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人工智能工作流程可能很复杂，但是正确的工具可以简化自动化，从而确保效率、成本控制和合规性。本文回顾了四个顶级管理平台 多步 AI 管道:
每种工具在可扩展性、集成和治理方面都有独特的优势。以下是快速对比，可帮助您选择最合适的产品。
选择与您的团队的专业知识、基础设施和目标相一致的平台。
Prompts.ai 是一个强大的企业平台，旨在简化和自动化复杂的内容 AI 工作流程。通过将管道管理与成本跟踪、治理功能以及对超过35种领先语言模型的访问权限相结合，它为希望最大限度地提高效率和控制力的组织提供了简化的解决方案。
Prompts.ai 的突出功能之一是它能够将各种 AI 工具和服务统一到一个单一的无缝环境中。这种集成使团队能够构建复杂的管道，这些管道可以在模型之间切换，而无需管理单独的API或身份验证流程。通过实时模型切换，组织可以微调工作流程，通过为每项任务选择最佳模型来优化性能和成本。
对于在混合人工智能环境中运营的公司来说，该平台通过与现有企业系统集成来进一步发展，同时维持严格的数据安全措施。这可确保敏感信息在多步骤处理工作流程中得到保护，使企业对其数据的安全性充满信心。
Prompts.ai 专为与您的业务一起增长而构建。使用即用即付的TOKN信用系统，团队可以毫不费力地按需扩展运营。
该平台的架构使您可以在短短几分钟内轻松添加新模型、用户或整个团队，从而消除了通常与采购和集成相关的延迟。这种灵活性对于工作负载波动的组织或同时将人工智能计划扩展到多个部门的组织尤其有利。
治理是 Prompts.ai 的基石，尤其是在自动化多步骤管道方面。该平台提供每次 AI 交互的详细记录，强制执行基于角色的访问权限，并整合了自动合规性控制。这种透明度使组织能够与行业法规保持一致，同时保持其人工智能运营的问责制。
对于具有严格合规要求的行业，Prompts.ai 支持敏感任务的批准工作流程，并保留所有 AI 活动的全面记录。这些功能对于证明监管合规性和确保安全、受控的流程是必不可少的。
Prompts.ai 采用 FinOps 方法，帮助组织有效管理成本。它可以实时跟踪代币使用情况和模型支出，使团队能够根据绩效和预算优化工作流程。
除了基本跟踪外，该平台还提供了对资源消耗的详细见解。团队可以确定哪些管道步骤最耗资源，比较类似任务的模型成本，并做出明智的决策以优化流程。这种成本透明度使组织能够将人工智能软件支出削减多达98％，与管理多个独立的人工智能工具和订阅相比，这是一项重大改进。
Apache Airflow 是一个流行的开源平台，旨在协调复杂的数据工作流程和 AI 管道。最初创建者 爱彼迎，这个基于 Python 的工具允许用户使用有向无环图 (DAG) 格式将工作流程定义为代码。这使得它在管理多步骤流程方面特别有效，例如数据预处理、模型训练和人工智能项目中的部署。其灵活性和集成能力使其成为以下方面的强大选择 处理可扩展性、监督和成本效益。
Airflow 的突出功能之一是它能够与各种工具和服务无缝集成。由于其丰富的运算符和挂钩库，用户可以连接到主要的云提供商和容器技术，例如 AWS， 谷歌云平台， 微软天蓝色、Kubernetes 和 搬运工人。其模块化设计确保了与不同系统的兼容性。此外，xCom 功能有助于流水线中不同步骤之间的顺畅数据传输。对于兼顾各种工具的团队，Airflow的提供商套餐提供量身定制的解决方案，用于集成外部平台，同时支持现有的人工智能基础设施。
Airflow 的架构旨在处理各种规模的工作负载，提供多种执行模式以满足不同的需求。例如，CeleryExecutor 支持跨多个工作节点执行分布式任务，而 KubernetesExecutor 可为单个任务动态创建容器，为资源密集型人工智能工作负载提供弹性扩展。这种灵活性允许 Airflow 管理大规模操作，例如批量处理海量数据集或同时运行多个模型训练任务。通过启用任务并行化，它确保独立的流水线步骤可以并行运行，从而加快工作流程并最大限度地提高资源效率。
Airflow 不仅限于编排，还提供了强大的治理和监督工具。它通过其网络界面和日志系统维护详细的审计记录，使用时间戳和性能指标记录每一次任务执行、重试尝试和失败。这种可见性对于跟踪模型谱系、监控管道效率和诊断问题至关重要。基于角色的访问控制 (RBAC) 进一步增强了安全性，允许管理员分配特定权限，例如，授予数据科学家只读访问权限，同时允许工程师修改和部署工作流程。此外，SLA 监控可确保在管道超过预期执行时间时通知团队，并通过电子邮件发送警报， Slack，或其他通信工具，有助于快速解决问题。
尽管 Airflow 是开源的，但组织必须考虑基础设施和运营费用。其资源管理功能允许精确控制任务调度和资源分配，有助于最大限度地减少不必要的成本。动态任务生成使工作流程能够根据数据可用性或不断变化的业务需求进行调整，从而减少资源浪费。结合其可扩展性，这种适应性确保了计算能力的有效利用。Airflow 的监控仪表板可深入了解任务持续时间和资源使用情况，帮助团队确定其 AI 管道中需要优化和节省成本的领域。
Kubeflow 是专为 Kubernetes 构建的平台，旨在在大规模运营的同时处理人工智能工作流程的复杂需求。它提供了一整套为机器学习生命周期的每个阶段量身定制的工具。正如 Kubeflow 团队所描述的那样：
“Kubeflow AI 参考平台具有可组合、模块化、可移植和可扩展的特点，由适用于人工智能生命周期每个阶段的 Kubernetes 原生项目生态系统提供支持。”
Kubeflow 的灵活性脱颖而出，这要归功于其与云无关的设计，使其与各种基础设施兼容。无论您的组织在 AWS、谷歌云平台或微软 Azure 等主要云平台上运营，还是依赖本地、混合或多云设置，Kubeflow 都能无缝适应。其微服务架构支持领先的机器学习框架，包括 PyTorch， TensorFLOW，还有 JAX。它甚至通过将轻量级模型部署到物联网网关来将其功能扩展到边缘计算。这种适应性确保了对各种工作负载的平稳扩展和高效管理。
Kubeflow 建立在 Kubernetes 之上，能够轻松应对不断增长的计算需求。它的训练器组件促进了大规模模型的分布式训练，允许在PyTorch、TensorFlow和JAX等框架之间进行微调。Kubeflow Pipelines (KFP) 支持创建可扩展、可移植的工作流程，而版本 1.9 引入了基于卷的缓存以重用中间结果，从而减少了处理时间和资源消耗。此外，多用户隔离（也在版本 1.9 中引入）可确保在单个集群中安全处理多个机器学习工作流程。在部署方面，KServe（前身为 KfServing）提供 Kubernetes 原生模型服务，并具有自动扩展和负载平衡功能，可实现高效的在线和批量推理。
Kubeflow 确保强大 治理与合规 通过与监控工具集成，例如 普罗米修斯 和 格拉法纳。这些工具可以深入了解系统指标，例如 CPU、GPU 和内存使用情况，以及训练精度和推理延迟等模型性能指标。结合其精细的多用户隔离功能，Kubeflow 非常适合必须遵守严格监管要求的组织。
Kubeflow 通过以下方式帮助有效管理成本 动态缩放，它根据工作负载需求调整计算资源，避免不必要的过度配置。在 Kubeflow Pipelines 中引入基于卷的缓存进一步减少了冗余计算，节省了时间和资源。
正如机器学习工程师 Anupama Babu 所强调的那样：
“Kubeflow的与众不同之处在于它使用Kubernetes进行容器化和可扩展性。这不仅确保了工作流程的可移植性和可重复性，还使您有信心随着需求的增长毫不费力地进行扩展。”
Prefect 作为一种工作流程编排工具脱颖而出，它优先考虑代码优先的方法，从而更容易实现多步 AI 管道的自动化。它专为开发人员而设计，允许数据科学家和工程师使用熟悉的 Python 模式制定工作流程，从而避免传统工作流程工具中常见的僵化现象。
Prefect 擅长 与现有技术堆栈集成，提供与 AWS、谷歌云平台和微软 Azure 等平台的无缝兼容性。它是 混合执行模型 确保工作流程可以在任何地方运行，从本地设置到 Kubernetes 集群，无需进行重大调整。
该平台的 区块系统 通过为广泛使用的工具和服务提供预建连接器来简化集成。其中包括PostgreSQL和MongoDB等数据库，Snowflake和BigQuery等数据仓库，以及MLFlow和Weights & Biases等机器学习平台。这种广泛的连接最大限度地减少了对自定义集成的需求，使团队能够专注于构建可轻松跨各种环境扩展的强大的人工智能管道。
省长的 分布式架构 将工作流程定义与执行分开，从而实现灵活性和效率。用它的 工作池 功能，组织可以根据工作负载需求动态分配资源。这意味着轻量级容器可以处理数据预处理等任务，而支持 GPU 的实例可以管理更耗费资源的流程，例如模型训练。
该平台支持并行任务执行，以及自动重试和故障处理，这不仅可以减少运行时间，还可以确保大规模人工智能工作流程的弹性，即使出现临时问题也是如此。
Prefect 通过以下功能满足企业级治理要求 审计日志 和 基于角色的访问控制。详细日志跟踪每个工作流程的执行，捕获数据沿袭情况、资源使用情况和执行历史记录，这对于满足 GDPR 和 HIPAA 等合规标准至关重要。
它是 部署管理 工具可帮助团队以受控的方式将工作流程从开发转移到生产。批准流程和自动测试门等功能可确保只有经过全面审查的管道才能上线。此外， 秘密管理 通过确保敏感信息（例如 API 密钥和数据库凭据）的安全和不进入代码库来保护这些信息。
Prefect 提供有效管理 AI 基础设施成本的工具。它是 工作队列优先级 功能可确保对关键工作流程进行优先排序，同时不太紧急的任务会等待资源，从而防止过度配置并减少不必要的开支。
该平台的 临时基础设施 方法对于 GPU 密集型任务特别有用，因为它仅在需要时才启动资源，之后会自动将其分解。这种按需模式避免了通常与不间断基础架构相关的闲置费用。
省长的 可观测性功能 提供有关资源使用情况的详细见解，跟踪执行时间、内存消耗和计算成本等指标。这些数据使团队能够发现效率低下的问题，并就资源分配和工作流程优化做出明智的决策，最终提高成本节约和运营效率。
本节深入探讨各种工具的互操作性，这是优化 AI 工作流程自动化的关键方面。互操作性是指这些工具与不同系统的集成程度，从而实现更顺畅的操作和更高的效率。
以下是每种工具的互操作性功能的快速比较：
每种工具都有自己的互操作性优势。 Prompts.ai 凭借其用于访问多种语言模型的统一界面表现出色。 阿帕奇气流 凭借其广泛的基于插件的连接而大放异彩。 Kubeflow 非常适合依赖于 Kubernetes 的机器学习环境，而 学长 通过其预建的连接器简化数据库和平台集成。
您在这些工具中的选择应符合您的特定系统要求和团队的专业知识，确保所选工具无缝集成到您的工作流程中。这种比较突显了在为您的技术需求选择合适的工具时评估互操作性的重要性。
选择正确的人工智能管道自动化工具取决于您组织的独特需求和技术能力。每个平台都能满足特定的企业优先事项，因此决策高度依赖于您的目标和资源。
Prompts.ai 脱颖而出，是专注于以下方面的组织的理想选择 成本降低和治理。通过提供对超过35种语言模型的统一访问，它可以将人工智能软件费用降低多达98％。其强大的安全性和合规性功能使其对在严格监管框架下运营的财富500强公司特别有吸引力。
阿帕奇气流 仍然是企业管理的有力竞争者 复杂的数据工程任务 在已建立的技术生态系统中。但是，其重要的设置和配置要求意味着它最适合具有专业 DevOps 专业知识的团队。
Kubeflow 非常适合组织应对 密集型机器学习工作负载 在 Kubernetes 基础设施上。对于拥有成熟容器化环境和经验丰富的机器学习工程团队的美国科技公司而言，它尤其有价值。也就是说，其陡峭的学习曲线可能会给刚接触容器编排的团队带来挑战。
学长 取得平衡 以 Python 为中心的团队 寻求在不受 Airflow 复杂性的情况下实现工作流程现代化。其预建的连接器使其成为旨在有效简化管道架构的数据驱动型企业的实用选择。
对于优先考虑成本的企业，Prompts.ai 的即用即付代币系统提供了一种可扩展且具有成本效益的解决方案。公司强调 治理与合规 将受益于 Prompts.ai 的审计记录和实时 FinOps 控制。此外，其统一平台方法消除了工具蔓延现象，提供 可扩展性 涵盖不同的 AI 用例。
最终，您的决策应符合您的集成需求、预算限制和可扩展性目标，确保所选工具与您的基础设施和专业知识无缝匹配。
在选择自动化多步骤 AI 工作流程的工具时，必须权衡可扩展性、无缝集成和自定义工作流程的能力等因素。 Prompts.ai 通过将超过 35 种大型语言模型整合到一个平台中来提供全面的解决方案。这允许用户并排比较模型，同时保持对提示、工作流程和输出的精确控制。
该平台还具有内置功能 FinOps 层，旨在监控和优化成本，从而更容易有效地管理预算。通过利用这些功能，组织可以在不影响性能或成本管理的情况下简化最复杂的人工智能工作流程。
这个 代币积分系统 on Prompts.ai 提供了一种简单的、按使用量付费的方法，使您可以更好地控制自己的 AI 软件成本。您只需为所使用的代币付费，这样可以更轻松地监控支出并消除浪费性支出。
这种模式允许企业根据实际使用情况调整预算，从而简化即使是最复杂的人工智能工作流程的成本管理。它简化了财务规划，同时支持增长，确保您可以在不花很多钱的情况下扩大规模。有了 TOKN 积分，您的 AI 项目的预算变得既可预测又明确。
Prompts.ai 确定优先级 企业级安全性与合规性，提供安全的 API 管理、全面的审计跟踪和详细的权限设置等功能。这些工具可确保精心管理访问权限并与贵组织的政策保持一致。
和 内置治理工具，该平台将政策执行无缝集成到人工智能工作流程中。这包括自动规则应用程序、实时跟踪使用情况和持续的合规性监控。这些措施提供了强有力的监督和数据保护，使 Prompts.ai 成为满足严格监管要求的企业的可靠解决方案。
