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在 2025 年选择合适的机器学习平台可以节省时间、削减成本并提高效率。 随着人工智能采用的蓬勃发展- 98.4% 的高管增加了人工智能预算 和 93.7% 的人报告了2024年的投资回报率 -选择符合团队需求的工具至关重要。以下是快速指南 排名前 8 位的 ML 平台，针对可扩展性、易用性、集成、部署和成本进行了评估。
后续步骤： 根据团队的规模、技术技能和预算探索每个平台。无论你是管理大规模 AI 还是刚刚起步，都有适合你需求的平台。
Prompts.ai 在一个安全、统一的平台中汇集了超过 35 种顶级大型语言模型，包括 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini。通过简化对这些模型的访问，它消除了管理多个工具和订阅的麻烦。对于驾驭2025年快节奏的人工智能格局的数据科学家来说，该解决方案在提供企业级治理和成本管理的同时解决了重大挑战。
该平台的突出特点是它能够 简化操作 通过整合工具、确保合规性和提供成本控制。数据科学团队可以专注于利用最佳模型，而不是兼顾订阅、API 密钥和计费系统。事实证明，对于需要在严格的合规要求与高生产率之间取得平衡的《财富》500强公司和研究机构来说，此功能是必不可少的。
Prompts.ai 与现有工作流程无缝集成，使其成为数据科学家的理想之选。它可以轻松连接TensorFlow和PyTorch等广泛使用的机器学习框架，使团队能够不受干扰地维护当前的工具链。
用 API 驱动的架构，该平台支持与主要的云存储解决方案直接集成，例如 AWS S3、谷歌云存储和 Azure Blob 存储。这使数据科学家无需大修系统即可访问训练数据、存储输出并维护已建立的数据管道。自动数据摄取和导出进一步减少了手动工作，简化了多平台工作流程。
对于已经投资基于云的机器学习服务的组织，Prompts.ai 提供 本机兼容性 与主要云提供商合作。这确保了团队可以采用该平台，而不必担心供应商锁定或破坏其现有基础架构。这些集成功能增强了机器学习工作流程的自动化和效率。
Prompts.ai 的自动化工具旨在节省时间和提高效率。在 2024 年的一项调查中，超过 60% 的数据科学家报告说，像 Prompts.ai 这样的自动化平台显著缩短了模型开发时间。该平台可自动执行超参数调整、部署管道和持续监控等关键流程，从而减少了开发模型所需的时间和精力。
诸如此类的功能 预定的再培训工作 使用警报系统进行自动模型监控可以轻松维护性能。数据科学家可以建立持续改进循环，根据新数据对模型进行再训练，并在绩效指标降至可接受水平以下时提醒团队。这在模型漂移可能对现实世界造成后果的生产环境中特别有用。
此外，该平台还包括 自动模型选择，允许团队同时测试多个架构和配置。例如，一家零售分析公司使用此功能来优化客户细分和需求预测。结果？开发时间缩短了40％，预测准确性得到提高，从而改善了库存管理。
Prompts.ai 采用云原生架构构建，可动态分配计算资源以满足项目需求。它支持分布式训练和并行处理，从而可以更轻松地在大量数据集上训练大型模型，而无需手动管理资源。
该平台的性能优化功能包括 GPU 和 TPU 支持 使用自动扩展集群。这样可以确保即使在处理大型语言模型或海量数据集时，模型训练和推理也能保持响应。团队可以 向上或向下扩展工作负载 根据需要，使计算资源与项目需求保持一致。这种灵活性对于全年处理不同规模和复杂性的项目的数据科学团队来说尤其有价值。
Prompts.ai 优先考虑成本效率和透明度，提供以美元为单位的基于使用量的定价以及详细的成本仪表板。这些工具提供对计算和存储使用情况的实时见解，帮助团队控制预算。
通过将 AI 工具整合到单一平台中，组织可以 最多可减少 98% 的 AI 软件开支 与维持单独订阅相比。即用即付的TOKN信用系统消除了经常性费用，将成本与实际使用量直接挂钩。这种方法使团队更容易管理预算并证明其人工智能投资的合理性。
该平台还包括 资源使用提醒和支出限制，允许团队设定预算并在超过预算之前接收通知。对于非关键训练任务，功能包括 竞价型实例支持和预留容量 可以将运营成本降低多达70％。这些工具使团队能够平衡绩效需求和预算限制，为具有成本效益的人工智能运营设定基准。
作为机器学习中最成熟的框架之一，TensorFlow 在生产规模的人工智能开发中发挥着关键作用。它由谷歌创建，为谷歌搜索、翻译、照片和助手等主要应用程序提供支持。对于处理大型项目的数据科学家来说，TensorFlow 提供了一个强大的生态系统，涵盖了从模型创建到企业级部署的所有方面。
该框架的基于图形的计算模型确保了高效的执行和并行处理，从而加快了训练和推理的速度。该设计支持复杂的工作流程，同时优化整个机器学习管道的性能。
TensorFlow 可无缝融入现有的数据科学工作流程，与 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 等 Python 库协同工作。这个 tf.data API 简化了来自 CSV 文件和数据库等来源的数据加载和预处理，甚至还集成了 阿帕奇火花 用于处理海量数据集。
得益于谷歌云人工智能平台、亚马逊SageMaker和微软Azure ML等平台的原生支持，在云端部署TensorFlow模型非常简单。这种灵活性使团队能够使用他们首选的云基础架构，而不必受制于单一供应商。
“TensorFlow可以轻松地使用Python、NumPy、SciPy和其他广泛使用的框架和技术进行联网。这种兼容性使数据预处理、模型评估以及与当前软件系统的集成变得更加容易。” — 走向人工智能
TensorFlow 还支持多种编程语言，包括 C++、Java 和 Swift，并可通过 ONNX 等工具与其他机器学习框架配合使用进行模型转换。
TensorFlow 广泛的集成功能为全自动机器学习管道奠定了基础。
TensorFlow 扩展版 (TFX) 可自动执行数据验证和模型服务等关键任务。TensorFlow Serving 通过内置版本控制简化部署，并支持 gRPC 和 RESTful API 以实现无缝集成。对于早期开发，Keras 高级 API 简化了模型构建和训练。此外，TensorBoard 还提供可视化和监控工具，使调试和性能跟踪更易于使用。
TensorFlow 旨在毫不费力地从单个设备扩展到分布式系统。它通过同步和异步更新支持数十亿个参数，同时内置检查点确保容错能力。对于 GPU 加速，TensorFlow 依赖经过优化的 C++ 和 NVIDIA 的 CUDA 工具包，在训练和推理期间显著提高了速度。
“TensorFlow 通过为深度学习研究和生产提供可扩展、灵活和高效的框架，彻底改变了大规模机器学习。它的数据流图表示、并行执行模型和分布式训练能力使其成为现代人工智能开发的基石。” — Programming-Ocean
TensorFlow 还为特定环境量身定制部署。TensorFlow Lite 使用量化技术优化移动和边缘设备的模型，而 TensorFlow.js 则允许模型直接在网络浏览器或 Node.js 环境中运行。
作为开源框架，TensorFlow 通过高效执行、硬件加速（通过 TPU 和 CUDA）和灵活的部署选项消除了许可费用并降低了计算成本。AutoML 等功能进一步减少了手动优化工作，节省了时间和资源。
虽然 TensorFlow 是一个成熟的平台，但 PyTorch 因其在实时开发中的灵活性和适应性而脱颖而出。与静态图框架不同，PyTorch 使用动态计算图，允许在运行时修改神经网络。这种方法简化了实验和调试，使其对研究人员和开发人员特别有吸引力。
“PyTorch 是一个基于软件的开源深度学习框架，用于构建神经网络。它的灵活性和易用性以及其他优点使其成为学术和研究界领先的机器学习框架。” — IBM Think 人工智能模型职员撰稿人戴夫·伯格曼
PyTorch 可以毫不费力地与 NumPy 和 Pandas 等流行的 Python 库以及主要的云平台集成。预建的映像和容器使在亚马逊网络服务 (AWS)、谷歌云平台 (GCP) 和微软 Azure 上部署变得简单。TorchServe的加入提供了使用RESTful端点提供与云无关的模型服务，从而可以顺利集成到各种应用程序中。
它对ONNX的原生支持简化了导出和部署流程，而企业工作流程则受益于与MLOps平台的兼容性。这些集成支持模型开发、跟踪实验和管理工件版本控制。PyTorch 还提供 C++ 前端和 TorchScript，可将模型转换为可编写脚本的格式，用于在 Python 环境之外进行高性能、低延迟的部署。这种互操作性级别可确保跨不同平台和工具的工作流程高效。
PyTorch 生态系统包括为特定任务（例如计算机视觉和自然语言处理）量身定制的库。TorchScript 弥合了急切模式下的灵活开发和图形模式下优化生产之间的差距。这种过渡可以无缝进行，从而保持模型性能。
对于基于云的工作流程，预建的 Docker 镜像可简化训练和部署，例如在 Vertex AI 等平台上。还原服务器技术等功能以及 Kubeflow 流水线组件简化了分布式训练并协调了机器学习工作流程。这些工具使扩展和管理复杂模型更加高效，从而减少了开发人员的开销。
PyTorch 专为大规模机器学习而构建，提供先进的分布式训练功能。分布式数据并行 (DDP)、完全分片数据并行 (FSDP)、张量并行和模型并行等技术有助于最大限度地利用多 GPU 和多节点设置。特别是，与更简单的并行实现相比，torch.nn.Parallel.DistributedDataParallel 模块提供了更好的扩展能力。
PyTorch 2.5的最新更新优化了变压器模型并减少了启动延迟，特别是对于NVIDIA GPU。通过 CUDA 为 NVIDIA GPU 提供硬件加速，通过 AWS Neuron SDK 支持 AWS Inferentia 芯片。利用 Tensor Core，使用自动混合精度 (AMP) 进行混合精度训练可以在Volta和较新的GPU架构上将性能提高多达三倍。
PyTorch可扩展性的一个实际例子来自Hypefactors，该公司在2022年4月使用ONNX运行时优化每天处理超过1000万篇文章、视频和图像。与标准的PyTorch推理相比，它们的实现提高了2.88倍的吞吐量，事实证明，在NVIDIA Tesla T4上进行GPU推理的速度是基于CPU的处理的23倍。
作为Linux基金会下属的PyTorch基金会支持的开源框架，PyTorch在提供企业级功能的同时取消了许可费用。诸如检查点之类的技术可优化 GPU 使用率，无需额外硬件即可实现更大的批处理和更高的利用率。
PyTorch 还通过灵活的资源分配支持经济高效的云部署。用户可以通过使用 AWS 积分来进一步减少开支。其 ONNX 导出功能允许使用优化的运行时进行具有成本效益的推理部署，而可变输入长度的内存预分配可避免代价高昂的重新分配开销和内存不足错误。
“IBM watsonx产品组合使用PyTorch为人工智能基础模型提供企业级软件堆栈，从端到端训练到模型微调。” — IBM
凭借其动态建模功能、自动化工具和具有成本效益的扩展，PyTorch 已成为研究驱动的数据科学家和开发人员的必备框架。
Vertex AI 是谷歌云的一部分，通过将机器学习 (ML) 生命周期集成到统一的生态系统中脱颖而出。它简化了数据工程、数据科学和机器学习工程的工作流程，实现了技术团队之间的无缝协作。基于 Google 在可扩展性和性能方面的声誉，Vertex AI 提供了一个紧密的环境，无需使用互不关联的工具即可进行模型开发、训练和部署。
Vertex AI 的优势在于它与谷歌云生态系统的深度整合，以及与数据科学家常用的外部工具的兼容性。它本机连接到 Bigquery 和云存储，确保数据管理过程顺畅。
这个 模型花园 提供超过 200 种模型的访问权限，包括专有、开源和第三方选项。这个庞大的库允许数据科学家尝试不同的方法，而无需从头开始构建模型。自定义 ML 培训支持常用框架，为偏爱特定开发工具的团队提供灵活性。
为了进行开发，Vertex AI 提供了 Vertex AI 工作台，基于 Jupyter 的环境，以及 Colab 企业 用于协作编码。它还支持与的集成 JupyterLab 和 视觉工作室代码 扩展，确保数据科学家可以在熟悉的界面中工作。
“这种对提升开发者体验的关注可确保您的团队能够利用他们现有的技能并使用他们的首选工具，从我们今天在这里讨论的规模、绩效和治理以及这项工作的影响中受益。”-Yasmeen Ahmad，谷歌云数据云董事总经理
第三方集成进一步扩展了 Vertex AI 的能力，使团队能够利用额外的计算选项并创建全面的解决方案。
Vertex AI 利用其与谷歌云服务的紧密集成，实现机器学习工作流程的自动化。 顶点 AI 管道 协调从数据准备到模型评估和部署的复杂工作流程，创建可重复的流程，最大限度地减少人工干预。
AutoML 简化表格数据、图像、文本和视频的模型训练，处理数据拆分、模型架构选择和超参数调整等任务。这使数据科学家能够专注于策略而不是技术实施。
除了机器学习， 谷歌云工作流程 自动执行更广泛的流程，使用 YAML 或 JSON 语法跨多个系统执行任务。这个无服务器协调平台支持事件驱动的场景、批处理和业务流程自动化。
一个引人注目的例子来自 卡夫亨氏，它使用BigQuery、Vertex AI、Gemini、Imagen和Veo等工具将新产品内容开发时间从8周缩短到仅8小时。这种戏剧性的加速凸显了自动化如何改变传统工作流程。
此外， Dataplex 通用目录 通过自动发现和组织跨系统的数据来增强元数据管理。其人工智能驱动的功能可以推断出数据元素之间的关系，并支持自然语言语义搜索。
Vertex AI 通过自动扩展基础架构，无需手动进行容量规划。无论是 GPU 还是 TPU 资源，该平台都可按需提供计算能力，支持跨多个节点的分布式训练。
该平台使用无服务器架构来保持稳定的性能，即使在峰值负载期间也是如此。实时预测和批处理受益于 Google 的全球基础设施，可确保可靠的性能而不会出现冷启动延迟。Vertex AI 还根据需求处理健康检查和自动扩展等关键任务。
例如， Bloorview 研究所 使用 Cloud HPC 和谷歌 Kubernetes Engine 进行计算密集型研究，将 15TB 的基因组学数据迁移到谷歌云。这种过渡消除了硬件限制，同时提高了成本效率。
顶点 AI 模型监控 确保持续监督已部署的模型，检测数据偏差和训练服务偏差。警报会通知团队异常情况，而记录的预测则可以持续学习和改进。
Vertex AI 的即用即付定价模式确保组织仅按实际用量计费。培训任务以 30 秒为增量收费，没有最低费用，可在实验和开发期间提供精细的成本控制。
模特共同主持 通过允许多个模型共享计算节点来优化资源利用率，从而降低服务成本。该平台还提供了经过优化的TensorFlow运行时间，与标准的TensorFlow服务容器相比，它可以降低成本和延迟。
对于不需要实时响应的场景， 批量预测 提供具有成本效益的解决方案。这种方法非常适合周期性模型评分和大规模数据处理任务，无需使用永远在线的端点。
空闲工作流程不产生任何费用，无服务器架构确保团队仅为活跃执行时间付费。Cloudchipr 等工具有助于监控使用情况，识别未充分利用的资源，并建议调整以优化支出。
“Vertex AI 可以让你在谷歌基础设施的轨道上行驶，这样你就可以将更多的时间花在数据和模型上，减少在管道上的时间。”-Cloudchipr
亚马逊 SageMaker 通过其简化了整个数据科学过程 SageMaker 统一工作室，一个汇集了从数据准备到模型部署的所有内容的单一平台。通过消除兼顾多个工具的需要，它为数据科学家创造了一个简化的环境。它与 AWS 服务的无缝集成以及从实验到生产的扩展能力使其成为机器学习工作流程的杰出解决方案。
SageMaker 的架构旨在在 AWS 的生态系统中轻松运行，同时还支持外部工具。 SageMaker 统一工作室 充当中心枢纽，连接诸如此类的资源 亚马逊 S3， 亚马逊 Redshift，以及通过其湖仓框架提供的第三方数据源，打破数据孤岛。
该平台还集成了关键的 AWS 服务，例如 亚马逊雅典娜 对于 SQL 分析， 亚马逊 EMR 用于大数据处理，以及 AWS 胶水 用于数据集成。对于生成式 AI， 亚马逊基岩 提供对基础模型的直接访问，而 亚马逊 Q 开发者 支持自然语言驱动的数据洞察和 SQL 查询自动化。
“有了亚马逊 SageMaker Unified Studio，你就有一个集成的 AWS 服务中心，[包括] Redshift 和 SageMaker Lakehouse。它使开发人员体验变得更好，并提高了上市速度，因为您无需跳过多项服务。”
— Senthil Sugumar，Charter Communications商业智能集团副总裁
SageMaker 还支持 Comet 等托管合作伙伴应用程序，增强实验跟踪并补充其内置工具。
“Natwest Group的人工智能/机器学习团队利用SageMaker和Comet快速开发客户解决方案，从快速欺诈检测到深入分析客户互动。Comet现已成为SageMaker合作伙伴应用程序，从而简化了技术，增强了开发人员的工作流程，改善了实验跟踪和模型监控。这为我们的客户带来了更好的结果和体验。”
— Greig Cowan，NatWest 集团人工智能和数据科学负责人
这种强大的集成支持在各种用例中实现流畅的自动化工作流程。
SageMaker 通过以下方式简化机器学习工作流程 SageMaker 管道，一种编排工具，可自动执行从数据处理到模型部署的任务。这减少了手动工作量，并确保了可重复的流程，可以跨团队扩展。
“Amazon SageMaker Pipelines为数据科学家提供了便利，因为它不需要繁重的基础设施管理，而且可以提供直观的用户体验。通过允许用户轻松拖放机器学习任务并在工作流程中在它们之间传递数据，Amazon SageMaker Pipelines 变得特别容易进行快速实验。”
— 默克尔数据解决方案经理洛伦佐·瓦尔马索尼博士
在智能气候和能源解决方案领域的全球领导者开利，SageMaker正在革新其数据战略：
“在开利，下一代亚马逊 SageMaker 正在通过简化我们构建和扩展数据产品的方式，改变我们的企业数据战略。SageMaker Unified Studio的数据发现、处理和模型开发方法显著加快了我们的湖仓实施。最令人印象深刻的是，它与现有数据目录和内置治理控制措施的无缝集成使我们能够在维护安全标准的同时实现数据访问的民主化，帮助我们的团队在整个企业中快速提供高级分析和人工智能解决方案。”
— Justin McDowell，开利数据平台和数据工程总监
通过将自动化与动态可扩展性相结合，SageMaker 即使是最苛刻的项目也能确保高效的工作流程。
SageMaker 的基础架构可动态扩展以处理密集型机器学习工作负载，无需手动进行容量规划。 SageMaker HyperP 专为基础模型而设计，提供可扩展到数百或数千个 AI 加速器的弹性集群。
它的自动缩放功能非常快，适应速度比以前快了六倍，将Meta Llama 2 7B和Llama 3 8B等模型的检测时间从超过六分钟缩短到不到45秒。这也将端到端的横向扩展时间缩短了约40％。此外， SageMaker 推理优化工具包 吞吐量翻了一番，同时将成本降低了大约 50%。
例如，在上训练 Amazon Nova 基金会模型时 SageMaker HyperP，该公司节省了数月的精力，并实现了超过90％的计算资源利用率。同样，人工智能代理公司 H.AI 依赖 HyperPod 进行培训和部署：
“借助亚马逊 SageMaker HyperPod，我们使用相同的高性能计算来构建和部署我们的代理人工智能平台背后的基础模型。这种从训练到推理的无缝过渡简化了我们的工作流程，缩短了生产时间，并在实时环境中提供了稳定的性能。”
— H.AI 联合创始人兼首席技术官 Laurent Sifre
SageMaker 提供多种推理选项，以帮助根据工作负载要求管理成本。 实时推断 非常适合稳定的交通，而 无服务器推断 在空闲期间可缩减到零，非常适合零星的工作负载。对于更大的数据有效载荷， 异步推断 效率很高，而且 批量推断 无需永久端点即可处理离线数据集。
通过 SageMaker AI 储蓄计划，用户通过一年或三年的承诺最多可以降低64％的成本。 现场管理训练 通过使用未使用的 EC2 容量，可进一步将培训费用降低多达 90%。
这个 缩放到零 功能特别有影响力，在安静时期缩小端点规模以节省成本：
“SageMaker的 “缩减至零” 功能改变了我们在运营中的人工智能财务分析解决方案的游戏规则。它通过在静默时期缩小端点规模，同时保持批量推理和模型测试所需的灵活性，从而节省了大量成本。”
— 叶美奇，APOIDEA 集团产品副总裁
诸如此类的功能 多模型端点 和 多容器终端节点 还允许多个模型共享实例，提高资源利用率并降低实时推理成本。
“SageMaker终端的缩放到零功能将是iFood机器学习操作的基础。多年来，我们与SageMaker团队密切合作，以增强我们的推理能力。这一功能代表了一项重大进步，因为它使我们能够在不影响机器学习服务的性能和质量的情况下提高成本效率，因为推理占我们基础设施支出的很大一部分。”
— iFoods MLOps 工程师经理 Daniel Vieira
Microsoft Azure 机器学习可无缝集成到现有工作流程中，并支持各种机器学习 (ML) 框架，从而简化了生命周期管理。它支持诸如TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、XGBoost和LightGBM等流行框架，同时提供MLOps工具来简化整个机器学习流程。
Azure 机器学习旨在轻松使用数据科学家已经知道和使用的工具。例如，它提供了预先配置的 PyTorch 环境（例如 Azureml-ACPT-pytorch-2.2-CUDA12.1），这些环境捆绑了训练和部署所需的所有组件。用户可以使用Azure Machine Learning Python SDK v2和Azure CLI v2构建、训练和部署模型，而计算集群和无服务器计算支持跨多个节点对PyTorch和TensorFlow等框架进行分布式训练。
一项突出的功能是内置的ONNX Runtime，它通过为使用PyTorch和TensorFlow构建的模型提供高达17倍的推理速度和高达1.4倍的训练速度来增强性能。各组织已经从这些整合中看到了切实的好处。Bentley 主要 MLOps 工程师 Tom Chmielenski 分享道：
“我们在新框架中使用Azure机器学习和PyTorch，以可重复的流程更快地开发人工智能模型并将其投入生产，使数据科学家可以在本地和Azure中工作。”
像Wayve和Nuance这样的公司也依靠Azure机器学习进行大规模实验和无缝生产部署。这些工具为创建高效的自动化工作流程提供了坚实的基础。
Azure 机器学习通过其自动机器学习 (AutoML) 功能自动执行重复的机器学习任务，使集成更进一步。AutoML 处理算法选择、超参数调整和评估，同时生成并行管道。借助机器学习管道，数据科学家可以创建可重复使用、版本控制的工作流程，涵盖数据预处理、模型训练、验证和部署。
对于探索生成式 AI 的团队来说，Prompt Flow 简化了由大型语言模型提供支持的应用程序的原型设计、实验和部署。该平台的 MLOps 功能与 Git 等工具集成， MLFLOW、GitHub Actions 和 Azure DevOps，确保机器学习生命周期可复制和可审计。托管端点进一步简化了部署和评分，使扩展高性能解决方案变得更加容易。
Azure 机器学习专为规模而构建，利用高性能硬件和快速的 GPU 间通信来高效地支持分布式训练。AzureML 计算层简化了云规模资源的管理，包括计算、存储和联网。精心策划的环境预装了诸如用于GPU优化的DeepSpeed、用于高效执行的ONNX运行时训练以及用于快速检查点的Nebulaml等工具。自动缩放确保资源动态调整以满足工作负载需求。
该平台还支持通过将模型发送到本地计算和边缘环境，然后将结果整合到统一的基础模型中，跨分布式数据集进行训练。Inflection AI联合创始人兼首席执行官穆斯塔法·苏莱曼在强调这些能力时表示：
“Azure AI 基础架构的可靠性和规模在世界上名列前茅。”
Azure 机器学习以即用即付的方式运行，因此用户只需为训练或推理期间消耗的资源付费。自动缩放有助于防止过度配置和配置不足，而 Azure 监视器、应用程序见解和日志分析等工具则支持有效的容量规划。托管端点进一步提高了实时和批量推理的资源效率。
该平台集成了微软Fabric和Azure Databricks等分析工具，为处理海量数据集和复杂计算提供了可扩展的环境。对于计划大规模 AI 部署的企业而言，Azure 的全球基础架构提供了克服本地设置限制所需的灵活性和覆盖范围。根据研究，65% 的商界领袖认为，在云端部署生成式 AI 符合其组织目标，同时避免了本地环境的限制。
IBM Watson Studio 提供的平台旨在简化机器学习工作流程，同时提供企业所需的灵活性。通过将自动化与强大的协作工具相结合，它可以帮助组织简化人工智能开发和部署流程。
该平台的 AutoAI 功能可自动执行数据准备、特征工程、模型选择、超参数调整和流水线生成等关键步骤。这大大减少了构建模型所需的时间 [82,83]。使用这些工具，技术和非技术用户都可以高效地创建预测模型，从而加快从概念到部署的过程。
Watson Studio还包括用于持续监控模型的工具，通过在模型的整个生命周期中检测偏差来确保准确性 [82,83]。它是 决策优化 工具简化了仪表板的创建，从而实现了更好的团队协作。此外，内置的人工智能治理功能可自动记录数据、模型和管道，从而提高 AI 工作流程的透明度和问责性。
真实的例子突显了该平台的影响。在 2025 年， Highmark 健康 使用包括沃森工作室在内的IBM Cloud Pak for Data将模型构建时间缩短了90％，同时开发了用于识别有败血症风险的患者的预测模型。同样， Wunderman 汤普森 利用 AutoAI 生成大规模预测并发现新的客户机会。
这种强大的自动化能力通过与广泛使用的数据科学工具的集成而得到无缝补充。
Watson Studio 旨在轻松使用现有工具和工作流程。它与企业系统集成并支持流行的开发环境，例如 Jupyter、RStudio 和 SPSS 建模器 [82,84]。该平台还平衡了开源兼容性与 IBM 的专有工具，为团队提供了所需的灵活性。
协作是另一个关键重点。由数据科学家、开发人员和运营人员组成的团队可以使用共享工具、API、访问控制、版本控制和共享资产实时协作 [82,83,84]。这种方法可确保参与人工智能生命周期的每个人都保持联系和提高工作效率。
Watson Studio 旨在轻松扩展以满足企业级运营的需求。它是 编排管道 为大规模数据和机器学习工作流程启用并行处理。该平台支持 NVIDIA A100 和 H100 GPU，利用基于 Kubernetes 的分布式训练和跨混合和多云环境的动态扩展，包括本地系统、IBM Cloud、AWS 和微软 Azure。此设置最多可将部署时间缩短50％ [83,86,87,88]。
模型量化、低延迟 API 和动态批处理等功能进一步增强了性能，这些功能可确保快速准确地推断。为了管理大型数据集，Watson Studio 集成了 IBM 云对象存储，支持基于云的高效工作流程。为了保持最佳性能，MLOps 实践会自动进行模型再训练、监控和部署，保持 AI 系统在其整个生命周期中平稳运行。
Watson Studio 对效率的关注直接转化为成本的节约。通过缩短开发时间和优化资源使用，该平台将生产力提高了多达94％ [82,85]。它的自动扩展功能可以动态分配资源，防止浪费，并确保用户只为所需的内容付费。
该平台还改善了项目成果，用户报告说，由于其自动化工作流程和协作工具，人工智能项目的成功率提高了73％。此外，模型监控工作量可以减少35％至50％，而模型精度可以提高15％至30％。这些成本效益使Watson Studio成为旨在有效扩展机器学习业务的组织的实用选择。
“Watson Studio 为数据科学家提供了一个协作平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源，使团队能够简化工作流程。借助自动机器学习和模型监控等高级功能，Watson Studio 用户可以在整个开发和部署生命周期中管理他们的模型。”
— IBM 沃森工作室
H2O.ai 以其自动化为先的方法脱颖而出，它提供了一个专为提高速度、可扩展性和简单性而设计的机器学习平台。通过自动化算法选择、特征工程、超参数调整、建模和评估等关键流程，它使数据科学家能够专注于更具战略性和影响力的任务，从而摆脱模型调整的重复工作。
除了这些核心功能外，H2O.ai 还提供专业 AI 和垂直代理，专为特定行业的工作流程量身定制。这些工具简化了贷款处理、欺诈检测、呼叫中心管理和文件处理等任务。其 mLOps 自动化功能进一步增强了部署流程，支持 A/B 测试、冠军/挑战者模型等功能，以及对预测精度、数据漂移和概念漂移的实时监控。
该平台已经在现实应用中证明了其价值。例如，澳大利亚联邦银行使用H2O Enterprise AI将欺诈减少了70％，培训了900名分析师，并改善了数百万次日常客户互动的决策。该银行首席数据与分析官安德鲁·麦克穆兰强调了其影响：
“我们为客户做出的每一个决定——我们每天做出数百万个决定——我们使用 H2O.ai 做出的这些决策的效果要好 100%”。
AT＆T还利用 H2O.ai 的H2oGPTE来彻底改革其呼叫中心业务，在一年内实现了自由现金流投资的双倍回报。AT&T 首席数据官安迪·马库斯指出：
“去年，我们在生成式人工智能上每花费一美元，就能获得2倍的自由现金流投资回报率。这是一年的回报”。
同样，美国国立卫生研究院在安全的气隙环境中部署了H2oGPTE，以创建全天候虚拟助手。该工具可在几秒钟内提供准确的政策和采购答案，使8,000名联邦雇员腾出时间专注于关键任务。
H2O.ai 可与广泛使用的数据科学工具无缝集成，同时提供独特的部署就绪工件。它通过原生客户端支持 Python 和 R，并生成 MoJoS 和 POJO 等工件，以便在各种环境中轻松部署。该平台预建了与200多个数据源的连接，并且与Databricks、Snowflake、Apache Spark、Hadoop、HDFS、S3和Azure数据湖等主要基础设施兼容，可确保顺畅的互操作性。其广泛的API支持还支持与谷歌云端硬盘、SharePoint、Slack和Teams等商业工具集成。
H2O mLOps 将兼容性扩展到 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 和 XGBoost 等第三方框架。同时，H2O AutoML 通过 h2o.sklearn 模块提供灵活性，支持来自 H2oFrame、NumPy 数组和 Pandas DataFrames 的输入。
H2O.ai 的分布式内存架构专为处理企业级工作负载而构建，可将数据处理速度提高多达 100 倍。它的 H2O-3 引擎支持在数百个节点上对太字节大小的数据集进行模型训练。该平台的深度学习框架通过在处理器内核之间分布样本处理来确保稳定的性能。
基准测试显示出令人印象深刻的结果，与竞争系统相比，单节点上的训练速度快9至52倍。在某些情况下，单节点模型的性能优于分布在 16 个节点上的配置。值得注意的是，H2O.ai 使用 10 节点集群实现了 0.83% 的 MNIST 错误率的世界纪录。该平台还支持针对高优先级工作负载的高级Kubernetes设置和GPU加速。
H2O.ai 的自动化优先设计通过减少手动重复任务来帮助削减成本。其与云无关的架构允许在任何云提供商、本地系统或 Kubernetes 环境中进行部署，从而使组织可以灵活地选择最具成本效益的基础架构。通过与AWS、谷歌云和微软Azure的合作，H2O.ai 提供灵活的定价模式，将许可和使用成本相结合。
动态自动调整可确保高效的资源利用，在多节点设置中提供近乎线性的加速。该平台的多功能部署选项（例如批量评分、微服务以及自动扩展到 AWS Lambda 等服务）进一步优化了开支。此外，高级负载平衡、自动扩展和已部署模型的热启动等功能可保持稳定的性能，同时最大限度地减少资源浪费。内置监控工具跟踪资源使用情况，并根据需要触发扩展调整。
“自动化重复的数据科学任务使人们能够专注于数据和他们想要解决的业务问题。” — H2O.ai
本节简要比较了各种平台的优势和局限性，帮助数据科学家根据其特定需求做出明智的决策。以下是汇总表，概述了每个平台的关键利弊：
在选择平台时，成本、集成和可扩展性等因素起着至关重要的作用。TensorFlow和PyTorch等开源工具提供了经济实惠的选项，但需要谨慎管理云部署费用。虽然开源框架提供了灵活性，但如果与特定的云服务配对，它们可能会导致供应商锁定。对于寻求自动化的团队来说，尽管价格更高，但 H2O.ai 还是脱颖而出。另一方面，寻求强大治理能力的企业用户可能会发现IBM Watson Studio值得投资。
选择合适的机器学习平台需要仔细考虑团队的技术技能、预算和工作流程需求。许多组织在将 AI 项目从初始试点扩展到全面生产时面临挑战，因此选择支持整个 ML 生命周期的平台至关重要。
每种平台类型都有独特的优势和折衷方案。 开源框架 像TensorFlow和PyTorch一样提供了灵活性并免除了许可费，这使它们成为需要完全控制部署管道的技术熟练团队的绝佳选择。但是，这些平台通常需要在基础设施管理和MLOps工具上进行大量投资才能投入生产。
另一方面， 云原生平台 通过提供完全托管的服务来简化基础架构管理。亚马逊SageMaker、谷歌云人工智能平台和微软Azure机器学习等平台可以处理基础架构的复杂性，从而加快部署速度。尽管成本可能会迅速上升——SageMaker起价为0.10美元/小时，Azure ML起价为0.20美元/小时——但这些平台非常适合已经集成到这些云生态系统的组织。
对于监管严格的行业， 以企业为中心的解决方案 像 IBM Watson Studio 和 H2O.ai 一样，优先考虑治理、合规性和可解释性。这些平台提供金融、医疗保健和政府等领域必不可少的安全功能和审计跟踪。
如果在不牺牲功能的情况下将成本效率放在首位， Prompts.ai 提供了一个有吸引力的解决方案。通过提供对超过35个领先LLM的访问权限，并利用FinOps优化和即用即付的TOKN积分，它可以节省多达98％的成本，同时保持强大的安全性和合规性功能。这消除了经常性的订阅费，使其成为精打细算的团队的绝佳选择。
随着行业的发展 互联的 AI 生态系统，选择一个能与现有工作流程、仪表板和自动化工具无缝集成的平台非常重要。具有用户友好界面和拖放式工作流程的平台对于拥有分析师或公民数据科学家的团队特别有用，他们需要在不应对基础设施复杂性的情况下访问模型。
为确保平台满足您的需求，请从试点项目开始测试集成和兼容性。利用免费试用版或社区版本来评估该平台与您的数据源、安全要求和团队能力的匹配程度。归根结底，最好的平台不一定是最先进的——它是您的团队可以有效利用的平台来实现可衡量的业务成果。
选择机器学习平台时，优先考虑 用户友好度， 可扩展性，以及它与您当前的工具和工作流程的集成程度。寻找一种既能容纳各种模型构建和培训工具，又能与团队专业知识保持一致的解决方案。
评估该平台是否可以管理 规模和复杂性 有效评估您的数据，以及它是否提供强大的入门和持续支持。启用的功能 性能优化 也是关键，还要有能力随着团队和项目的发展而进行调整。通过关注这些标准，您可以选择一个既能满足当前需求又能支持未来增长的平台。
Prompts.ai 通过提供处理繁重的机器学习操作的工具，让数据科学家的生活更轻松。具有诸如此类的功能 实时监控， 集中式模型管理，以及 自动风险评估，它降低了管理工作流程的复杂性，可以无缝地处理重复性任务。
该平台还包括一个灵活的工作流程系统，使团队能够轻松创建、共享和重复使用模板。这不仅简化了协作，而且加快了部署。通过自动化复杂流程和改善团队协调，Prompts.ai 帮助数据科学家专注于最重要的事情——节省时间和提高生产力。
Prompts.ai 提供智能策略，帮助数据科学家削减开支。通过自动执行任务，例如 成本降低， 即时路由，以及 模型使用情况跟踪，该平台可以将人工智能成本降低多达98％。它是 按使用付费模式由 TOKN 积分提供支持，可确保您只按实际使用量付费，从而使资源管理既高效又经济实惠。
使用可进行优化的工具 即时构建，启用 智能模型选择，并提供 集中管理，Prompts.ai 简化了运营，同时减少了不必要的开销，对于希望在不超支的情况下实现价值最大化的专业人士来说，这是一个绝佳的解决方案。
