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AI 部署是扩大创新的关键，但只有 10% 的模型在试点阶段之后取得成功。 选择正确的平台可以在将人工智能原型转化为推动结果的运营工具方面发挥重要作用。本文比较了四个顶级 AI 部署平台- Prompts.ai， AWS SageMaker， 谷歌 Vertex AI，以及 Azure 机器学习 -基于他们在可扩展性、治理、成本控制和集成方面的能力。
预计全球人工智能支出将超过 640亿美元，了解平台的优势和劣势对于旨在有效扩展人工智能的企业至关重要。无论您专注于成本节约、安全性还是运营效率，合适的平台都可以帮助弥合实验与可衡量结果之间的差距。
Prompts.ai 是一个 企业级 AI 编排平台 旨在简化和扩展 AI 模型部署。通过整合 35 种领先的大型语言模型 -例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini-它消除了管理多个工具所导致的效率低下问题。
Prompts.ai 擅长 统一访问权限 适用于各种人工智能模型，允许组织在它们之间无缝部署或切换。无需重建基础设施或重新培训团队，这样可以节省时间和资源。该平台启用 并排性能比较，帮助团队就哪种模型最适合他们的需求做出明智的决定。这种简化的方法可确保企业可以优先考虑取得成果，而不会被技术障碍所困扰。
Prompts.ai 通过以下方式简化了 AI 流程 将工作流程自动化为可重复且合规的系统。团队可以创建标准化的即时工作流程，以保持不同项目和部门之间的一致性。该平台还提供了一个库 “节省时间” -由熟练的即时工程师精心设计的预建工作流程，以加快部署速度并避免常见的陷阱。为了进一步支持用户，Prompts.ai 提供实际操作入门和企业培训，使团队能够在即时工程方面积累内部专业知识。
Prompts.ai 的突出特点之一是它的 内置 FinOps 层，提供对人工智能支出的实时见解。它跟踪各模型和团队的代币使用情况，为预算和衡量投资回报率提供详细的成本数据。这个 即用即付代币积分系统 确保成本与使用量直接挂钩，使需求波动的组织更容易控制开支。Prompts.ai 声称 将人工智能软件成本降低多达 98% 与管理多个工具和订阅相比。成本跟踪和灵活性相结合，使团队能够保持在预算范围内，同时快速适应不断变化的需求。
对于监管要求严格的行业，Prompts.ai 提供 全面的治理和审计跟踪 适用于每一次互动。敏感数据仍处于该组织的控制之下，解决了隐私问题，这些问题通常会减缓受监管部门采用人工智能的速度。该平台的治理工具可确保合规性，同时使IT团队能够在不抑制创新的情况下执行集中式策略。这种安全性与灵活性之间的平衡使 Prompts.ai 成为企业级 AI 管理的可靠选择。
AWS SageMaker 是亚马逊大规模部署人工智能模型的综合平台，建立在 AWS 云基础设施的坚实基础上。它提供了全套工具来管理机器学习生命周期的各个阶段，从开发到大规模部署，使其成为企业的首选。
SageMaker 因其灵活地支持各种编程语言和框架而脱颖而出，可满足具有不同技术专业知识的团队的需求。它原生支持 Python 和 R，同时与流行的无缝集成 机器学习框架 像 TensorFLOW， PyTorch和 Scikit-learn。
“Amazon SageMaker AI 为流行的编程语言和机器学习框架提供原生支持，使开发人员和数据科学家能够利用他们首选的工具和技术。”
该平台还支持使用以下方式自定义模型 搬运工人 容器。通过实现模型上下文协议，SageMaker 对大型语言模型和外部工具之间的连接进行了标准化。例如，它为贷款承保系统提供了支持，该系统为贷款官员、信用分析师和风险经理量身定制的模型。
这种广泛的互操作性为 SageMaker 的高级自动化功能奠定了基础。
SageMaker Pipelines 是一项完全托管的 CI/CD 服务，旨在简化机器学习工作流程。团队可以通过易于使用的拖放界面或使用 Python SDK 以编程方式定义、执行和监控端到端工作流程。它能够处理成千上万的并发工作流程，为企业级运营做好了充分的准备。
“这些能力代表了我们开发和部署复杂推理工作流程的能力的重大提高，这些工作流程为搜索匹配和排名提供支持。使用 Python 构建工作流程、跨工作流程共享模型以及独立扩展这些灵活性尤其令人兴奋，因为它为优化我们的搜索基础架构、快速迭代我们的匹配和排名算法以及新的 AI 功能开辟了新的可能性。最终，这些SageMaker Inference增强功能将使我们能够更有效地创建和管理支持亚马逊搜索体验的复杂算法，从而使我们能够为客户提供更相关的结果。” ——亚马逊搜索应用科学高级经理瓦茨拉夫·彼得里塞克
SageMaker 自动驾驶仪通过自动建模、训练和调整进一步简化了机器学习过程。同时，SageMaker Data Wrangler大幅缩短了数据准备时间，为导入、分析和工程功能提供了统一的系统，将数周的工作时间缩短到几分钟。像这样的公司 火箭抵押 和 3 米 已利用 SageMaker Pipelines 来加快其模型开发流程。
这些自动化工具与 SageMaker 强大的安全功能相辅相成。
SageMaker 通过网络隔离、使用 AWS KMS 进行加密和安全 HTTPS 通信等措施确保所有组件的安全。工作室、笔记本电脑、训练作业和托管实例等每个元素都可以部署在隔离的虚拟私有云中，从而消除了互联网接入。该平台还遵守严格的合规标准，包括FedRAMP、HIPAA和SOC认证，为企业提供了一个值得信赖的环境。
为了确保人工智能安全，SageMaker集成了多层保护。像Meta Llama 3这样的基础模型配备了内置的安全机制，同时该平台还支持用于自定义内容筛选和个人身份信息检测的亚马逊基岩护栏API。组织可以部署专业的安全模型，例如 Llama Guard，对 14 个安全类别进行详细的风险评估。
“AWS 提供 IAM 政策、加密以及符合 GDPR 和 HIPAA 等法规的合规性，使其成为处理敏感数据的企业值得信赖的选择。”-Peerbits
谷歌顶点人工智能是谷歌云的综合机器学习平台，旨在处理人工智能模型生命周期的每个阶段。它建立在 Google Cloud 强大的基础架构之上，为初学者和经验丰富的机器学习专家提供了大规模部署模型的工具。
Vertex AI 因其支持各种框架的能力而脱颖而出，同时通过其提供无缝集成 模型花园。这个精心策划的库包括谷歌的基础模型、Stable Diffusion等流行的开源选项和精选 拥抱的脸 模型和第三方解决方案。该平台使用容器化（预建容器或自定义容器）来保持框架之间的一致性。它还具有优化的运行时功能，例如 TensorFlow 优化的运行时，与标准开源服务容器相比，它可以降低成本和延迟。
“对于需要完全控制的经验丰富的机器学习工程师，Vertex AI 还支持自定义模型训练。你可以自带用TensorFlow、PyTorch、scikit-learn或任何框架编写的代码，然后在谷歌的托管基础设施上运行。”
— Cloudchipr
这种灵活性确保用户可以根据自己的特定需求调整 Vertex AI，同时受益于简化模型操作的自动化工作流程。
Vertex AI 提供了一套 MLOps 工具，旨在自动化和扩展机器学习流程。它是 管道 功能可处理从数据准备到部署的任务，支持自动再培训和 持续集成。这些工作流程既可容纳 AutoML 驱动的表格数据，也适用于各种数据类型的自定义工作流程。流水线组件 SDK 提供用于管理数据、训练和部署的预建工具。此外，Vertex AI 模型监控密切关注数据漂移和训练服务偏差，而 Vertex AI Tune 则使用网格搜索、随机搜索和贝叶斯技术简化超参数优化。
“Vertex AI 旨在让真实团队和实际目标可以访问高级人工智能并使其可付诸行动，让您可以专注于解决问题，而谷歌则处理复杂问题。”
— Cloudchipr
该平台还可以毫不费力地与其他谷歌云服务集成。它使用专用的连接器和 AI 平台扩展，将经过训练的模型链接到实时数据源和 API。这些自动化功能解决了组织从试点项目过渡到全面生产所面临的可扩展性和运营挑战。
谷歌顶点人工智能整合了谷歌云强大的安全控制措施，以保护模型和训练数据。谷歌在责任共担模式下运营，在客户管理访问控制的同时，保护底层基础架构。安全措施包括物理数据中心保护、网络和应用程序保护、访问管理、事件监控以及遵守数据保护法规。主要功能包括：
由 AI 提供支持的 Google Unified Security 通过提供跨网络、端点、云和应用程序的检测和响应功能，增强了保护。Vertex AI 还包括 模型盔甲，它对提示和响应应用安全和安保控制，确保自动保护。
2025 年 4 月， 人类 宣布 Vertex AI 上的 Claude 模型获得了 FedRAMP High 和 DoD Impact 2 级 (IL2) 认证。这允许联邦机构在医疗保健、执法、金融和紧急服务等领域使用克劳德处理敏感的未分类数据。国防承包商也可以将其用于非受控的非机密信息。
Vertex AI 还提供 机密计算 解决方案，例如机密 GKE 节点，无需更改代码即可保护工作负载。这些节点支持 NVIDIA H100 GPU。此外，Vertex AI上可用的Gemini模型已获得SOC 1/2/3、ISO 9001和多项ISO/IEC认证，包括42001——人工智能管理系统的第一个国际标准。这些先进的安全措施将 Vertex AI 定位为满足企业 AI 需求的可靠而安全的选择。
微软的Azure机器学习是一个强大的基于云的平台，专为部署人工智能模型而设计，使其成为希望超越实验阶段的组织的关键工具。它建立在 Azure 的基础架构之上，支持各种框架和编程语言，同时满足大型企业的安全性和合规性要求。
Azure 机器学习与流行的 Python 框架广泛兼容，包括 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Keras、XGBoost 和 LightGBM。它还支持 R 和 .NET 等语言。该平台集成了 ONNX Runtime，它通过为机器学习模型提供高达 17 倍的推理速度和高达 1.4 倍的训练速度来增强性能。Azure ML Python SDK 提供了灵活的界面，使团队能够扩展在各种开源平台上开发的模型。这种无缝的互操作性确保了流畅的自动化工作流程。
通过利用 mLOps 原则，Azure 机器学习简化了整个机器学习生命周期。其 AutoML 功能可自动执行数据预处理、算法选择和超参数调整等关键任务，运行按性能指标排名的并行管道。可重复的 ML 管道通过定义数据准备、训练和评分的可重复步骤来确保一致性。此外，Azure 机器学习工作室设计器允许团队高效地克隆和完善管道。
Azure 机器学习的一个显著例子是它与 迅速，为超过11,500家机构提供服务的全球金融报文传送网络。2025 年 8 月， 迅速 采用 Azure 机器学习来增强实时欺诈检测。通过联邦学习， 迅速 在不集中敏感数据的情况下实现了对数百个机构的实时监控。
该平台还集成了Azure DevOps和GitHub Actions，以实现模型版本控制、打包和部署等流程的自动化。模型可以作为在线或批处理端点进行存储、版本化、容器化和部署。A/B 测试、流量路由和基于性能指标或数据偏差检测的自动再培训等高级功能进一步完善了部署工作流程。
Azure 机器学习将其自动化功能与对安全性和合规性的高度关注相结合。虚拟网络集成、网络安全组和 Azure 私有链接等功能可确保数据隔离，而 Azure AD 身份验证和密钥保管库可保护凭据。数据在传输过程中使用 TLS 自动加密，静态数据使用平台管理的密钥进行加密。对于监管需求更严格的组织，客户管理密钥 (CMK) 提供增强的加密控制。与 Azure Purview 集成可实现敏感数据的发现和分类。
微软的ISO 27017认证凸显了Azure对云安全标准的承诺，涵盖计算、存储、网络和身份控制。正如网络安全策略师埃克哈特·梅勒指出的那样，该认证凸显了微软对共担责任模式的坚持：
“微软已经持有涵盖Azure基础服务（计算、存储、网络、身份和全球骨干）的ISO 27017证书，该证书已得到认可的第三方审计师的认证。但是，该证书仅代表微软在分担责任模式中的立场。”
— Eckhart Mehler，首席信息安全官、网络安全策略师、全球风险和人工智能安全专家
Azure 机器学习还符合 FedRAMP 高/中度、NIST SP 800-171 R2、NIST SP 800-53 和 SOC 2 等监管标准，这些标准由内置 Azure 策略定义支持。通过 Azure 资源日志（可以流式传输到日志分析）进行全面的日志记录，可确保进行全面的安全监控和调查。
此外，该平台通过定期更新计算集群和预安装的反恶意软件工具（如 ClamAV）来解决漏洞管理问题。微软云端卫士进一步增强了安全性，它提供基于Azure安全基准的自动评估。
在研究了每个平台的功能之后，很明显，它们的优势和局限性因组织目标、技术知识和业务优先事项而异。值得注意的是，只有 22% 的机器学习项目成功地从试点过渡到生产，这凸显了部署中的重大挑战。
Prompts.ai 通过将超过 35 种领先的大型语言模型集成到一个界面中，简化了 AI 工作流程。它还包括用于实时成本跟踪的内置FinOps，有可能将人工智能成本削减多达98％。但是，它对语言模型工作流程的关注可能无法完全满足传统机器学习项目的需求。
AWS SageMaker 在无服务器推理、自动缩放以及 A/B 测试和偏差检测工具等高级功能方面表现出色。它还可以与其他 AWS 服务无缝集成，并提供较低的三年总拥有成本 (TCO)。尽管如此，其陡峭的学习曲线、复杂的定价结构和供应商的锁定可能构成挑战。
谷歌 Vertex AI 凭借其高性能基础架构、强大的 mLOps 功能和 AutoML 工具脱颖而出。其统一的 API 以及与谷歌云服务的集成简化了工作流程。但是，用户可能面临漫长的学习曲线、可变的价格和潜在的供应商锁定。
Azure 机器学习 可满足无代码和代码优先用户的需求，提供强大的 mLOP 并与微软生态系统的平稳集成。虽然其全面的功能集很有价值，但对于初学者来说，它可能会让人不知所措。
运营成本是另一个关键因素。存储空间扩张、跨区域数据传输、闲置计算资源和频繁再培训等隐性支出可能占人工智能云总支出的60％至80％。在许多情况下，推理成本会在 3—6 个月内超过训练成本。这凸显了在平衡人工智能部署创新和效率的同时有效管理成本的重要性。
选择正确的平台最终取决于组织的基础架构、团队的专业知识以及人工智能计划的具体要求。仔细关注成本管理和平台效率将是确保长期成功的关键。
平台功能和权衡在确定最适合您的 AI 部署需求的方案方面起着核心作用。正确的选择取决于您的基础架构、合规要求和战略目标。到2025年，人工智能市场预计将超过1900亿美元，做出明智的决定从未像现在这样重要。
对于监管严格的行业，例如医疗保健、金融或政府， Azure 机器学习 脱颖而出。它是唯一一个为所有七种美国政府云安全分类（包括FedRAMP高级和HIPAA合规性）提供四级支持的平台。此外，Azure在时间序列预测方面表现出色，与竞争对手相比，RMSE降低了6.2％，使其成为财务和运营预测的绝佳选择。
谷歌 Vertex AI 由于其价格实惠且部署速度快，非常适合初创企业和中小型企业。它的最低实例成本和高达30％的自动持续使用折扣使其成为一种可访问的选择。一个值得注意的成功故事是 可口可乐，该公司使用Vertex AI进行2023年的销售需求预测，将其与BigQuery和Looker整合，将库存浪费减少了17％。
对于大型企业来说， AWS SageMaker 提供无与伦比的集成和定制功能。例如， 西门子 将预测销售分析从本地基础设施迁移到 SageMaker 后，模型训练时间减少了 34%。虽然 SageMaker 的学习曲线更陡峭且需要更多的技术专业知识，但其无服务器推理和多模型端点提供了复杂部署所需的灵活性。
Prompts.ai 对于专注于语言模型工作流程和成本透明度的组织来说，这是一个绝佳的选择。其统一接口支持超过35个领先的LLM，其内置的FinOps工具可以将人工智能成本降低多达98％。该平台的按使用付费模式消除了经常性的订阅费，这对于优先考虑即时工程和LLM协调的团队来说特别有吸引力。
每个平台都具有独特的优势，可满足不同的组织需求和现有的云生态系统。合规性仍然是一项重大挑战，将近60％的组织难以维持适当的人工智能治理。
“在AWS SageMaker与谷歌Vertex Aizure机器学习的辩论中，真正的区别在于哲学。这是关于这些巨头如何看待机器学习 应该 完成。” — Abduldattijo，人工智能安全研究员
关键是使平台功能与您的技术专长、合规要求和增长目标保持一致。以微软为中心的组织会发现Azure的集成特别有益，而谷歌云用户可以利用Vertex AI与BigQuery和云存储的无缝连接。请记住，迁移挑战会影响部署速度和效率，尤其是在从现有云投资过渡时。
在承诺之前，请考虑试用您选择的平台以评估其性能和成本效益。
在选择平台在具有严格监管要求的组织中部署 AI 模型时，必须优先遵守适用法律，例如 GDPR 或特定行业的法规。寻找功能强大的平台 安全协议，全面 数据隐私保护，而且彻底 审计能力 确保整个过程的透明度和问责制。
同样重要的是选择一个维护道德标准、强调公平、开放和尊重社会价值观的平台。这些要素对于履行法律和道德义务至关重要，可确保负责任地部署人工智能并符合组织原则。
组织可以通过实施以下策略来控制预算并做出更明智的财务决策 持续的成本监控，有效的资源分配，并清楚地了解 总拥有成本 (TCO) 用于 AI 部署。密切关注开支和找出削减成本的领域有助于维持更好的财务监督。
为了进一步提高效率，可以考虑利用 具有成本效益的部署方法，设计可扩展的端点，并评估模型与成本指标相关的性能。采用FinOps原则还可以提供灵活的预算方法，使组织能够根据不断变化的工作量调整其财务计划，同时保持成本控制和运营效率。
使用 Prompts.ai 在企业环境中管理多个大型语言模型 (LLM) 有几个突出的好处。通过将超过35个顶级LLM集成到一个安全的平台中，它消除了兼顾多个工具的麻烦。这种集中式方法简化了操作，简化了工作流程，提高了整体效率。
该平台还具有旨在削减人工智能开支的实时 FinOps 工具，有可能将成本削减多达 98% -同时保持顶级性能。其强大的治理和集中式即时管理系统有助于提高准确性、最大限度地减少错误并加快部署时间。和 Prompts.ai，企业可以放心地扩展 AI 运营，确保合规性和具有成本效益、可靠的模型部署。
