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使用正确的编排工具克服机器学习工作流程的复杂性。 管理机器学习管道可能具有挑战性——工具蔓延、治理问题和不明确的成本往往会使项目脱轨。本文介绍了 10 个简化机器学习操作的平台，这些平台提供了互操作性、合规性、成本控制和可扩展性解决方案。
无论你是扩展 AI、改善治理，还是 削减成本，这些工具可以帮助您高效地管理工作流程。根据团队的专业知识、基础设施和目标进行选择。
Prompts.ai 是一个 企业级平台 旨在简化和简化机器学习 (ML) 工作流程管理。与其兼顾多个 人工智能工具，团队可以通过一个安全的界面访问超过 35 种领先的语言模型，包括 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini。
Prompts.ai 通过将所有主要语言模型整合到一个地方，降低了技术复杂性并减轻了管理分散的人工智能服务的负担，从而解决了工具蔓延的常见问题。这种统一的方法最大限度地减少了组织依赖多个互不关联的工具时可能积累的技术债务。
除了提供顶级模型的访问权限外，Prompts.ai 还与 Slack、Gmail 和 Trello 等流行的商业工具无缝集成。这些集成允许团队在不彻底改革现有系统的情况下实现工作流程自动化。该平台强调 “可互操作的工作流程” 是一项关键功能，可实现组织内各种工具和技术的顺畅运营。除了整合能力外，它还确保了强有力的治理实践，以满足行业合规要求。
Prompts.ai 通过提供以下内容来直面合规性挑战 强有力的治理控制 以及所有 AI 交互的完全可审计性。其安全框架融合了 SOC 2 Type 2、HIPAA 和 GDPR 的最佳实践，确保敏感数据在整个 ML 生命周期中保持保护。
2025 年 6 月，该平台启动了 SOC 2 类型 2 审计流程，这突显了其对严格安全和合规标准的承诺。通过与 Vanta 合作，Prompts.ai 提供持续的控制监控，让用户通过其信任中心实时了解他们的安全状况。这种透明度有助于弥合企业 AI 部署中经常出现的治理差距。
商业和个人计划都包括 合规监控和治理工具，即使没有专门的合规人员，小型团队也能更轻松地对其人工智能工作流程进行监督。
Prompts.ai 使用了 代币积分系统，将成本直接与使用量保持一致，并取消经常性订阅费。与维持多个工具的个人订阅相比，这种即用即付模式可以将人工智能软件费用减少多达98％。
该平台还提供 详细的成本可见性 在代币层面，解决了在不同提供商和环境中使用多个 AI 服务时预算不明确的共同挑战。
Prompts.ai 专为快速增长而构建，允许团队轻松扩展其 AI 能力。得益于其基于云的架构，添加模型、用户或工作流程仅需几分钟。与复杂的 Kubernetes 设置不同，Prompts.ai 易于部署，适合从小型机构到《财富》500 强公司的各种团队。
该平台能够通过单一界面管理多个模型，这确保了组织可以扩展其人工智能计划，而无需重建基础设施或对员工进行新工具的再培训。
Prompts.ai 通过以下方式增强团队合作 协作即时工程。团队可以在组织内共享预先构建的工作流程和 “节省时间”，从而减少冗余工作并加快成熟的人工智能解决方案的实施。
此外，该平台还提供了 即时工程师认证计划，这有助于各组织培养内部专家和建立最佳实践。这种协作方法利用团队和部门的集体知识和专业知识，将人工智能工作流程管理转化为一项共同工作。
Apache Airflow 凭借其灵活性和集成能力，成为协调机器学习工作流程的首选开源平台。这个基于Python的工具最初由Airbnb开发，现已成为管理数据管道的最爱。它的适应能力和对无缝集成的关注使其成为处理复杂机器学习工作流程的可靠选择。
Airflow 擅长连接构成现代数据架构支柱的各种系统。借助一组强大的运算符和挂钩，它可以轻松地与AWS、GCP、Azure、流行的数据库、消息队列和机器学习框架集成。其有向无环图 (DAG) 结构允许直接在 Python 中定义工作流程，从而可以轻松地将现有的 Python 库和脚本整合到流程中。
该平台的 xCom 功能简化了任务之间的数据共享，即使在具有不同计算要求的工作流程中也能确保平稳执行。
Airflow 通过以下功能优先考虑治理和安全 审计日志，它跟踪任务执行、重试和工作流程更改。其基于角色的访问控制（RBAC）系统将工作流程修改限制为授权用户，从而提供了额外的保护层。此外，Airflow 还集成了企业身份验证系统，包括 LDAP、OAuth 和 SAML。为了安全连接和密钥管理，它支持 HashiCorp Vault 和 AWS Secrets Manager 等工具。
作为一种开源解决方案，Airflow 取消了许可费，只需要为其运行的基础设施付费。它的设计支持通过CeleryExecutor和KubernetesExecutor等执行器动态扩展资源，允许团队根据工作负载需求分配资源。例如，可以预留 GPU 实例用于模型训练，而资源密集度较低的任务可以在仅使用 CPU 的实例上运行。这种任务级资源分配确保了计算资源的有效利用。
Airflow 的分布式架构专为可扩展性而构建，可实现 水平缩放 跨多台计算机或云区域。该平台的可插拔执行器系统支持使用KubernetesExecutor创建动态容器，并通过CeleryExecutor维护持久的工作池。这种灵活性使Airflow能够处理从实时数据处理到定期重新训练机器学习模型的各种调度需求。
Airflow 基于 Web 的用户界面使协作变得更加容易，该用户界面提供了所有工作流程的集中视图 实时监控 和故障排除。由于工作流程是在代码中定义的，因此它们可以与版本控制系统集成并进行代码审查。Airflow 还通过其插件系统和自定义运算符支持工作流程模板和可重用性，使团队能够标准化任务并在项目之间共享最佳实践。
Prefect 改变了机器学习工作流程的自动化方式，采用了 数据流自动化 方法。它旨在克服旧工作流程工具的挑战，将用户友好的设计与专为机器学习操作量身定制的企业级功能相结合。
Prefect 的集成功能涵盖了整个 ML 生态系统，这要归功于其 任务库 和 砖 系统。它与AWS等领先的云平台无缝集成， 谷歌云，以及 微软天蓝色 通过预建的连接器。此外，它还可以流畅地使用诸如以下的工具 MLFLOW， 权重和偏差，以及 拥抱的脸。
该平台的 通用部署 功能确保工作流程可以在任何地方执行——从本地环境到 Kubernetes 集群。用它的 子流 功能，团队可以通过链接更小的、可重复使用的工作流程组件来构建复杂的 ML 管道。这对于协调跨不同系统的数据预处理、模型训练和评估等任务特别有用。Prefect 能够连接各种工具和环境，可确保平稳运行，同时保持安全性和合规性。
Prefect 将安全和治理放在首位 混合模型，它可以在本地运行工作流程时将元数据保存在Prefect Cloud中。这样可以确保敏感数据保留在您的环境中，同时仍然受益于集中监控和管理。
该平台包括以下功能 服务账号， API 密钥管理，以及 审计日志 保护和监控工作流程活动。省长的 工作池 按团队或项目隔离工作流程，确保敏感操作保持分开。它还支持 单点登录 (SSO) 通过企业身份提供商，简化用户管理。这种安全可控的设置支持高效且可扩展的操作。
省长的 混合架构 通过消除对持续基础架构来管理工作流程的需求，最大限度地降低了成本。团队仅在工作流程执行期间为计算资源付费，从而避免了不必要的开支。
和 工作队列，任务将根据可用计算容量自动分配。对于机器学习工作流程而言，这意味着昂贵的 GPU 资源会动态分配给模型训练等任务，而数据验证等较轻的任务则在标准实例上运行。Prefect Cloud's 基于使用量的定价 使成本与实际工作流程活动保持一致，使其成为具有成本效益的选择。
Prefect 专为利用其轻松扩展而打造 分布式执行 建筑和 工作池 系统。它可以顺利地从单机工作流程适应大规模的分布式计算。
它是 任务运行器 系统允许并行执行独立的工作流程组件，这对于超参数调整或同时运行多个实验等机器学习任务至关重要。 并发控制 确保资源得到有效利用，同时避免冲突，最大限度地提高要求工作流程的吞吐量。
Prefect 还强调团队合作，为机器学习团队提供增强透明度和共享可见性的功能。这个 流程运行仪表板 提供工作流程执行的实时更新，使数据科学家和工程师能够跟踪进度并快速识别潜在的瓶颈。
该平台的 通知系统 与 Slack、Microsoft Teams 和电子邮件等工具集成，让团队随时了解工作流程状态。它是 部署模式 使用以下方法促进从开发到生产的工作流程 基础设施即代码，确保整个组织采用一致的部署做法。这些协作工具简化了沟通，帮助团队更有效地工作。
Dagster 采用了全新的机器学习工作流程协调方法，专注于资产，将数据和机器学习模型视为流程的核心元素。这种视角对于管理复杂的机器学习管道特别有效，在这些流程中，跟踪数据谱系和依赖关系对于确保模型质量和可重复性至关重要。
Dagster 擅长连接机器学习堆栈中的不同系统，提供跨工具和平台的无缝集成。其软件定义资产可为您的工作流程提供统一视图，将数据源、转换工具和模型部署平台联系起来。该平台直接与流行的 ML 框架集成，例如 TensorFLOW， PyTorch，以及 scikit-learn，同时还支持 AWS SageMaker、谷歌云人工智能平台和 Azure 机器学习等主要云服务。
使用 Dagster 的资源系统，您可以一次定义与外部系统的连接，然后在多个工作流程中重复使用它们。例如，用于数据预处理的同一 Snowflake 仓库可以为您的模型训练管道提供信息，而模型工件可以与 MLFlow 或 Weights & Biases 等跟踪工具同步。此外，Dagster 的类型系统会在每个阶段验证输入和输出，确保整个过程的一致性。
达格斯特非常重视保持控制和监督。其数据沿袭跟踪可详细了解机器学习模型的构建方式（从原始数据到特征工程再到最终工件），从而更容易满足监管要求和进行审计。变更可以在隔离的环境中进行测试，然后再投入生产，从而降低风险。数据质量监控和警报等可观测性功能有助于尽早发现数据漂移或性能下降等问题。
Dagster 的资产物化策略仅在上游依赖关系发生变化时才处理数据和训练模型，从而帮助降低计算成本。这种增量方法比传统的批处理更高效。回填功能允许您仅重新处理管道中受影响的部分，而条件执行可确保模型训练作业仅在绝对必要时运行，从而避免不必要的计算使用。
Dagster 旨在处理各种规模的工作负载，将任务分配到多个进程和计算机上。其基于分区的执行允许您并行处理大型数据集或同时训练多个模型变体。为了获得更大的灵活性，Dagster Cloud 提供无服务器执行功能，在繁忙时期自动扩展计算资源以满足工作流程需求，在空闲时缩小规模。
该平台的资产目录充当共享资源，使数据科学家和机器学习工程师能够轻松发现和重用数据集和模型。Dagster 会自动根据您的代码生成文档，涵盖从数据架构到转换逻辑和模型元数据的所有内容。Dagit Web 界面提供了对管道执行的实时见解，使团队成员无需深入研究代码即可监控进度、排除故障并了解数据依赖关系。集成的 Slack 通知可让团队随时了解管道问题，确保在出现问题时快速做出响应。
Flyte 是一个云原生平台，旨在协调和扩展机器学习工作流程。它最初由Lyft开发，因其专注于可重复性和版本控制而脱颖而出，这是通过容器化实现的。这些功能使得 Flyte 成为旨在简化集成、增强安全性和有效扩展工作流程的团队的有吸引力的选择。
Flyte 与 Kubernetes 的深度集成使其能够在 AWS、GCP 和 Azure 上无缝运行。通过利用 EKS、GKE 和 AKS 等托管的 Kubernetes 服务，它避免了供应商的锁定，为团队提供了云基础架构的灵活性。
借助 FlyteKit，开发人员可以使用 Python 构建工作流程，同时受益于与流行的机器学习库（包括 PyTorch、TensorFlow、XGBoost 和 scikit-learn）的兼容性。它还可以与Spark、Hive和Presto等数据处理框架一起使用，从而简化了数据管道的创建。
该平台的容器优先设计确保每项任务都在自己的隔离环境中运行。这种方法消除了依赖冲突，使整合第三方工具和自定义应用程序变得更加容易。
Flyte 通过详细的审计跟踪和版本控制提供强大的治理功能。它使用元数据跟踪每次执行情况，包括输入参数、输出工件和日志，这有助于合规性和调试。多租户支持可帮助组织分离团队和项目，同时保持集中监督。基于角色的访问控制进一步保护了敏感数据和模型，限制了授权用户的访问权限。此外，Flyte 还集成了 LDAP 和 OAuth 等外部身份验证系统，以满足企业安全要求。
可重复性是 Flyte 设计的关键特征。不可变的任务定义和容器化环境确保了工作流程可以精确地重放，这是合规性和验证模型的重要能力。
Flyte 通过其资源感知调度来优化计算成本，该调度可以有效地分配资源并支持竞价型实例的使用。内置重试、检查点和动态扩展等功能可确保成本与活跃使用量直接挂钩，从而帮助团队有效地管理预算。
Flyte 的 Kubernetes 基础支持水平扩展，可容纳从小型实验到大型企业管道的所有内容。它会自动处理依赖关系并行执行独立任务，以最大限度地提高效率。
该平台的地图任务功能对于处理大型数据集特别有用。通过并行处理多个工作线程的任务，它简化了诸如超参数调整、交叉验证和批量预测之类的操作，在这些场景中，重复任务需要应用于多个数据子集。
FlyteConsole是监控工作流程和诊断问题的集中中心。它的项目和域结构可以轻松地在团队之间共享和重用组件。此外，启动计划允许团队在不修改底层代码的情况下执行参数化工作流程，从而增强灵活性和协作性。
mlRun 作为专为管理企业级机器学习操作而量身定制的开源平台脱颖而出。它简化了部署和管理机器学习工作流程的复杂性，使其成为旨在跨各种框架和基础架构实现机器学习模型的团队的绝佳选择。
mlRun 是 与各种 ML 框架兼容，包括 SKLearn、XGBoost、LightGBM、TensorFlow/Keras、PyTorch 和 ONNX。它还可以与PyCharm、VSCode、Jupyter、Colab、AzureML和SageMaker等流行的开发环境和平台顺利集成。这种灵活性确保团队可以在自己的首选工具中不受干扰地工作。
该平台可自动记录活动、管理模型并支持分布式训练，使其成为全面的解决方案。正如 MLRun.org 所说：
“使用开放架构让您的堆栈经得起未来考验 它支持所有主流框架、托管机器学习服务和 LLM，并可与任何第三方服务集成。”
- mlrun.org
在执行方面，mlRun支持Nuclio、Spark、Dask、Horovod/MPI和Kubernetes Jobs等框架，使团队可以自由选择适合其工作负载的最佳工具。此外，它还可以无缝连接到 S3、谷歌云存储、Azure 和传统文件系统等存储解决方案。
对于 GPU 加速任务，mlRun 采用无服务器功能和统一的 LLM 网关来实现按需扩展和监控。
除了其技术灵活性外，mlRun 还通过自动记录所有机器学习操作来加强治理。其实验管理功能记录了模型训练、部署和推理的方方面面，确保了可重复性和可问责性。例如，2025年5月，一家大型银行使用mlRun创建了一个多代理聊天机器人。该项目纳入了实时监控，并通过自动评估管道和警报系统遵守了监管要求。
mlRun 通过使用资源感知调度帮助团队控制成本，这种调度可以有效地分配资源并支持竞价型实例。内置重试、检查点和动态扩展等功能可确保支出与实际使用量紧密结合，从而使预算管理更具可预测性和有效性。
mlRun 的 Kubernetes 原生设计使其能够根据工作负载需求自动扩展。这使其适用于从小型原型到大规模生产部署的所有方面。其分布式训练功能支持横向扩展，确保模型训练期间的有效资源管理。
对于推理任务，mlRun 使用无服务器函数来动态分配 GPU 资源，在保持成本效率的同时优化性能。
mlRun 还通过整合 Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI/CD 和 Kubeflow Pipelines 等领先的 CI/CD 工具来增强团队协作。这些集成通过自动化测试和部署流程来简化工作流程。此外，实时仪表板为团队提供 对模型性能和系统运行状况的清晰见解，促进更好的沟通和协调。
Metaflow 由 Netflix 开发，旨在支持推荐系统和 A/B 测试，现已发展成为一个开源平台，可简化机器学习 (ML) 工作流程，同时确保其可靠扩展。下面，我们将探讨其突出功能，包括互操作性、治理、成本管理、可扩展性和协作。
Metaflow 通过轻松地与 Python 生态系统集成，解决了机器学习编排中的常见挑战。它支持广泛使用的机器学习库，例如 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost，所有这些都无需额外配置。它与 AWS 的原生集成通过自动执行 EC2 实例配置、S3 存储管理和通过 AWS Batch 进行分布式计算等任务，进一步简化了操作。
有像这样的装饰器 @batch 和 @resources，数据科学家可以毫不费力地将工作流程从本地计算机扩展到云端。这种方法可确保无需对代码进行重大更改即可增强 Python 工作流程以进行编排。
此外，Metaflow 通过 Docker 支持容器化环境，从而在不同的计算设置中实现一致的执行。这消除了常见的 “它可以在我的机器上运行” 的问题，使团队的开发更加顺畅。
Metaflow 自动为每个工作流程运行分配唯一标识符，跟踪所有工件、参数和代码版本。这样可以创建可靠的审计跟踪，以支持监管合规性，并允许精确复制实验。
在云基础设施上部署时，该平台使用与 AWS IAM 策略集成的基于角色的访问控制来保护资源访问。其数据沿袭跟踪功能记录了数据在工作流程中的整个过程，从而更容易跟踪问题和遵守治理政策。
元数据服务集中工作流数据，包括运行时统计信息、资源使用情况和错误日志。这种全面的日志记录简化了调试，并提供了对工作流程随时间推移的行为的见解。
Metaflow 通过智能分配资源（包括对 AWS 竞价型实例的支持）来优化云支出。自动清理机制通过终止空闲实例和清除临时存储空间来防止浪费。
通过像这样的装饰器 @resources（内存=32000，cpu=8），团队可以定义资源限制，确保工作流程保持在预算范围内。该平台的仪表板提供使用情况分析，重点介绍资源密集型工作流程并确定节省成本的机会。
Metaflow 擅长扩展工作流程以处理大型数据集和复杂模型。它使用 AWS Batch 将任务分配到多台计算机上，自动管理任务队列、资源预置和故障恢复。
步进级并行化使任务可以同时运行，从而缩短运行时间，而启用 GPU 的实例是根据需要为资源密集型步骤配置的。该平台在整个执行过程中动态调整资源，使实例类型和数量与工作流程需求保持一致，以避免过度配置并最大限度地降低成本。
Metaflow 通过其共享元数据存储促进团队合作，允许团队成员发现、检查和重用工作流程。它与Jupyter笔记本电脑的集成使数据科学家能够对想法进行原型设计并将其无缝地转化为生产。
该平台的实验跟踪创建了一个共享的知识库，使团队能够比较模型，共享见解，并在彼此的工作基础上再接再厉。版本控制集成可确保通过既定的开发流程跟踪和审查工作流程变更。
实时监控提供了对活跃工作流程的可见性，帮助团队更有效地进行协调并查明瓶颈。详细的错误报告和重试机制进一步减少了故障排除所花费的时间，简化了协作和生产力。
Kedro 通过优先考虑互操作性和简化工作流程来改善机器学习操作，在平台中脱颖而出。
这个开源 Python 框架旨在标准化数据科学代码和工作流程，提高团队协作效率。其结构化方法可确保项目保持一致性，同时为定制提供灵活性。
Kedro的主要优势之一是它强调团队合作。它提供了一个项目模板，可将配置、代码、测试、文档和笔记本组织成一个清晰的结构。该模板可以量身定制，以满足不同团队的独特需求，从而促进更顺畅的协作。
该框架的交互式管道可视化工具 Kedro-Viz 在简化复杂的工作流程方面发挥着关键作用。它可以清晰地查看数据沿袭和执行细节，使技术团队和业务利益相关者更容易掌握复杂的流程。通过有状态网址共享可视化效果的能力可以实现有针对性的讨论和协作。
除了其可视化功能外，Kedro 还推广基本的软件工程实践，例如测试驱动的开发、详尽的文档和代码整理。它还具有 视觉工作室代码扩展 这增强了代码导航和自动完成功能，简化了开发过程。
另一个有价值的功能是管道切片，它允许开发人员在开发和测试期间执行工作流程的特定部分，从而节省时间和资源。
ZenML 通过提供用于构建可重复和可扩展的流水线的框架来简化机器学习工作流程。这个开源工具弥合了实验和生产之间的差距，使团队能够从原型无缝迁移到完全可运行的机器学习系统。
ZenML 的突出功能之一是 模块化架构，它将 ML 管道分解为单独的、可测试的步骤。通过将每个步骤视为一个单独的单元，与传统的单一工作流程相比，调试和维护变得更加简单。
在连接各种机器学习工具和云服务方面，ZenML 大放异彩。它支持30多种集成，包括MLFlow、Kubeflow、AWS SageMaker和谷歌云人工智能平台，为构建和管理工作流程提供了无与伦比的灵活性。
该框架的基于堆栈的集成系统允许您针对特定环境定制技术堆栈。例如，您可以使用本地工具进行开发，使用云服务进行暂存，使用企业解决方案进行生产。这种适应性确保团队可以在不中断现有流程的情况下按照自己的节奏采用 ZenML。
ZenML 还将构件存储、编排器和模型注册表整合到一个界面下。这种统一的方法意味着您可以轻松地从本地运行管道切换到在 Kubernetes 上部署管道，而无需更改代码。这种多功能性支持在不同环境中安全且管理良好的运营。
ZenML 通过详细的世系跟踪和审核日志等功能满足企业级安全需求。每次管道运行都会生成全面的元数据，包括有关数据源、模型版本和执行环境的信息。这种透明度对于监管合规性至关重要。
该框架还包括基于角色的访问控制，允许组织精确定义谁可以访问特定的管道、工件或环境。这样可以确保敏感数据和模型得到保护，同时仍能实现团队间的协作。
对于 模型治理，ZenML 提供自动版本控制、批准工作流程和部署门禁。这些工具允许团队执行验证策略，从而降低将未经测试或有问题的模型部署到生产环境中的风险。
ZenML 的架构支持从小型本地实验扩展到大型分布式云部署。步骤缓存等功能可重复使用未更改的工作流步骤的结果，从而帮助节省时间和降低成本。
对于高需求的工作负载，ZenML 与基于 Kubernetes 的编排器集成，从而实现计算资源的自动扩展。这种弹性确保团队能够在不过度投入资源的情况下应对不断变化的计算需求。
此外， 管道并行化 允许独立步骤同时运行，从而优化资源使用并缩短即使是最复杂的工作流程的执行时间。
ZenML 通过其促进团队合作 集中式管道注册表 和共享的工件管理。这些功能允许团队成员共享和重用管道组件，从而提高效率和一致性。
该平台与 Jupyter 笔记本电脑和 IDE 等流行工具无缝集成，让数据科学家在熟悉的环境中工作，同时受益于强大的管道管理。它还支持代码审查和版本控制，确保维护软件工程最佳实践。
和 实验跟踪，团队可以比较不同的模型版本和管道配置。这种功能可以更轻松地确定性能最佳的解决方案并在组织内共享见解，从而增强协作和决策。
Argo 工作流程是一个 容器原生工作流程引擎 专为 Kubernetes 环境而设计。这个开源工具非常适合协调机器学习 (ML) 管道，每个步骤都在自己的隔离容器中运行，非常适合利用 Kubernetes 的团队。
该平台采用了 基于 YAML 的声明式方法 定义工作流程。这使数据科学家和机器学习工程师能够以版本控制和可重复的方式概述他们的整个流水线逻辑。每个工作流程步骤都在自己的容器内独立运行，从而确保隔离并防止依赖冲突。这种以容器为中心的设计与 Kubernetes 无缝集成，使其成为容器化 ML 管道的自然选择。
Argo Workflows 可以在更广泛的 Kubernetes 生态系统中轻松运行。它与流行音乐融为一体 容器注册表 例如 Docker Hub、亚马逊 ECR 和谷歌容器注册表，使团队能够轻松提取预建的机器学习映像或自定义容器。
由于其容器优先架构，Argo 可以编排各种工具，无论您是运行 TensorFlow 作业、PyTorch 实验还是用于数据预处理的自定义脚本。该平台的灵活性确保了不同的组件可以在统一的管道中进行协调。
对于 工件管理，Argo 支持多种存储后端，包括亚马逊 S3、谷歌云存储和 Azure Blob 存储。这使团队能够使用他们首选的云存储解决方案存储和检索数据集、建模检查点和结果，从而避免供应商锁定。
Argo Workflows 利用 Kubernetes 的 RBAC 系统来提供强大的安全性。组织可以定义详细权限以控制谁可以创建、修改或运行特定的工作流程。这可确保敏感的机器学习管道受到保护，同时仍支持协作开发。
该平台还提供了详细信息 审计日志 通过 Kubernetes 事件和自定义工作流程日志。每个工作流程的执行都经过精心记录，详细记录了运行的内容、运行时间以及消耗的资源。这种透明度有助于满足合规性要求并简化复杂管道的故障排除。
在处理敏感信息方面，Argo 遵循 Kubernetes 的 秘密管理 最佳实践。团队可以安全地将 API 密钥、数据库凭证和其他敏感数据注入工作流程步骤，而无需将其暴露在 YAML 文件中。这确保了管道可以在保持安全的同时访问必要的资源。
Argo Workflows 旨在轻松扩展，将工作流程步骤分布在 Kubernetes 节点上。对于具有并行任务的管道，该平台会自动在可用集群资源中调度容器，从而优化计算密集型机器学习工作负载的吞吐量。
用它的 资源管理 功能，团队可以定义每个工作流程步骤的 CPU、内存和 GPU 需求。这可确保计算密集型训练任务获得所需的资源，而较轻的步骤可避免浪费集群容量。
对于大规模运营，Argo 提供 工作流程模板 可以对其进行参数化并在不同的数据集或模型设置中重复使用。这样可以减少冗余并简化跨多个项目或环境扩展一致的 ML 流程。
Argo Workflows 通过有效使用资源来帮助管理成本。容器按需启动，任务完成后即关闭，从而最大限度地减少空闲资源的使用。
该平台还支持 竞价实例 通过 Kubernetes 节点组，使团队能够利用折扣云计算来执行容错机器学习任务。通过自动重试，Argo 可确保工作负载能够处理中断，使其成为在抢占式基础设施上进行训练的经济实惠的选择。
前面讨论的每种工具都有其自身的优势和挑战，可以进行权衡取舍，从而影响团队的决策过程。
Prompts.ai 通过统一访问超过 35 种语言模型来简化 AI 编排。其TOKN信用系统可以将成本降低多达98％，同时保持强大的企业级安全性。
阿帕奇气流 由成熟的生态系统提供支持，提供广泛的插件和可靠的日志记录。但是，它需要陡峭的学习曲线和大量的资源投资。
学长 凭借其友好的用户界面和混合执行功能脱颖而出。也就是说，它的集成较少，高级功能仅限付费套餐。
Dagster 通过强大的打字和资产谱系增强数据管道管理。但是，它的学习曲线更陡峭，在大型企业中的采用率有限。
Flyte 在基于 Kubernetes 的容器化、版本控制和可重复性方面表现出色，使其成为机器学习工作流程的可靠选择。但是，它的复杂性和对Kubernetes的依赖可能会给小型团队带来挑战。
下表总结了每种工具的主要优势和局限性：
mlRun 提供完整的机器学习生命周期解决方案，包括自动扩展和集成功能存储。但是，它具有复杂的设置过程和潜在的供应商锁定问题。
元流由 Netflix 开发，专为可扩展性和数据科学工作流程而设计。虽然用户友好，但它主要以 AWS 基础设施为中心，难以应对高度复杂的工作流程。
凯德罗 强调模块化管道设计和详细的数据目录，确保可重复性。不利的一面是，其原生编排能力有限，用户可能面临学习曲线。
ZenML 以高度集成和有效的实验跟踪为目标 MLOP。作为一个年轻的平台，它的社区规模较小，这可能会影响支持和资源。
Argo 工作流程 是 Kubernetes 原生的，提供容器隔离和基于 YAML 的声明式配置。但是，它需要大量的 Kubernetes 专业知识，并且可能涉及管理复杂的 YAML 文件。
选择正确的工具取决于团队的技术专业知识、基础设施和工作流程需求。具有 Kubernetes 知识的团队可能会倾向于 Flyte 或 Argo Workflows，而那些优先考虑易用性的团队可能会发现 Prefect 或 Prompts.ai 更具吸引力。对于数据密集型流程，Dagster的以资产为中心的方法大放异彩，而研究驱动的团队可能会受益于Metaflow或Kedro等工具。
选择正确的机器学习 (ML) 工作流程工具取决于贵组织的独特目标、专业知识和运营重点。由于有这么多选项可供选择，因此将重点放在符合团队需求的功能上至关重要。市场上的每种工具都针对机器学习生命周期的特定阶段，具有不同程度的复杂性和专业性。
对于 总部位于美国的组织旨在削减成本和简化人工智能接入，Prompts.ai 是一个不错的选择。通过将超过35种领先语言模型的访问权限整合到一个平台中，并利用其TOKN信用系统，它可以节省多达98％的成本。 有使用 Kubernetes 经验的团队 可能更喜欢 Flyte 或 Argo Workflows，它们在可扩展性和容器化是关键的云原生环境中表现出色。这些工具特别适合拥有强大云原生基础设施策略的组织。
如果将易用性作为重中之重，Prefect 或 Metaflow 等工具可提供直观的界面，从而缩短数据科学团队的入职时间。这对于应对熟练的人工智能和机器学习专业人员持续短缺的美国公司尤其有利。同时， 数据密集型企业 ——尤其是金融服务或医疗保健等受监管行业的人——可能会发现达格斯特以资产为中心的方法非常宝贵。其强大的打字能力和全面的谱系跟踪有助于在管理复杂数据集的同时满足严格的合规性要求。
评估工具时，请考虑集成能力、治理功能、可扩展性和成本等因素。在承诺使用平台之前，请评估您当前的基础架构、团队专业知识和合规性需求。在做出更大规模的决策之前，从试点项目开始可以帮助评估工作流程的复杂性、绩效和团队采用率。
最终，选择一个不仅能满足您当前需求而且能与您的组织一起成长的解决方案，从而确保安全性、合规性和长期效率。
在选择管理机器学习工作流程的工具时，需要记住几个重要因素，以确保它符合团队的需求。 团队专业知识 起着重要作用——某些工具，例如依赖于 Kubernetes 的工具，对于没有经验的团队来说可能具有挑战性，可能会造成不必要的障碍。
另一个关键考虑因素是 集成能力。该工具应与您的现有技术堆栈顺利融合，包括数据仓库、版本控制系统和机器学习管道的其他部分等关键组件。无缝贴合可以节省时间并减少操作摩擦。
对于规模较小或正在扩张的团队，明智的做法是优先考虑以下工具 用户友好 并附带一个 可管理的学习曲线。这降低了进入门槛，可以更快地实施并减少入职困难。最后，工具配备 内置监控和警报系统 可能是无价的。这些功能允许快速识别和解决工作流程问题，从而节省时间和精力。
选择正确的工具不仅可以简化您的机器学习过程，还可以提高整体生产力和效率。
将机器学习工具集成到工作流程中，可以通过自动化数据预处理、训练和部署等重要阶段来改变团队处理模型开发的方式。这种自动化不仅减少了手动工作，而且加快了项目进度，使团队能够更快地取得成果。
此外，它使向上扩展以管理大型数据集更加实用，通过版本控制确保了模型和数据集的持续可重复性，并且可以轻松地与广泛使用的 ML 库和云平台配合使用。通过消除这些流程的复杂性，团队可以将精力投入到推动创新和应对重要挑战上，而不是被重复的任务所困扰。
在选择机器学习编排工具时，专注于以下几点至关重要 强大的安全和治理能力 保护敏感信息并满足合规性要求。寻找包含以下内容的工具 基于角色的访问控制， 端到端加密，以及 自动合规性检查 遵守行业法规。
需要考虑的主要功能还包括 IP 许可名单 管理访问权限， 静态和传输中的数据加密，并支持 安全的身份验证方法 就像 SAML 2.0 一样。这些措施共同保护您的工作流程，维护数据完整性，并确保您的机器学习操作保持安全和合规。
