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机器学习平台正在改变 AI 开发，简化了数据准备、模型训练和部署等复杂流程。 92% 的高管预测 人工智能驱动的工作流程 到2025年，选择正确的平台对于扩大运营和降低成本至关重要。
以下是四个领先平台的简要概述：
从治理到可扩展性，每个平台都有优势和局限性。使用以下对比来确定最适合您的团队的产品。
根据您的需求探索这些平台——无论是简化工作流程、降低成本还是扩展 AI 运营。
Prompts.ai 是一个专为企业使用而设计的强大的人工智能编排平台，汇集了超过 35 种大型语言模型，包括 GPT-5、Claude、 美洲驼，以及 双子座，合并到一个集中式集线器中。通过整合这些工具，它消除了在多个平台上管理分散的人工智能资源的常见挑战。
该平台通过将这些不同的模型集成到一个安全的工作空间中而大放异彩。团队可以轻松地并排比较模型，从而确保一致的工作流程和简化的决策。
Prompts.ai 还凭借其脱颖而出 自动化能力，具有被称为 “省时” 的预建工作流程。这些工作流程简化了日常业务任务，并包括用于基于代币的成本跟踪的 FinOps 控制。组织可以自定义这些工作流程以满足其特定需求，从而节省时间和精力，而不是从头开始构建流程。
可扩展性 是另一个关键优势。该平台允许组织使用即用即付的TOKN信用系统通过添加模型、用户或团队来即时扩展。这种灵活的定价模式非常适合人工智能需求波动的企业或仍在制定长期人工智能战略的企业。除了这种可扩展性外，Prompts.ai 还确保遵守严格的治理标准。
当涉及到 治理与合规，该平台提供内置的审计跟踪、实时使用情况跟踪和高级数据控制。这些功能可以保护敏感信息，确保组织满足严格的安全性和合规性要求，还有一个额外的好处，那就是将关键数据存储在本地。
Prompts.ai 通过将模型访问权限、成本效率和治理整合到一个统一的平台中脱颖而出。这种综合方法对于希望从人工智能实验过渡到全面的生产就绪解决方案的组织特别有吸引力，无需兼顾多个供应商或浏览复杂的技术设置。
TFX 旨在将研究模型转化为可扩展的生产系统，使其成为企业级机器学习的首选解决方案。它通过自动化管道和强大的治理控制来管理整个 ML 生命周期，同时与 TensorFlow 生态系统无缝集成。
TFX 的突出特点之一是它能够在各种计算环境中轻松工作。它与诸如 TensorFlow 之类的本地工具连接 TensorFlow 数据验证 (TFDV)、TensorFlow 变换 (TFT) 和 TensorFlow 模型分析 (TFMA)。此外，它支持主要的编排引擎，例如Apache Airflow， 阿帕奇光束和 Kubeflow 管道，让团队可以灵活地选择自己喜欢的工作流程工具。
真正让 TFX 与众不同的是其模块化和自动化的方法 管理机器学习管道。管道的每个阶段都由专门的组件处理。例如， ExampleGen 管理数据摄取和拆分， StatisticsGen 生成描述性统计数据以识别异常，并且 转型 组件可确保训练和发球期间的预处理保持一致，避免了训练服务偏差的常见问题。
可扩展性是 TFX 的另一个优势。例如，沃达丰采用了 TensorFlow 数据验证 2023年3月，以加强其全球治理流程。同样，Spotify在2023年10月部署了TFX，以支持持续训练并提供大规模的实时推荐。
TFX 在自动化治理方面也表现出色。它在部署之前验证架构、检测数据偏差并评估模型。像这样的工具 InfraValidator 在沙盒环境中测试模型，而 机器学习元数据 (MLMD) 跟踪 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等后端的数据沿袭情况。
用户满意度反映了 TFX 的有效性，综合得分为 8.3/10，续订率为 100%。一位用户强调了其影响：
“TFX 的综合套件简化了机器学习模型的大规模部署，确保了效率和可靠性。”
使用 TFX 可以更轻松地进行部署 保存的模型 格式，支持 TensorFlow 服务、TensorFlow Lite 和 TensorFlow JS。它还集成了谷歌云服务，例如 顶点人工智能 管道和云数据流，同时在本地和多云设置中保持可移植性。
对于已经投资TensorFlow的组织，TFX提供了从实验到大规模生产部署的无缝过渡。它的重点是 自动化、治理和可扩展性 使其成为需要可靠和高性能机器学习解决方案的企业的有力选择。
Apache Airflow 已成为现代机器学习操作中协调工作流程的基石。与为特定任务量身定制的平台不同，Airflow 作为多功能协调器大放异彩，能够管理各种工具和系统的复杂工作流程。这种灵活性使其成为使用不同技术堆栈的组织的资产。
Airflow 在机器学习工作流程中的与众不同之处在于其以 Python 为先的设计。借助 TaskFlow API，开发人员可以使用装饰器将 Python 脚本转换为 Airflow 任务，从而简化从实验到生产的飞跃。
Airflow 的模块化框架建立在消息队列和可配置池之上，旨在高效地处理资源分配和任务分配。这种能力对于机器学习项目至关重要，机器学习项目通常涉及错综复杂的依赖关系和不同的硬件需求。例如，项目可能需要大量使用 CPU 的数据预处理，然后进行 GPU 密集型模型训练。Airflow 的可插拔计算功能可确保在最佳基础设施上执行每项任务。它的灵活性扩展到与各种工具的无缝集成。
该平台的集成生态系统是另一个亮点，它使团队能够通过 MLFlow、AWS SageMaker 等流行工具协调工作流程 Databricks，以及 数据机器人。2023 年 11 月，TheFork Engineering 通过在 AWS Batch 上编排 Kedro 推理管道，集成基本数据和质量工具，展示了 Airflow 的能力。
对于企业规模的运营，Airflow 提供强大的执行策略。CeleryExecutor 使用像这样的消息队列 Redis 要么 RabbitMQ 将任务分配到多个工作节点，而KubernetesExecutor则为每项任务启动专用的Kubernetes吊舱，从而确保隔离和动态资源分配 [36,37]。Shopify 的 Airflow 部署体现了其可扩展性，可管理超过 10,000 个 DAG、400 多个并发任务，每天运行超过 150,000 次。
Airflow 的数据驱动调度功能解决了机器学习工作流程中的关键挑战。Airflow 数据集的引入允许在更新数据集时自动触发模型训练 DAG。此外，其动态任务映射功能支持超参数调整等并行过程，无需预定义的实验次数。
该平台在构建时考虑了运行可靠性：
“Airflow 是现代 MLOps 堆栈的核心，它协调了整个机器学习生命周期。”
- 阿帕奇气流
为了满足企业需求，Airflow集成了OpenLineage，提供了全面的数据沿袭跟踪，这对于模型的可重复性和遵守GDPR等法规至关重要。它还包括生产级警报、详细日志记录和自动重试等功能，以缓解服务中断或速率限制等问题。
Airflow的适应性在其专门的DataRobot提供商中得到了进一步的体现。这种集成为操作员提供了随时可用的任务，例如创建项目、训练和部署模型以及评分预测。传感器监控任务完成情况，使用 Airflow DAG 实现机器学习管道的无缝编排。
条件工作流是另一个强大的功能，它允许任务根据结果进行分支。例如，只有当模型满足性能基准时，团队才能部署该模型。设置和拆卸任务通过自动配置和清理资源来确保环境的可重现性。
超过12,000个组织利用Airflow，约有30％的用户将其应用于机器学习工作流程，该平台已证明其已为应对企业挑战做好了准备 [31,40]。它能够协调传统数据管道和新兴的 LLMOps 工作流程，使其成为不断变化的机器学习格局中的关键参与者 [25,28]。
Kubeflow 以 Prompts.ai、TFX 和 Apache Airflow 等工具为基础，提供了一种以 Kubernetes 为中心的方法来管理机器学习 (ML) 操作。它专为容器化机器学习工作流程而设计，与 Kubernetes 深度集成，非常适合已经利用容器化基础设施的组织。
“Kubeflow 是 Kubernetes 上人工智能平台工具的基础。” — Kubeflow.org
Kubeflow 简化了容器编排的复杂性，使数据科学家能够专注于开发。它跨集群分配训练工作负载，并将模型部署为可扩展服务。例如，Jupyter Notebook 在 Kubernetes Pod 中运行，提供可靠且可扩展的工作空间。
Kubeflow 的核心是 Kubeflow Pipelines (KFP)，这是一个编排引擎，可将工作流程构建为有向无环图 (DAG)。每个步骤都在自己的容器中运行，确保了跨环境的可移植性和可扩展性。借助用户友好的界面和 Python SDK，团队可以创建根据其需求量身定制的自定义管道。该框架支持跨云、本地和混合设置的无缝部署。
Kubeflow 的部署灵活性可满足广泛的基础设施需求。它支持本地设置、公有云 Kubernetes 服务（例如 AWS EKS、Azure AKS 和谷歌 GKE）和混合配置。
对于谷歌云用户，Kubeflow 提供两种部署模式：独立部署模式和完整部署模式。这些选项包括自动配置的公共端点和云身份感知代理身份验证。团队可以直接在谷歌 Kubernetes 引擎上部署以进行精细控制，也可以选择 Vertex AI Pipelines 作为完全托管的替代方案。
本地部署对于优先考虑数据隐私或偏爱私有集群的组织特别有价值。Kubeflow 与 NFS、Ceph 和 Portworx 等企业存储解决方案集成，通过 ReadWriteMany 功能实现共享卷，实现无缝数据和模型共享。真实的例子突显了 Kubeflow 对不同设置的适应性。
“Kubernetes 的可移植性使 Kubeflow 能够轻松地在各种环境（本地、云端或混合设置）上运行，确保一致的部署体验，并允许团队通过一次构建、随处部署的方法加速 Kubernetes 上的 AI 工作负载。” — Portworx
Kubeflow 充分利用 Kubernetes 的自动化和可扩展性来简化机器学习工作流程。它根据需求动态调整工作负载，确保高效处理大规模处理任务。特定框架的运算符，例如适用于 TensorFlow 的 TfJob 和适用于 TensorFlow PyTorch 简化基础架构管理，而 Katib 和 KServe 等工具则增强了自动机器学习和模型服务功能。
Kubeflow Pipelines 支持高级逻辑，例如并行循环、递归、缓存和异步等待，因此可以更轻松地管理复杂的人工智能开发周期。还可以将事件驱动的触发器设置为在数据集更新或性能下降时自动重新训练模型。这种自动化补充了 Kubeflow 的集成多功能性。
Kubeflow 通过多用户支持和治理工具等功能应对企业协作挑战。通过使用 Kubernetes 命名空间和基于角色的访问控制 (RBAC)，它可以为不同的团队创建安全、隔离的环境。模型注册表是管理模型、版本和元数据的集中中心，促进更好的协作。
“Kubeflow 能够在一个项目中满足多个团队的需求，并允许这些团队在任何基础设施上工作。” — Red Hat
元数据管理可确保持续跟踪实验，支持可重复性和治理。Kubeflow 中央控制面板提供了一个统一的界面，用于管理工作流程、监控资源和跟踪实验。
诸如DKube之类的企业解决方案通过集成Active Directory、LDAP、基于Git的版本控制等工具以及包括AWS S3、Azure Blob和本地系统在内的各种存储选项，进一步增强了Kubeflow的能力。
“Kubeflow 通过促进数据科学家、开发人员和机器学习工程师之间的沟通来优化端到端机器学习工作流程，从而简化机器学习的容器化流程。” — GeeksforGeeks
对于精通 Kubernetes 并需要高级机器学习管道编排的组织，Kubeflow 提供了全面的解决方案。但是，刚接触 Kubernetes 的团队可能会发现像谷歌云顶点人工智能流水线这样的托管平台是一个更容易访问的起点。
这篇评论重点介绍了各种平台的主要优势和局限性，以帮助您选择最适合自动化人工智能工作流程的平台。
每个机器学习工作流程平台都有独特的优势和挑战。了解这些差异对于使平台能力与组织的基础架构、专业知识和业务目标保持一致至关重要。
Prompts.ai 是一个强大的企业级 AI 编排平台，可将超过 35 种领先的语言模型整合到一个可访问的界面中。它通过其即用即付的TOKN信用系统可节省大量成本，最多可节省98％，同时还提供强大的治理和合规功能。但是，其有关集成传统机器学习工作流程和可扩展性指标的文档有些有限。
TensorFlow 扩展版 (TFX) 与 TensorFlow 生态系统无缝集成，使其成为已经投资谷歌机器学习框架的组织的自然选择。它在生产环境中表现出色，为 A/B 测试、金丝雀部署等任务提供自动化，以及用于推理的高效 GPU 批处理。此外，TFX 支持同时提供多个模型版本。不利的一面是，在生产环境中部署 TFX 通常需要 Docker 或 Kubernetes，这可能不符合所有组织的基础架构。它还缺少内置的安全功能，例如身份验证和授权。
阿帕奇气流 是协调数据和机器学习管道的强大工具，这要归功于其灵活的基于 Python 的架构。它与云平台和第三方服务很好地集成在一起，从而实现了可维护和版本控制的工作流程。但是，Airflow 不包含许多开箱即用的机器学习特定功能，例如模型版本控制或服务，因此它更适合作为更广泛的 ML 堆栈的一部分，而不是独立的解决方案。
Kubeflow 为机器学习提供全面的 Kubernetes 原生平台，支持 TensorFlow 和 PyTorch 等框架。它在可扩展性方面表现出色，利用 Kubernetes 的自动扩展功能，支持无服务器推理以降低成本。此外，它支持跨云和本地环境的便携式部署。但是，Kubeflow 陡峭的学习曲线可能是一个重大障碍，需要团队拥有大量的 Kubernetes 专业知识。与自定义模型或利基框架的集成也可能带来挑战。
在选择平台时，监管和合规性是关键考虑因素。Prompts.ai 提供内置的合规性和审计功能，而 TFX、Airflow 和 Kubeflow 的开源性质通常需要外部工具或自定义解决方案进行治理。对于处理敏感数据的组织而言，评估每个平台的安全性和合规性能力至关重要。
对于没有容器化专业知识的团队来说，托管解决方案可能提供一种更易于使用的方式来利用这些平台。归根结底，选择取决于您的组织在技术复杂性与自动化、集成和可扩展性需求之间取得平衡的能力。
选择正确的机器学习工作流程平台取决于贵组织的目标、技术专长和长期 AI 愿景。每个平台都能满足不同的企业需求，因此使选择与团队的优势保持一致至关重要。
Prompts.ai 通过提供高达的产品脱颖而出 节省 98% 的成本 通过其TOKN信用系统和对超过35个LLM的统一访问权限。它最大限度地减少了工具蔓延的混乱局面，同时维持了关键治理，这对于受监管的行业尤其重要。
对于已经在使用 TensorFlow 的组织， TFX 提供无缝集成。但是，它对Docker和Kubernetes的依赖需要高级基础设施管理，因此更适合具有必要技术基础的团队。
阿帕奇气流 为协调不同的数据和机器学习管道提供了灵活性。其基于Python的框架和广泛的集成使其成为具有强大工程能力的组织的绝佳选择。
同时， Kubeflow 迎合了在 Kubernetes 方面经验丰富的企业，提供可扩展的操作以及跨云和本地环境进行部署的能力。
和 85% 的科技领导者报告说，由于人才短缺，人工智能计划出现延迟，用户友好型平台的重要性怎么强调都不为过。无需陡峭学习曲线即可简化工作流程的解决方案至关重要。团队应优先考虑能够补充现有技能的平台，而不是采用需要对当前工作流程进行全面改革的工具。
关键考虑因素包括确保稳定的合规性、顺畅的数据集成和可扩展性。从试点项目开始是评估平台性能的一个实际步骤，然后再承诺进行更广泛的部署。
展望未来，机器学习工作流程的趋势倾向于更高的简单性和自动化。随着人工智能成为运营的核心驱动力，在易用性与企业级安全和治理之间取得平衡的平台将使企业能够保持竞争力。
选择机器学习工作流程平台时，优先考虑以下因素 用户友好度， 可扩展性，以及它与您当前的工具和基础架构的集成程度。自动化、协作工具和支持等功能 AutoML 可以简化工作流程并提高效率。
同样重要的是评估平台的 安全协议，它与您的技术设置兼容，以及它是否包含用于增加灵活性的开源选项。确保平台与贵组织的目标和未来计划保持一致，以创建流畅有效的机器学习流程。
为了维护治理和合规性，首先要建立 明确的治理框架 它规定了明确的角色、职责和流程。该框架应作为确保人工智能计划问责制和一致性的支柱。专注于 透明度和可解释性 在模型中，做出既易于理解又易于审计的决策。
严格采用 数据管理实践 通过保护存储、实施访问控制和定期进行数据质量检查。这些措施有助于保护敏感信息，同时保持数据的完整性。
合并 人为监督 定期监控和验证人工智能决策，确保它们符合道德原则和组织价值观。随时了解相关信息 法规和行业标准，并持续评估您的系统，以识别和解决任何潜在的风险或合规性问题。定期审查和更新对于在一段时间内保持对法律要求和道德承诺的遵守至关重要。
组织可以使用以下方法使像 Kubeflow 这样的学习平台更易于管理 分步教程 和 实用指南 这清楚地概述了设置过程和管道创建。这些资源简化了复杂的工作流程，使关键概念更易于掌握。
为了应对诸如文档稀疏或兼容性障碍之类的挑战，团队可以从中受益 专门的培训计划 或者与之互动 社区论坛。通过强调动手实践和促进协作学习，团队可以建立在机器学习工作流程中采用和运行 Kubeflow 的信心。
