按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
机器学习平台正在改变人工智能开发，简化数据准备、模型训练和部署等复杂流程。 92% 的高管预测到 2025 年人工智能驱动的工作流程将得到实现，因此选择正确的平台对于扩大运营规模和降低成本至关重要。
Here’s a quick overview of four leading platforms:
从治理到可扩展性，每个平台都有优点和局限性。使用下面的比较来确定最适合您的团队的方案。
Explore these platforms based on your needs - whether it’s simplifying workflows, reducing costs, or scaling AI operations.
Prompts.ai 是一款强大的 AI 编排平台，专为企业使用而设计，将超过 35 种大型语言模型（包括 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini）汇集到一个集中中心中。通过整合这些工具，它消除了跨多个平台管理分散的人工智能资源的常见挑战。
该平台的亮点在于将这些不同的模型集成到一个安全的工作空间中。团队可以轻松地并排比较模型，确保一致的工作流程和简化的决策。
Prompts.ai 还以其自动化功能而脱颖而出，具有被称为“节省时间”的预构建工作流程。这些工作流程简化了日常业务任务，并包括用于基于令牌的成本跟踪的 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、用户或团队来立即扩展。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。除了这种可扩展性之外，Prompts.ai 还确保遵守严格的治理标准。
在治理和合规性方面，该平台提供内置审计跟踪、实时使用跟踪和高级数据控制。这些功能可保护敏感信息并确保组织满足严格的安全性和合规性要求，并具有将关键数据存储在本地的额外优势。
Prompts.ai 通过将模型访问、成本效率和治理整合到一个有凝聚力的平台中而脱颖而出。这种集成方法对于希望从人工智能实验过渡到全面的、可立即投入生产的解决方案的组织来说特别有吸引力，而无需与多个供应商打交道或处理复杂的技术设置。
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机器学习生命周期，同时与 TensorFlow 生态系统无缝集成。
TFX 的突出功能之一是能够在各种计算环境中轻松工作。它与 TensorFlow 数据验证 (TFDV)、TensorFlow 转换 (TFT) 和 TensorFlow 模型分析 (TFMA) 等 TensorFlow 工具本地连接。此外，它还支持 Apache Airflow、Apache Beam 和 Kubeflow Pipelines 等主要编排引擎，使团队可以灵活地选择自己喜欢的工作流工具。
真正使 TFX 与众不同的是其管理机器学习管道的模块化和自动化方法。管道的每个阶段都由专门的组件处理。例如，ExampleGen 管理数据摄取和分割，StatisticsGen 生成描述性统计数据以识别异常，Transform 组件确保预处理在训练和服务期间保持一致，避免训练-服务偏差的常见问题。
可扩展性是 TFX 的另一个优势。例如，沃达丰于 2023 年 3 月采用 TensorFlow 数据验证来加强其全球治理流程。同样，Spotify 于 2023 年 10 月部署了 TFX，以支持持续培训并提供大规模实时推荐。
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。 InfraValidator 等工具在沙盒环境中测试模型，而 ML 元数据 (MLMD) 则跟踪 SQLite、MySQL 和 PostgreSQL 等后端的数据沿袭。
用户满意度反映了 TFX 的有效性，综合评分为 8.3/10，续订率为 100%。一位用户强调了其影响：
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“TFX 的综合套件简化了大规模部署机器学习模型，确保了效率和可靠性。”
TFX 的 SavedModel 格式使部署变得更加容易，该格式支持 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite 和 TensorFlow JS。它还与 Vertex AI Pipelines 和 Cloud Dataflow 等 Google Cloud 服务集成，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 提供从实验到大规模生产部署的无缝过渡。它对自动化、治理和可扩展性的关注使其成为需要可靠且高性能机器学习解决方案的企业的强大选择。
Apache Airflow 已成为现代机器学习操作中编排工作流程的基石。与为特定任务量身定制的平台不同，Airflow 是一个多功能的协调器，能够跨各种工具和系统管理复杂的工作流程。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独特之处在于其 Python 优先的设计。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跨越。
Airflow’s modular framework, built on message queues and configurable pools, is designed to handle resource allocation and task distribution efficiently. This capability is critical for machine learning projects, which often involve intricate dependencies and diverse hardware needs. For instance, a project might require CPU-heavy data preprocessing followed by GPU-intensive model training. Airflow’s pluggable compute feature ensures each task is executed on the optimal infrastructure. Its flexibility extends to seamless integration with a wide range of tools.
The platform’s integration ecosystem is another highlight, enabling teams to orchestrate workflows across popular tools such as MLflow, AWS SageMaker, Databricks, and DataRobot. In November 2023, TheFork Engineering demonstrated Airflow’s capabilities by orchestrating Kedro inference pipelines on AWS Batch, integrating essential data and quality tools.
For enterprise-scale operations, Airflow offers robust execution strategies. The CeleryExecutor uses message queues like Redis or RabbitMQ to distribute tasks across multiple worker nodes, while the KubernetesExecutor spins up dedicated Kubernetes pods for each task, ensuring isolation and dynamic resource allocation [36,37]. Shopify’s Airflow deployment exemplifies its scalability, managing over 10,000 DAGs, 400+ concurrent tasks, and more than 150,000 runs daily.
Airflow’s data-driven scheduling capabilities address key challenges in machine learning workflows. The introduction of Airflow Datasets allows automatic triggering of model training DAGs when datasets are updated. Additionally, its dynamic task mapping feature supports parallel processes like hyperparameter tuning without requiring a predefined number of experiments.
该平台在构建时考虑到了运行可靠性：
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阿帕奇气流
“Airflow 是现代 MLOps 堆栈的核心，协调整个机器学习生命周期。”
为了满足企业需求，Airflow 与 OpenLineage 集成，提供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’s adaptability is further evident in its dedicated provider for DataRobot. This integration offers ready-to-use operators for tasks like creating projects, training and deploying models, and scoring predictions. Sensors monitor task completion, enabling seamless orchestration of machine learning pipelines using Airflow DAGs.
条件工作流程是另一个强大的功能，允许任务根据结果进行分支。例如，团队只有在满足性能基准的情况下才能部署模型。设置和拆卸任务通过自动配置和清理资源来确保可重现的环境。
超过 12,000 个组织在使用 Airflow，大约 30% 的用户将其应用于机器学习工作流程，该平台已证明其已做好应对企业挑战的准备[31,40]。它协调传统数据管道和新兴 LLMOps 工作流程的能力使其成为不断发展的机器学习领域的关键参与者 [25,28]。
Kubeflow 基于 Prompts.ai、TFX 和 Apache Airflow 等工具构建，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，非常适合已经在利用容器化基础设施的组织。
"Kubeflow is the foundation of tools for AI Platforms on Kubernetes." – Kubeflow.org
"Kubeflow is the foundation of tools for AI Platforms on Kubernetes." – 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的服务。例如，Jupyter Notebooks 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)，它是一个编排引擎，将工作流构建为有向无环图 (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，团队可以根据自己的需求创建自定义管道。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、公共云 Kubernetes 服务（例如 AWS EKS、Azure AKS 和 Google GKE）和混合配置。
对于 Google Cloud 用户，Kubeflow 提供两种部署模式：Standalone 和 Full。这些选项包括自动配置的公共端点和 Cloud Identity-Aware 代理身份验证。团队可以直接部署在 Google Kubernetes Engine 上进行精细控制，或选择 Vertex AI Pipelines 作为完全托管的替代方案。
对于优先考虑数据隐私或喜欢私有集群的组织来说，本地部署特别有价值。 Kubeflow 与 NFS、Ceph 和 Portworx 等企业存储解决方案集成，支持具有 ReadWriteMany 功能的共享卷，以实现无缝数据和模型共享。现实世界的例子凸显了 Kubeflow 对不同设置的适应性。
"Kubernetes' portability enables Kubeflow to run effortlessly across various environments - on-premises, in the cloud, or in hybrid setups - ensuring a consistent deployment experience, and allows teams to accelerate AI workloads on Kubernetes with a build-once and deploy-anywhere approach." – Portworx
"Kubernetes' portability enables Kubeflow to run effortlessly across various environments - on-premises, in the cloud, or in hybrid setups - ensuring a consistent deployment experience, and allows teams to accelerate AI workloads on Kubernetes with a build-once and deploy-anywhere approach." – Portworx
Kubeflow 充分利用 Kubernetes 的自动化和可扩展性来简化 ML 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。特定于框架的运算符（例如适用于 TensorFlow 的 TFJob 和适用于 PyTorch 的 PyTorchJob）简化了基础设施管理，而 Katib 和 KServe 等工具则增强了自动化 ML 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，使管理复杂的 AI 开发周期变得更加容易。还可以设置事件驱动的触发器，以便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解决企业协作的挑战。通过使用 Kubernetes 命名空间和基于角色的访问控制 (RBAC)，它为不同团队创建安全、隔离的环境。模型注册表充当管理模型、版本和元数据的集中中心，促进更好的协作。
"Kubeflow is able to accommodate the needs of multiple teams in one project and allows those teams to work from any infrastructure." – Red Hat
"Kubeflow is able to accommodate the needs of multiple teams in one project and allows those teams to work from any infrastructure." – Red Hat
元数据管理确保实验的一致跟踪，支持再现性和治理。 Kubeflow Central Dashboard 提供了一个统一的界面来管理工作流程、监控资源和跟踪实验。
DKube 等企业解决方案通过与 Active Directory、LDAP、基于 Git 的版本控制等工具以及各种存储选项（包括 AWS S3、Azure Blob 和本地系统）集成，进一步增强了 Kubeflow 的功能。
"Kubeflow optimizes the end-to-end machine learning workflows by facilitating communications among data scientists, developers, and ML Engineers making the containerized process for ML easier." – GeeksforGeeks
"Kubeflow optimizes the end-to-end machine learning workflows by facilitating communications among data scientists, developers, and ML Engineers making the containerized process for ML easier." – GeeksforGeeks
对于精通 Kubernetes 并需要高级 ML 管道编排的组织，Kubeflow 提供了全面的解决方案。然而，刚接触 Kubernetes 的团队可能会发现像 Google Cloud Vertex AI Pipelines 这样的托管平台是一个更容易访问的起点。
本次审查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具有独特的优势和挑战。了解这些差异对于使平台功能与组织的基础设施、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，它将超过 35 种领先的语言模型整合到一个易于访问的界面中。它通过即用即付的 TOKN 信用系统提供显着的成本节省（高达 98%），同时还提供强大的治理和合规功能。然而，其关于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 Extended (TFX) 与 TensorFlow 生态系统无缝集成，使其成为已投资 Google ML 框架的组织的自然选择。它在生产环境中表现出色，可为 A/B 测试、金丝雀部署和用于推理的高效 GPU 批处理等任务提供自动化。此外，TFX 支持同时提供多个模型版本。不利的一面是，在生产中部署 TFX 通常需要 Docker 或 Kubernetes，这可能无法与所有组织的基础设施保持一致。它还缺乏内置的安全功能，例如身份验证和授权。
Apache Airflow 凭借其基于 Python 的灵活架构，成为编排数据和 ML 管道的强大工具。它与云平台和第三方服务完美集成，实现可维护和版本控制的工作流程。然而，Airflow 并不包含许多开箱即用的 ML 特定功能，例如模型版本控制或服务，这使其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 为机器学习提供了一个全面的 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 的自动扩展功能并支持无服务器推理来降低成本。此外，它还支持跨云和本地环境的便携式部署。然而，Kubeflow 陡峭的学习曲线可能是一个重大障碍，要求团队拥有丰富的 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。
When selecting a platform, governance and compliance are critical considerations. Prompts.ai provides built-in compliance and audit features, while the open-source nature of TFX, Airflow, and Kubeflow often requires external tools or custom solutions for governance. For organizations handling sensitive data, evaluating each platform’s security and compliance capabilities is essential.
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访问的方式来利用这些平台。最终，选择取决于您的组织平衡技术复杂性与其自动化、集成和可扩展性需求的能力。
Selecting the right machine learning workflow platform hinges on your organization’s goals, technical expertise, and long-term AI vision. Each platform serves distinct enterprise needs, so aligning the choice with your team’s strengths is essential.
Prompts.ai 通过其 TOKN 学分系统和对超过 35 个法学硕士的统一访问，可节省高达 98% 的成本，从而脱颖而出。它最大限度地减少了工具蔓延带来的混乱，同时维持了关键的治理——对于受监管的行业尤其重要。
对于已经使用 TensorFlow 的组织，TFX 提供无缝集成。然而，它对 Docker 和 Kubernetes 的依赖需要先进的基础设施管理，使其更适合具有必要技术基础的团队。
Apache Airflow 可以灵活地编排不同的数据和机器学习管道。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。
与此同时，Kubeflow 迎合了具有 Kubernetes 经验的企业，提供可扩展的操作以及跨云和本地环境部署的能力。
85% 的技术领导者表示，由于人才短缺，人工智能计划被推迟，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。团队应优先考虑补充其现有技能集的平台，而不是采用需要对当前工作流程进行彻底改革的工具。
Key considerations include ensuring robust compliance, smooth data integration, and scalability. Starting with a pilot project is a practical step to assess a platform’s performance before committing to a broader rollout.
展望未来，机器学习工作流程的趋势倾向于更加简单和自动化。随着人工智能成为运营的核心驱动力，平衡易用性与企业级安全性和治理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，请优先考虑用户友好性、可扩展性以及与当前工具和基础设施的集成程度等因素。自动化、协作工具和 AutoML 支持等功能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、其与您的技术设置的兼容性以及是否包含开源选项以增加灵活性。确保平台符合您组织的目标和未来计划，以创建平稳有效的机器学习流程。
为了维护治理和合规性，首先要建立一个定义明确的治理框架，指定明确的角色、职责和流程。该框架应作为确保人工智能计划的问责制和一致性的支柱。注重模型的透明度和可解释性，使决策既易于理解又易于审核。
通过保护存储、实施访问控制和定期进行数据质量检查，采取严格的数据管理实践。这些措施有助于保护敏感信息，同时保持数据的完整性。
纳入人类监督，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风险或合规问题。定期审查和更新对于长期遵守法律要求和道德承诺至关重要。
组织可以通过使用清晰概述设置过程和管道创建的分步教程和实用指南，使像 Kubeflow 这样的学习平台更易于管理。这些资源简化了复杂的工作流程，使关键概念更容易掌握。
为了解决文档稀疏或兼容性障碍等挑战，团队可以从专门的培训计划或参与社区论坛中受益。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。
