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为您的企业寻找合适的机器学习平台可能令人望而生畏。 有诸如此类的选项 亚马逊 SageMaker， 谷歌云顶点人工智能， 微软 Azure M，以及新兴平台，例如 prompts.ai，每种都有独特的优势和折衷方案。以下是你需要知道的：
快速外卖：选择符合企业基础架构、合规性需求和人工智能目标的平台。为了控制成本和提高灵活性，可以考虑 prompts.ai。对于深度云集成，诸如SageMaker或Vertex AI之类的平台表现出色。受监管的行业可能会受益于IBM watsonx，而以业务为中心的团队可能更喜欢DataRobot或Alteryx。
快速对比:
接下来的步骤：评估企业的需求，通过小型项目测试 2-3 个平台，以找到最合适的平台。
Prompts.ai 旨在满足企业的复杂需求，解决工具过载和预算控制等挑战。这个以企业为中心的 AI 编排平台通过整合对超过 35 种领先大型语言模型的访问权限来简化运营，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个安全和简化的界面中。
该平台建立在 “统一的人工智能编排” 框架之上，允许企业从小型试点项目无缝扩展到全面的组织部署。这消除了处理多个合同或进行复杂集成的麻烦。借助灵活的部署选项，企业可以在SaaS或本地设置之间进行选择，以满足其运营需求。
使用即用即付代币积分，定价非常简单。套餐起价为每位会员每月99美元，可根据企业需求的增长灵活扩展。此外，该平台的无缝集成功能增强了其在大型运营中的实用性。
Prompts.ai 可轻松与 Slack、Gmail 和 Trello 等广泛使用的企业工具集成，使企业能够自动化工作流程并快速部署人工智能功能。其 “互操作工作流程” 功能包含在所有BusinessAI定价计划中，可确保与现有企业系统的顺畅连接。这种方法可以帮助组织避免无法与更广泛的业务流程集成的孤立的人工智能系统。
“连接 Slack、Gmail 和 Trello 等工具，利用人工智能实现工作流程自动化。”-prompts.ai
这些集成功能与强大的合规性和安全措施相结合，确保平台满足企业环境的严格要求。
Prompts.ai 认真对待数据安全与合规性，提供了强大的即时安全组件，可解决数据隐私、法律风险、即时注入、影子人工智能和有偏见的内容等关键问题。这对于在严格监管标准下运营的企业尤其重要。
该平台的安全框架完全与 LLM 无关，这意味着企业在合规性方面不受特定模型提供商的约束。对于那些了解欧盟人工智能法案的人，Prompt Security提供持续的监控、风险评估、数据隐私保护和治理工具，以及确保透明度的全面文档。
医疗保健组织发现这种方法特别有益。戴夫·佩里，数字工作空间运营经理 汉密尔顿圣约瑟夫医疗中心，强调了其影响：
“Prompt Security一直是我们采用人工智能战略的重要组成部分。拥抱人工智能为医疗行业带来的创新对我们来说至关重要，但我们需要确保通过保持最高水平的数据隐私和治理来做到这一点，而Prompt Security正是这样做的。”
Prompts.ai 通过内置的 FinOps 层来应对人工智能成本的挑战，该层跟踪每个代币，优化支出，并使支出与业务结果保持一致。实时成本监控有助于防止预算超支，这是 AI 项目中常见的陷阱。
该平台声称可将人工智能软件成本降低多达98％，从而降低供应商的复杂性和管理负担。详细的审计跟踪、透明的使用日志和对人工智能系统行为的实时跟踪等功能为企业提供了有效成本管理所需的见解。
金融服务组织尤其受益于这种透明度。理查德·摩尔，安全总监 10x 银行业，分享了他的观点：
“生成式人工智能的生产力提高对于在当今快节奏的科技格局中保持竞争力至关重要，但传统工具不足以保护它们。Prompt Security的全面GenAI Security平台使我们能够以业务速度进行创新，同时确保我们符合行业法规并保护客户数据，从而使我们高枕无忧。”
Prompts.ai 还自动执行关键流程，例如成本优化、敏感数据编辑和实时数据清理。通过减少通常与人工智能治理相关的手动工作量，该平台使IT团队能够专注于更具战略性的举措。
亚马逊 SageMaker 是 AWS 领先的机器学习平台，旨在管理整个 ML 生命周期。它与AWS生态系统的深度集成使其成为已经在使用AWS服务的组织的有吸引力的选择。
SageMaker 利用 AWS 的全球网络轻松扩展计算资源。它使用户能够部署 Jupyter 笔记本电脑、训练作业和端点建模只需几分钟，无需耗时的硬件和软件设置。该平台可以自动扩展计算实例，以处理从小规模实验到大型生产部署的所有任务。
一个突出的功能是 SageMaker 的多模型端点，它允许多个模型共享一个端点。这种设置优化了资源使用并有助于削减成本——对于同时管理多个模型的企业来说尤其有价值。通过与现有企业系统的无缝集成，其可扩展性得到进一步增强，使其成为大规模运营的强大解决方案。
作为 AWS 生态系统的一部分，SageMaker 集成了 200 多项 AWS 服务，使企业能够构建全面的机器学习管道。这些管道可以轻松连接到数据湖、数据库和分析工具，无需复杂的自定义集成。
SageMaker Pipelines 增加了工作流程编排功能，使数据科学家和机器学习工程师能够自动化和标准化机器学习工作流程。这些工作流程可以通过数据更新、计划任务或外部事件触发，从而确保模型保持最新状态，最大限度地减少人工干预。
亚马逊 SageMaker Studio 充当集中式开发中心，提供基于 Web 的 IDE，可整合各种 AWS 服务。团队可以通过一个界面在笔记本电脑上协作、跟踪实验和管理模型版本，从而简化整个 ML 开发流程。
SageMaker 在构建时考虑了安全性，提供多层保护。它支持 VPC 隔离，确保机器学习工作负载在安全的私有网络环境中运行。使用 AWS 密钥管理服务 (KMS) 对传输和静态数据进行加密，满足严格的安全要求。
对于监管严格的行业，SageMaker 提供 你好 资格和SOC合规性，使其适用于医疗保健和金融等行业。此外，AWS CloudTrail 保留详细的审计日志，为遵守监管提供了所需的透明度。
SageMaker Ground Truth 包括内置的隐私控件，可在标签期间保护敏感数据，这是企业处理个人或专有信息的一项基本功能。
SageMaker 提供灵活的定价选项，以帮助企业有效管理成本。例如，竞价型实例可以显著降低可以容忍中断的工作负载的训练成本，而储蓄计划则为稳定的使用模式提供可预测的价格。这些选项使企业能够在成本控制和运营灵活性之间取得平衡。
该平台的自动模型调整功能可以有效地优化超参数，从而减少实现预期结果所需的训练任务数量。这既节省了时间，又节省了计算资源。
SageMaker 推理推荐器评估不同实例类型和配置下的模型性能，提供量身定制的建议，以最大限度地降低推理成本，同时满足性能需求。此功能可帮助企业避免不必要的资源分配。
SageMaker Autopilot 通过自动构建、训练和调整机器学习模型来简化开发。这种自动化加快了工作流程并减少了团队的技术开销。
该平台还包括强大的模型监控工具，可持续跟踪生产中的性能。通过检测数据漂移或模型退化等问题，SageMaker 可以触发再培训工作流程或提醒运营团队，确保模型保持准确和可靠。
SageMaker 功能商店充当机器学习功能的集中存储库，支持跨项目重复使用功能。这种一致性减少了冗余工作，提高了组织范围内模型的可靠性。
对于批处理，SageMaker 的批量转换可以高效地处理大型数据集，并根据需要扩展资源。这消除了对定制解决方案的需求，并确保了高容量工作负载的平稳处理。
Google Cloud Vertex AI 是谷歌的多合一机器学习平台，旨在将人工智能和机器学习服务统一为一个强大的单一解决方案。凭借 Google 全球基础设施的力量，Vertex AI 为希望在任何层面利用机器学习的企业提供了可扩展的基础。
Vertex AI 利用 Google 庞大的全球网络，确保各地区的稳定性能。它可以根据需求动态扩展计算资源，使其适用于从小型原型到企业级部署的所有方面。
对于那些没有深度机器学习专业知识的人，Vertex AI 的 AutoML 简化了创建自定义模型的过程。同时，高级用户可以利用与流行框架兼容的自定义训练环境，例如 TensorFLOW， PyTorch，还有 scikit-learn。
该平台的托管基础设施无需手动设置硬件或软件。团队可以快速启动训练任务和部署模型，从而缩短从开发过渡到生产所需的时间。这种可扩展性和易集成性使其非常适合企业数据和安全系统。
Vertex AI 可与其他关键谷歌云服务无缝集成，例如 Bigquery 用于数据仓库，云存储用于数据湖，Dataflow 用于处理管道。这种紧密集成使企业能够构建端到端的机器学习工作流程，而无需在系统之间混洗数据。
Vertex AI 工作台提供托管的 Jupyter 笔记本电脑环境，可直接连接到企业数据源。这种设置使数据科学家能够处理存储在 BigQuery 中的海量数据集或轻松处理来自 Pub/Sub 的流式数据。工作台还支持实时协作，允许团队轻松共享笔记本、实验和结果。
对于在混合或多云环境中运营的企业，Vertex AI 与 Anthos 的兼容性可确保机器学习任务在本地系统、谷歌云和其他云提供商之间持续运行。
Vertex AI 配备的工具可以满足问责制至关重要的行业的严格监管要求。该平台提供详细的模型治理功能，可跟踪整个机器学习生命周期。它记录了从数据预处理到培训和部署的每一个步骤，确保了透明度和可追溯性。
安全是重中之重。借助 Google Cloud 的身份和访问管理 (IAM)，管理员可以为团队成员设置精确的权限，从而保护对资源的访问权限。VPC 服务控制增加了另一层安全性，在网络层面保护敏感工作负载。
为了合规性，Vertex AI 包括审计日志，用于跟踪从数据访问到模型部署的所有活动。这些日志与 Google Cloud 的安全指挥中心集成，提供集中监控以加强监督。
Vertex AI 的定价模型旨在帮助企业控制机器学习成本。抢占式实例等功能可以显著降低培训费用，而承诺使用折扣为持续使用提供可预测的价格。
该平台根据实际需求自动扩展计算资源，确保企业只为所用资源付费。此外，Vertex AI 模型监控跟踪生产中的模型性能和资源使用情况，提供见解，帮助团队优化成本和保持效率。
Vertex AI Pipelines 通过可视化和基于代码的界面简化机器学习工作流程。这些管道可自动执行数据预处理、模型训练、评估和部署等任务，从而减少手动工作并确保一致性。
该平台可与现有的 DevOps 工作流程无缝集成，支持持续集成和部署 (CI/CD)。自动测试、验证和部署流程有助于确保模型在上线之前符合质量标准。
Vertex AI 的功能商店允许数据科学家在项目之间发现、重用和共享功能，从而简化了功能管理。这减少了冗余工作并确保了功能工程的一致性。功能商店还自动处理批量和在线功能服务，从而简化了从开发到生产的过渡。
对于处理海量数据集的企业，Vertex AI 的批量预测服务可以高效地处理大规模预测。它可以自动扩展资源以处理不同的工作负载大小，非常适合定期为数百万条记录生成预测。
微软 Azure 机器学习是一个基于云的平台，旨在支持企业级机器学习计划。它建立在 Azure 广泛的全球基础架构之上，为企业提供无缝开发、部署和管理 AI 解决方案的工具。
Azure 机器学习在全球 60 多个地区运行，利用微软庞大的云网络提供低延迟和高可用性服务。它提供预配置的计算实例和自动扩展集群，可容纳 CPU 和 GPU 选项，包括 NVIDIA 的 V100 和 A100 型号。这种灵活性支持从小型原型到大规模分布式训练的各种需求。
该平台可以动态扩展资源，允许企业从单节点开发转向具有数百个节点的集群。企业可以选择根据其要求量身定制的虚拟机，包括高达 3.8 TB RAM 的高内存配置，用于处理海量数据集。
预配置的计算实例附带 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等流行的机器学习框架，可简化设置过程并确保团队之间的一致性。计算集群根据任务需求自动进行调整，在空闲期间向下扩展到零以降低成本，或者增加集群以有效处理峰值工作负载。
Azure 机器学习与微软更广泛的生态系统无缝集成，提高了生产力和协作。它与 微软 365，使数据科学家能够将来自Excel和SharePoint等工具的数据整合到他们的工作流程中。
通过 Azure 活动目录，该平台提供单点登录功能和集中式用户管理。IT 团队可以强制执行安全策略，同时保持对机器学习资源的简化访问。
与的整合 Power BI 允许业务用户直接在熟悉的仪表板和报告中应用机器学习模型。数据科学家可以向 Power BI 发布模型，使非技术用户能够毫不费力地分析新数据。
Azure 机器学习还可以与之配合使用 Azure Synapse 分析 用于大规模数据处理和 Azure 数据工厂 用于协调数据管道。这些集成共同创建了统一的工作流程，用于将原始数据转化为切实可行的见解。
强大的管理和安全框架是 Azure 机器学习的核心。该平台跟踪机器学习生命周期的每一个步骤，记录训练运行情况、参数、指标和工件。这种全面的审计记录有助于满足医疗保健和金融等行业的监管要求。
和 基于角色的访问控制 (RBAC)，管理员可以为团队成员分配特定权限。例如，数据科学家可能专注于实验，MLOps 工程师可能专注于部署，业务用户可能专注于消费模型输出。
Azure 机器学习通过以下方式确保数据安全 私有端点 和 虚拟网络集成，将敏感信息保存在安全范围内。所有数据在传输和静态时均经过加密，可选择客户管理的加密密钥。
该平台符合行业标准，例如 SOC 2， 你好， FedRAMP，以及 ISO 27001。内置审计日志记录可捕获所有用户活动和系统事件，从而简化合规性报告。
Azure 机器学习提供灵活的定价模式，帮助企业管理开支。 竞价型实例 可以将容忍中断的工作负载的计算成本降低多达90％，而 预留实例 为持续的长期使用提供折扣。
详细 成本分析工具 允许管理员跟踪资源、团队和项目的支出。可以设置警报，在成本接近预定义限额时通知团队，从而确保预算受到控制。
动态缩放是另一项节省成本的功能。训练集群在空闲时可以缩减到零，而推理端点则会进行调整以满足需求，从而在保持性能的同时防止不必要的过度配置。
该平台还监控模型性能，在需要重新训练或何时可以优化资源时发出信号。这种主动方法最大限度地减少了性能不佳模型的浪费。
Azure 机器学习通过拖放操作简化工作流程 管道 功能。团队无需编写任何代码即可直观地设计数据准备、特征工程、模型训练和部署的工作流程。
该平台支持 mLOps 的实践 通过与 Azure DevOps 和 GitHub 操作集成。自动测试可确保模型在部署前符合质量标准，而持续集成可防止因代码更改而中断。
AutoML（自动机器学习） 通过自动测试算法和超参数来加速模型构建过程。它支持分类、回归和时间序列预测等任务，通过解释模型决策来提供透明度。
这个 模型注册表 充当管理经过训练的模型的集中中心。团队可以跟踪版本、比较性能指标，并在必要时回滚到之前的迭代。它还通过同时维护多个模型来支持 A/B 测试。
为了部署， 实时和批量推理端点 是自动管理的。该平台处理负载平衡、运行状况监控和扩展，确保模型在生产环境中可靠运行。
IBM watsonx 是一个强大的 AI 平台，旨在帮助企业部署和管理 AI 模型，同时满足可扩展性、安全性和平滑集成的需求。
IBM watsonx 旨在处理从实验项目到大规模生产工作负载的所有问题。其动态资源管理可确保计算资源的有效扩展，在控制成本的同时提供稳定的性能。这种适应性使其成为将人工智能集成到企业运营中的绝佳选择。
该平台与现有企业系统无缝连接，将数据管理、分析和商业智能整合到 IBM 更广泛的生态系统中。这可确保 AI 功能顺利融入当前的工作流程，在不中断既定流程的情况下提高运营效率。
管理和安全是 IBM watsonx 的核心。它包括监控模型性能、检测偏差和确保遵守行业法规的工具。集中式访问控制和数据加密提供了额外的保护层，支持企业满足严格的安全和监管要求。这些措施与其自动化和节省成本的功能齐头并进。
IBM watsonx 还擅长管理成本和自动化工作流程。通过使资源使用与需求保持一致，它可以帮助企业优化与人工智能相关的支出。此外，该平台通过自动化特征工程、模型训练、部署和性能监控等关键任务来简化机器学习生命周期。这种自动化减少了工作量并加快了开发过程，使企业能够专注于创新和增长。
DataRobot 通过简化机器学习模型的开发来加强企业人工智能战略，同时确保强有力的监督。这种自动化机器学习平台是专门为大型组织设计的，在不影响他们所需的控制的情况下，使人工智能部署更加简单。通过自动化所涉及的许多复杂工作，DataRobot 使人工智能更易于使用，也更实用。让我们探讨一下它如何简化模型创建、集成、治理和成本管理。
DataRobot 的突出功能之一是它能够 自动生成和测试多个机器学习模型 来自单个数据集。特征工程、算法选择和超参数调整等任务由该平台处理，无需深入的技术专业知识。这种自动化极大地缩短了从原始数据转移到部署所需的时间，将开发周期从几个月缩短到仅几周。
该平台的 mLOps 工具 确保从开发到生产的平稳过渡。DataRobot 持续监控模型性能，检测漂移等问题，并根据需要重新训练模型以保持准确性。这种无需动手的方法使企业无需持续手动调整即可保持其人工智能系统的可靠运行。
DataRobot 专为满足企业需求而构建，能够应对 大规模工作负载 通过其云原生架构。它处理海量数据集并支持高用户量，提供跨公有云、私有云和本地环境的部署选项。这种灵活性使组织可以定制其设置以满足特定的安全性和合规性要求。
DataRobot 与广泛使用的企业工具和数据平台无缝集成。它直接连接到 雪花， 舞台造型， 销售部队，以及主要的数据库系统，允许企业将 AI 见解嵌入到其现有工作流程中。此外，该平台还包括 REST API 和预建连接器，可轻松与专有系统集成。其自动资源扩展可调整计算能力以满足工作负载需求，确保峰值性能，同时避免不必要的成本。
除了自动化功能外，DataRobot 还优先考虑治理和监管合规性。该平台通过以下方式支持企业监督 详细的模型文档和审计跟踪。每个模型都包含对预测、特征重要性以及用于训练的数据的清晰解释。这种透明度对于医疗保健、金融和保险等监管审查严格的行业至关重要。
DataRobot 还包括 偏差检测和公平性监控工具 识别和解决模型中潜在的歧视问题。这些工具生成合规性报告，帮助组织遵守GDPR、CCPA和行业特定规则等法规。基于角色的访问控制通过确保只有授权人员才能访问敏感数据和模型，进一步增强了安全性。
DataRobot 提供详细的成本跟踪和使用指标，帮助组织有效管理人工智能预算。仪表板按项目、用户和计算资源细分支出，从而更容易确定需要优化的领域。
该平台的动态扩展功能可防止在未使用的云资源上超支，同时保持响应式的大规模 AI 应用程序。这种方法使组织能够部署高效、合规且具有成本效益的人工智能解决方案，确保他们从投资中获得最大价值。
Databricks旨在通过将数据工程、分析和机器学习整合到一个聚合平台中来满足企业人工智能的高要求。其湖仓架构消除了数据团队之间的障碍，使组织能够更有效地构建和部署机器学习 (ML) 模型。通过优先考虑可扩展性、无缝集成和强大的安全性，Databricks 提供了一个协作环境，即使是最复杂的企业工作负载也能简化。
Databricks 将数据处理和机器学习集于一身，允许数据科学家在同一个工作空间中处理干净、准备好的数据。和 MLFLOW内置的版本控制和指标跟踪，团队可以轻松跟踪实验进展。这种简化的工作流程最大限度地减少了花费在数据准备和移交上的时间，为团队提供了更多空间来专注于改善模型性能和推动业务成果。
Databricks 专为轻松处理企业级工作负载而构建。其自动扩展功能可根据需求调整集群大小，即使在工作负载波动或季节性数据峰值期间也能确保最佳性能。
该平台通过其任务调度和编排功能自动执行复杂的工作流程。团队可以设置管道，当有新数据可用或绩效指标下降到设定阈值以下时，这些管道会自动重新训练模型。资源分配是动态进行的，平台为每项任务配置 CPU 和 GPU 的正确组合。这种自适应资源管理可确保与现有企业系统的顺利集成。
Databricks 可轻松与主要的企业数据系统集成，包括亚马逊 S3、Azure 数据湖、谷歌云存储和 Snowflake。它还支持直接连接到数据仓库和商业智能工具，使其成为企业的多功能选择。
它的协作工作空间允许多个团队成员同时处理同一个项目，并具有实时共享和版本控制功能。更改会自动跟踪和合并，确保项目之间的一致性。该平台支持多种编程语言（Python、R、Scala 和 SQL），因此团队可以在自己的首选环境中工作，同时保持统一的工作流程。
Databricks通过Unity Catalog整合了企业级治理，Unity Catalog是一个用于管理数据访问和跟踪沿袭的集中式系统。此功能允许精确的访问控制、审计记录和详细跟踪数据使用情况。组织可以查看谁访问了特定数据、何时训练了模型以及敏感数据是如何流经管道的。
该平台还包括用于自动合规性监控的工具。敏感数据会根据公司政策自动分类和标记，而基于角色的权限可确保团队成员仅访问与其角色相关的数据和模型。这些功能可帮助组织在不影响安全性的情况下满足监管要求。
Databricks提供了详细的仪表板，用于跟踪使用情况和控制成本。团队可以按项目、团队或计算群集监控开支，从而更容易确定可以节省的领域。智能集群管理通过自动关闭闲置资源并根据实际使用模式建议调整来进一步优化成本。
该平台还将模型性能指标与业务结果联系起来，为人工智能工作如何促进收入增长或成本降低提供了清晰的见解。这种透明度有助于组织证明其人工智能投资的合理性，并就未来的战略做出明智的决策。
KNIME 分析平台凭借其在企业机器学习领域占据了强势地位 可视化工作流程方法 和高级分析功能。通过将直观的拖放界面与专为企业级使用而设计的功能相结合，它弥合了技术用户和非技术用户之间的差距。其模块化设计和广泛的集成选项使其成为各种规模组织的实用选择。下面，我们将探讨该平台的主要功能，从其可视化工作流程工具到企业部署功能。
KNIME 基于节点的界面使用户无需大量的编码专业知识即可创建复杂的机器学习工作流程。可以访问结束了 300 个预建节点，用户可以轻松管理从数据摄取到部署的各种任务。
KNIME 的与众不同之处在于它能够将可视化工作流程设计与自定义编码相结合。用户可以将 Python、R、Java 和 SQL 脚本直接集成到工作流程中，从而使他们能够利用现有代码库，同时保持可视化设计的清晰度和简单性。无论您是经验丰富的数据科学家还是业务分析师，这都使您更容易理解和修改工作流程。
由于其丰富的数据连接器库，KNIME 擅长连接各种企业数据源。它与甲骨文、SQL Server和PostgreSQL等主要数据库以及Snowflake和Amazon Redshift等云数据仓库无缝集成。它还支持大数据平台，例如 阿帕奇火花 和 Hadoop，以及云存储服务。
这个 KNIME 服务器 组件将协作和工作流程管理提升到一个新的水平。它允许团队通过用户友好的 Web 界面共享工作流程、管理项目和维护版本控制。自动执行工作流程可确保模型保持最新数据，而 REST API 端点可与现有业务工具和报告系统集成。
KNIME 专为满足企业环境的可扩展性需求而构建。无论您是在进行桌面分析还是在组织内管理数 TB 的数据，该平台都能适应您的需求。它是 流媒体执行引擎 通过将大型数据集分成较小的块来有效地处理它们。
该平台还集成了分布式计算框架，例如Apache Spark和基于云的机器学习服务。这样可以确保即使在数据量增长时也能自动优化内存和处理资源。此外，工作流程可以分布在多台服务器上，内置负载平衡功能可在需求旺盛时期保持性能。
对于企业而言，治理和合规性至关重要，KNIME 提供了一个强大的框架。审计日志记录跟踪工作流程执行、数据访问和模型部署，提供清晰的活动记录。这有助于组织监控谁访问了特定数据集、何时训练了模型以及如何管理敏感数据。
基于角色的访问控制可确保用户仅与与其角色相关的数据和工作流程进行交互。KNIME 还集成了 LDAP 和 Active Directory 等身份验证系统，提供安全的访问。数据沿袭跟踪可让您了解数据在整个工作流程中的转换情况，从而在数据源发生变化时帮助合规性和影响分析。
KNIME 支持灵活的许可选项，以帮助组织管理成本。这个 KNIME 分析平台 是开源的，允许团队免费开始使用核心功能。对于企业级功能，可提供商业许可证，可根据使用和部署需求进行扩展。
该平台还包括资源监控工具，用于跟踪工作流的计算使用情况、内存消耗和处理时间。这使组织能够查明资源密集型运营并对其进行优化。工作流程调度确保在非高峰时段执行高需求任务，最大限度地提高基础设施效率，同时控制成本。
KNIME 通过提供多种选项（例如将模型部署为 Web 服务、批处理或嵌入式组件）来简化机器学习模型的部署。REST API 是自动生成的，因此可以直接与现有系统的集成。
这个 KNIME 服务器 在管理已部署的模型、提供版本控制、性能跟踪和自动再培训方面起着核心作用。组织可以监控模型随时间推移的准确性，并在性能下降时设置警报。这可确保模型保持可靠和有效，在生产环境中提供稳定的价值。
H2O.ai 通过结合其在企业机器学习领域开辟了一个利基市场 开源根目录 使用一套强大的自动化工具。通过将开源开发的灵活性与企业级功能相结合，它为企业提供了一个简化高级机器学习的平台。这种组合使 H2O.ai 成为寻求自动化、可扩展解决方案以将 AI 集成到其运营中的组织的首选。
H2O.ai 的 AutoML 功能 从头到尾简化机器学习过程。它可以处理所有问题——数据预处理、模型选择和超参数调整——同时测试各种算法，包括梯度提升机、随机森林和深度学习模型。这些算法会根据针对用户特定需求量身定制的性能指标自动进行排名。H2O Driverless AI 工具通过创建新功能、识别预测变量以及应用目标编码和交互检测等高级技术，进一步提高了自动化水平。这将开发时间从几周缩短到仅几小时，通常交付的结果比手动设计的模型更好。即使在要求苛刻的企业环境中，这种自动化也能提供可靠的性能。
H2O.ai 旨在处理大型企业工作负载所需的繁重工作。其分布式计算架构由内存处理和并行计算提供支持，可以管理具有数十亿行和数千个特征的数据集。H2O-3 引擎通过容错分布式计算确保可靠性，该容错分布式计算可以自动管理节点故障并平衡工作负载。它可以毫不费力地与 Apache Spark、Hadoop 和云平台集成，允许计算资源根据需要进行扩展。即使数据集超过可用内存，该平台也使用智能压缩和流式传输方法来保持高性能。
H2O.ai 提供与各种企业数据系统的无缝集成。它直接连接到甲骨文、SQL Server、MySQL和PostgreSQL等主要数据库，以及基于云的数据仓库，例如Snowflake、亚马逊Redshift和谷歌BigQuery。Apache Kafka 支持实时数据流，该平台可与流行的商业智能工具顺利集成。
对于 模型部署，H2O.ai 提供了多种选项，包括 REST API、Java POJO（普通旧 Java 对象）以及与 Apache Spark 的直接集成。模型也可以以 PMML 等格式导出，也可以部署为适合现有应用程序的轻量级评分引擎。该平台支持实时评分和亚毫秒延迟，非常适合高频用例。
为了满足企业治理标准，H2O.ai 包含了强大的 模型可解释性 工具。它自动生成预测解释，提供特征重要性排名、部分依赖图和单个预测细分等见解。这些功能可帮助企业遵守监管要求，同时增强与利益相关者的信任。
该平台还会跟踪 模特家族，记录了从数据采集到特征工程和模型版本控制的每一个步骤。详细的审计日志记录用户互动、培训活动和部署事件。基于角色的访问控制确保敏感数据和模型受到保护，支持 LDAP 和 Active Directory 身份验证系统以增强安全性。
H2O.ai 通过提供对计算使用量、内存消耗和处理费用的透明监控，帮助企业有效管理成本。组织可以为项目或用户设置资源限制，以防止过度消耗资源。
该平台的 混合部署模型 允许企业通过在本地、云端或混合设置中运行工作负载来优化成本。它会根据工作负载需求自动调整资源分配，针对密集型任务进行扩展，在空闲时间向下扩展以节省基础设施成本。
H2O.ai 通过自动化工作流程和 MLOP 集成简化企业运营。它监控生产模型中是否存在性能问题，例如数据漂移或精度下降，并且可以在突破阈值时自动触发重新训练。其管道自动化涵盖数据摄取、功能工程、培训、验证和部署，并支持 Jenkins、GitLab 和 Kubernetes 等工具。通过与现有软件开发工作流程无缝集成，H2O.ai 确保机器学习模型在一段时间内保持准确和高效。
Alteryx Analytics 提供了一体化的 人工智能驱动的平台 旨在使企业可以进行机器学习，同时可以轻松扩展以满足企业级需求。借助 Alteryx One 平台，用户可以获得一个自助分析工具，该工具将生成式人工智能与无代码工作流程相结合，即使是最复杂的日常业务用户的分析任务也能简化。
该平台的一个关键功能是它能够使用人工智能将普通的英语说明转化为可操作的工作流程。用户只需描述他们的分析目标，平台就会将其转化为可执行的流程。这种方法使没有技术专业知识的人可以使用高级机器学习，从而使用户能够创建复杂的模型。它还确保这些工作流程安全并为大规模部署做好准备。
Alteryx 采用强大的治理框架构建，该框架符合顶级企业安全标准。该平台符合 SOC 2 II 类和 ISO 27001 认证，对静态数据采用 AES-256 加密，对传输中的数据采用 TLS 加密。组织可以利用基于角色的安全控制为不同的用户组分配特定权限，从而确保适当的职责分离。与 Active Directory 和单点登录 (SSO) 等系统的无缝集成简化了用户管理，而集中式审核跟踪则提供了对用户操作、数据访问和工作流程执行的全面可见性。
Alteryx 专为企业级部署而设计，可自动化和协调工作流程以支持生产级运营。它提供高级调度功能，以简化数据管道和机器学习工作流程。通过与 Git 等版本控制系统集成，该平台可确保根据企业开发标准跟踪和管理工作流程更新。这些自动化工具补充了Alteryx的集成功能，使其成为大规模分析的全面解决方案。
Alteryx提供与领先的企业数据平台的无缝集成，包括Databricks、谷歌云、Snowflake、AWS和Salesforce。原生连接器允许用户直接在原始位置处理数据，从而简化了数据处理。此外，该平台支持API和自定义连接器，使企业能够轻松连接到专有或专业数据源。这种灵活性确保了Alteryx无缝融入不同的企业生态系统。
每个平台都有自己的优势和利弊组合，尤其是在治理、集成和可扩展性等企业关键因素方面。这些差异会显著影响哪个平台适合您的组织需求。
所有主要的云提供商都采用即用即付定价，但具体情况差异很大。例如， AWS 竞价型实例 与按需价格相比，可以将成本降低多达90％，尽管费率可能会经常变化。相比之下， 谷歌云 提供更稳定的定价，自动持续使用折扣高达30％。同时， Azure 的预留虚拟机实例，当与配对时 Azure 混合权益 对于现有的微软许可证，最多可以节省80％。
治理和整合能力进一步使这些平台与众不同。企业级解决方案，例如 prompts.ai 优先考虑所有定价等级的合规性监控和治理，确保安全合规的人工智能工作流程。传统的云平台虽然具有很强的基础设施安全性，但通常需要额外的设置才能实现全面的人工智能治理。
集成的灵活性也很重要。云原生平台在其生态系统中无缝集成，但这可能会导致供应商锁定。另一方面，多云和供应商无关的解决方案提供了更广泛的集成选项，但通常需要更复杂的配置。
可扩展性和自动化也是关键考虑因素。云原生平台，例如 SageMaker 和 顶点人工智能 擅长自动扩展，但通常存在供应商锁定的风险。混合和多云平台提供了更大的灵活性，尽管它们需要精心规划以优化性能。
工作流程自动化功能差异很大。一些平台通过易于使用的通俗语言界面在业务工作流程自动化方面大放异彩，而另一些平台则侧重于可能需要专业知识的高级编排功能。
选择正确的平台取决于它与企业的基础架构、合规要求和长期人工智能目标保持一致。评估您当前的需求以及未来的可扩展性、合规性要求和总拥有成本，包括培训、维护和潜在的供应商更换成本等费用。每个平台都有其优势，因此请仔细权衡它们，以找到最适合您的组织的平台。
选择正确的机器学习平台需要使其功能和优势与组织的特定需求保持一致。市场上的每种选择都迎合了不同的优先级、技术专业知识和基础设施设置，因此评估对企业最重要的因素至关重要。
例如，如果 灵活性和成本效益 是重中之重，像 prompts.ai 这样的平台可能会脱颖而出。另一方面，已经嵌入云生态系统的企业通常会发现与AWS SageMaker、微软Azure ML或谷歌云顶点人工智能具有天然的兼容性。中的组织 受监管的行业 可能倾向于 IBM watsonx 的合规性功能，而 以业务为中心的团队 可能会欣赏 DataRobot 提供的简单性和自动化性。同时， 技术团队 管理大型数据项目通常偏爱诸如 Databricks、KNIME、H2O.ai 或 Alteryx 之类的工具，因为它们的专业功能。
在做出决定时，要权衡总拥有成本、可扩展性、合规性要求和易于集成等因素。记得考虑前期成本、培训、维护以及与切换平台相关的潜在费用。
首先，审查您当前的基础架构，找出关键用例，并评估团队的技术技能。然后，在较小的项目中测试前两个或三个选项，以确保该平台与您的长期人工智能目标保持一致，并随着需求的变化而扩展。
在选择机器学习平台时，需要记住一些关键因素。从 可扩展性 -你需要一个不费吹灰之力就能随数据和用户需求增长的解决方案。接下来，确保平台提供流畅的服务 一体化 使用您当前的系统，包括强大的 安全措施 例如治理控制和数据保护，以保护您的运营。
易用性是另一个优先事项。带有用于构建、训练和部署模型的直观工具的平台可以为您的团队节省时间和精力。拥有允许在各种环境中管理工作流程的功能同样重要。最后，确保该平台符合企业级安全和监管标准，根据贵组织的特定要求量身定制。
机器学习平台在帮助组织满足监管标准方面起着至关重要的作用，例如 GDPR 和 SOC 2 通过优先考虑强有力的安全和隐私惯例。这些平台整合了数据加密、安全访问控制和隐私设计框架等基本功能，以保护每一步的敏感信息。
SOC 2 合规性 强调严格的安全性、可用性、机密性和隐私标准。要实现这一目标，通常需要定期进行审计和评估，以确保持续遵守。另一方面， GDPR 合规性 专注于透明和安全地处理个人数据，需要明确的用户同意和强有力的数据保护措施。
通过遵守这些法规，机器学习平台不仅可以确保法律合规性，还可以通过承诺保护隐私和数据完整性来增强用户的信任。
为了控制机器学习平台上的开支，企业可以专注于更智能的资源管理和战略规划。例如， 调整计算实例的大小 确保资源与工作负载要求保持一致，同时 自动缩放 根据需求动态调整资源。使用 预留实例或竞价型实例 还可以显著削减成本。在存储方面，选择 分层存储解决方案 可以帮助最大限度地减少数据存储费用。
实施 成本分配和标记 做法是监测和管理支出的另一种有效方法。通过标记资源，企业可以更好地了解其支出并更有效地分配预算。将其与预测分析和自动化相结合，使公司能够微调资源分配，确保在不为不必要的容量付费的情况下保持性能和可扩展性。
