杂细节。与其他顶级编排平台一样，它简化了人工智能工作流程的复杂性。
Metaflow 与广泛使用的数据科学工具和云基础架构无缝集成，使其成为数据科学家的多功能选择。它可以与关键的 AWS 服务原生配合使用，例如用于数据存储的 S3、用于计算能力的 EC2 和用于任务调度的 AWS Batch。此外，它支持流行的Python库，例如熊猫、scikit-learn和TensorFlow，从而确保为用户提供一致且熟悉的环境。其基于装饰器的设计允许将标准的 Python 函数转换为可扩展的工作流程步骤，而编码工作量最小。此外，它与 Jupyter 笔记本电脑的兼容性允许在投入生产之前进行本地原型设计，从而创建流畅高效的开发管道。
Metaflow 通过自动化版本控制、工件管理和数据存储等任务来简化机器学习开发，确保工作流程的可重复性和高效性。每次运行都会生成不可变的代码、数据和参数快照，从而提供清晰的实验记录并实现可重复性。它的简历功能特别有用，它允许用户从任何步骤重新启动工作流程，从而节省大量的开发时间和精力。
Metaflow 在构建时考虑了可扩展性，针对云环境进行了优化，可自动扩展资源。通过使用简单的 Python 装饰器，数据科学家可以定义资源需求，该平台负责配置必要的计算能力。无论是内存密集型任务的垂直扩展，还是并行处理的水平扩展，Metaflow 都会根据每个工作流程的需求动态分配资源。这种灵活性确保了从本地开发到大规模云执行的无缝过渡，使用户能够轻松处理不同复杂程度的项目。
选择正确的机器学习编排平台通常可以归结为权衡每个选项的优缺点。通过了解这些区别，组织可以根据其技术需求、运营目标和可用资源来调整自己的选择。
以下是一些领先平台的比较情况：
Prompts.ai 在企业环境中脱颖而出 成本管理和治理 占据中心位置。其统一的界面简化了对多个人工智能工具的管理，实时成本跟踪确保了对人工智能支出的清晰可见性。TOKN信用体系将成本与使用量直接挂钩，非常适合希望避免持续订阅费的组织。但是，它对语言模型的关注可能会限制其在需要大量数据预处理或自定义模型训练的工作流程中的实用性。
Dagster 大放异彩 以软件工程为中心的方法 到数据编排。其基于资产的模型和强大的打字能力使其成为强调代码质量和可维护工作流程的团队的最爱。全面测试和世系跟踪等功能增强了调试和监控。不利的一面是，其陡峭的学习曲线可能会阻碍其采用，尤其是对于没有强大软件工程背景的团队或寻求快速实施的团队而言。
Kubeflow 优惠无与伦比 灵活性和定制 适用于具有不同复杂机器学习需求的组织。其云原生设计和丰富的组件生态系统使其几乎可以适应任何机器学习用例。通过集成 Kubernetes，它提供了强大的可扩展性和资源管理。但是，这种灵活性伴随着极大的复杂性，需要大量的 DevOps 专业知识和持续的维护——小型团队可能会觉得这些挑战令人望而生畏。
元流 确定优先次序 易用性和开发者体验，迎合了更喜欢专注于模型开发而不是基础设施的数据科学家。其基于装饰器的设计允许从本地环境无缝扩展到云端，只需最少的代码调整即可。自动版本控制和工件管理进一步减少了操作难题。主要限制是它与AWS的紧密集成，这可能不适合追求多云战略或依赖其他云提供商的组织。
以下是总结这些比较的快速参考表：
互操作性 这些平台之间差异很大，每个平台都提供不同级别的集成和生态系统兼容性。同样， 工作流程效率 范围从 Prompts.ai 的简化管理到 Kubeflow 的高级管道功能。 可扩展性 方法也有所不同，从 Prompts.ai 的统一模型访问到基于 Kubeflow 的 Kubernetes 资源管理。
归根结底，选择正确的平台需要仔细考虑技术专业知识、预算和长期可扩展性等因素。每个平台都具有独特的优势，最佳选择将取决于您组织的特定人工智能工作流程需求。
选择平台时，请专注于您的优先事项和技术专长，因为每个选项都会带来独特的优势，并满足特定的企业需求。
适用于注重预算的企业，优先考虑治理和简化LLM工作流程，prompts.ai 脱颖而出。它提供了支持超过35种语言模型的统一界面、实时成本跟踪以及可大幅削减人工智能开支的TOKN积分系统。其企业级治理工具，包括审计跟踪和透明的FinOps框架，使其对管理大规模人工智能部署的财富500强公司或在严格的监管要求下处理敏感数据的组织特别有吸引力。
虽然 prompts.ai 在成本管理和治理方面表现出色，但其他平台在不同的领域大放异彩。 拥有强大工程团队的企业 可能会觉得 Dagster 更合适。Dagster 专注于代码质量、全面测试和详细的世系跟踪，是构建可维护、可随时投入生产的工作流程的理想之选。但是，其陡峭的学习曲线意味着团队应计划额外的培训和入职培训。
适用于具有不同机器学习需求的大型企业，Kubeflow 基于Kubernetes的云原生架构提供了无与伦比的可扩展性和定制性。该平台最适合拥有专业 DevOps 团队的组织，他们能够处理其复杂性并利用其灵活性来满足各种需求。
数据科学团队正在寻找快速部署解决方案 可能更喜欢Metaflow。其易于开发人员使用的功能，例如基于装饰器的设计和自动扩展，使团队能够专注于模型开发而不是基础架构。但是，它对AWS的依赖可能会给追求多云战略的组织带来挑战。
每个平台还能与现有生态系统很好地整合，这是一个需要考虑的关键因素。Prompts.ai 提供与多个 LLM 提供商的无缝连接，而 Kubeflow 支持各种机器学习工具和框架。评估您当前的技术堆栈以确保兼容性。
prompts.ai 的另一个优势是其即用即付定价模式，它消除了经常性的订阅费。这使其成为人工智能使用量波动的组织的绝佳选择。相比之下，传统平台通常需要大量的前期投资和持续的运营成本。
要做出最佳选择，首先要确定您的主要用例，评估团队的技术能力，并使平台功能与您的长期人工智能战略保持一致。在小型项目上试用所选平台以评估其适用性，然后再将其扩展到整个企业。
在选择机器学习编排平台时，评估其管理效率至关重要 复杂的工作流程。这包括处理任务依赖关系和自动数据转换等功能。同样重要的是该平台的能力 大规模部署、管理和监控模型，确保 AI 操作平稳高效地运行。
寻找强调的功能 无缝集成 使用您现有的工具， 可扩展性 以满足不断增长的需求，并支持 简化部署。旨在简化这些任务的平台可以帮助节省时间、最大限度地减少错误并提高整个 AI 工作流程的生产力。
互操作性是使机器学习编排系统无缝融入现有 AI 工作流程的关键。通过允许在各种工具、平台和云环境之间进行顺畅的数据交换和通信，这些系统减少了手动任务并有助于最大限度地减少错误。
通过这种集成，人工智能模型、数据管道和基础设施组件可以更有效地协作。这不仅可以提高可扩展性并优化资源使用，还可以加快部署，确保性能稳定，并简化复杂工作流程的管理。
公司在实施和扩展机器学习编排系统时面临各种挑战。最紧迫的问题之一是维护 数据质量和一致性，因为不可靠或不完整的数据可能导致模型输出有缺陷。另一个障碍在于管理 复杂的数据依赖关系 同时确保模型保持最新状态以反映实时变化。
扩展这些系统会带来额外的障碍，例如克服 资源限制，包括计算能力不足或熟练专业人员短缺。鼓励团队间的顺畅协作同样重要，但可能很困难。内部对变革的阻力或组织瓶颈通常会使采用过程进一步复杂化。在技术方面，诸如此类的问题 模型版本控制， 潜伏，强制执行强大的治理框架增加了有效扩展机器学习系统的复杂性。
