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大规模管理 AI 可能具有挑战性，但是正确的编排工具可以简化工作流程， 降低成本，并确保合规性。 以下是帮助企业简化 AI 运营的五个可靠平台的快速指南：
AI 编排工具通过自动部署和监控来节省时间和资源。它们还确保治理和合规性，降低与不断变化的法规相关的风险。无论您是扩展 LLM 还是管理机器学习管道，这些平台都提供了自信地增长所需的结构。
这些工具简化了人工智能运营，帮助企业专注于扩展和创新，同时控制成本和风险。
Prompts.ai 是一个强大的企业级 AI 编排平台，它汇集了 超过 35 种领先的大型语言模型 -比如 GPT-5、克劳德、 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个安全、统一的系统中。通过整合这些模型，该平台消除了多种工具的混乱，使组织可以更轻松地在各个部门管理和部署人工智能解决方案。
prompts.ai 专为满足您的需求而构建，支持无缝添加模型、用户和团队。其强大的架构与实时 FinOps 工具相结合，可确保稳定的性能，同时提供切实可行的见解以优化资源。
Prompts.ai 的界面旨在与现代 AI 工具和现有技术堆栈和谐配合。该平台的即用即付TOKN积分系统使支出更加透明，并将成本与使用量直接挂钩，从而简化了预算和采购。
考虑到不断变化的联邦法规，prompts.ai 提供了对合规至关重要的企业级治理工具和详细的审计跟踪。其强大的安全框架可确保敏感数据仍处于组织的控制之下，而基于角色的访问控制则执行严格的政策，以维护整个工作流程的数据完整性。
实时FinOps工具使首席财务官和IT领导者可以清楚地了解支出，将成本与可衡量的结果联系起来。这种方法可以带来令人印象深刻的效果 人工智能软件费用减少了98％。
该平台的有效性并没有被忽视。 Genai.works 已将 prompts.ai 命名为企业问题解决和自动化的顶级 AI 平台。此外，prompts.ai 网站上的用户评论始终反映出很高的满意度，评分分别为 4.8、4.9 和 5.0。凭借其全面的功能，prompts.ai 在我们研究其他编排工具时树立了很高的标准。
Kubeflow 是一个开源平台，旨在简化 Kubernetes 上的机器学习工作流程。它最初由 Google 创建，它简化了在容器化环境中运行机器学习任务的过程，提供了可移植性、可扩展性和易管理性。通过与 Kubernetes 无缝集成，Kubeflow 可帮助组织最大限度地利用其现有基础架构，使其成为现代人工智能部署的强大工具。
Kubeflow 基于 Kubernetes 构建，在水平扩展方面表现出色。无论您是运行小型实验还是部署大规模生产系统，它都会自动将机器学习任务分配到多个节点上。该平台支持诸如TensorFlow和PyTorch之类的流行框架，即使是海量数据集也能确保高效处理。
Kubeflow 将复杂的工作流程分解为较小的独立步骤。每个组件都在自己的容器中运行，因此，如果一个部分出现故障，它不会中断整个管道。这种模块化方法可确保从本地开发设置到庞大的生产集群等各种环境中性能的一致性。
Kubeflow 的突出功能之一是它能够与广泛使用的机器学习工具无缝协作。它支持Jupyter笔记本、TensorFlow和PyTorch，使数据科学家能够坚持使用熟悉的工具，同时利用Kubeflow的编排功能。其流水线 SDK 使用 Python，允许团队定义工作流程，并在统一的环境中跨多个框架进行实验。
Kubeflow 还集成了主要的云存储解决方案，包括亚马逊 S3、谷歌云存储和 Azure Blob 存储。这种兼容性使团队能够维护其现有的数据基础架构，同时构建可互操作的人工智能工作流程。
Kubeflow 通过利用 Kubernetes 内置的基于角色的访问控制 (RBAC) 来确保安全性和合规性。它保留了管道执行、部署和用户活动的详细审计日志，帮助组织满足监管要求。此外，其实验跟踪工具可以创建模型开发的详细记录，从而提高可重复性和透明度。
Kubeflow 的架构支持在针对经济计算进行了优化的 Kubernetes 集群上部署。通过利用 Kubernetes 的自动缩放功能，工作负载可以动态调整以满足处理需求，从而减少不必要的资源消耗并降低运营成本。
该平台还具有管道缓存功能，可重复使用先前运行的相同输出。这减少了迭代开发周期中的处理时间和费用，使得 Kubeflow 成为长期 AI 项目的有效选择。
Prefect 是一个现代平台 协调工作流程，专为帮助团队使用 Python 构建、管理和监控数据工作流程而量身定制。它使数据科学家和工程师能够轻松简化复杂的人工智能模型管道。
省长确保 工作流程顺利运行，仅在发生故障或异常时才介入，将运营开销降至最低。
Prefect 通过其分布式执行模型支持水平和垂直扩展。它可以有效地管理多台机器、容器或云环境中的工作流程。这种灵活性使团队可以毫不费力地从本地开发过渡到生产环境，处理大量并发任务。通过有效地分配任务，Prefect 有助于缩短处理时间并提高整体效率。
Prefect 可与 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 和 Hugging Face Transformers 等流行的机器学习库无缝协作。由于工作流程是用 Python 编写的，因此数据科学家无需额外努力即可直接整合他们现有的模型代码。此外，Prefect 还集成了主要的云平台，例如 AWS SageMaker， 谷歌云人工智能平台，以及 Azure 机器学习，简化了资源配置和身份验证等任务。这些集成还支持更好地管理和监督工作流程。
Prefect 为跟踪和管理工作流程执行提供了强大的工具。它保留详细的审计记录，记录任务绩效和数据交互，有助于合规性和运营审查。基于角色的访问控制可确保团队成员拥有正确的权限，而工作流程版本控制可简化随着时间的推移管理更新和更改。
Prefect 旨在通过仅在必要时执行任务来优化资源使用。这种方法通过最大限度地减少不必要的计算周期，有助于控制大规模 AI 运营的成本，使其成为有效管理预算的宝贵工具。
Flyte 是一个开源平台，旨在协调数据和机器学习任务的工作流程。开发者 Lyft，它强调类型安全性和可重复性，非常适合大规模管理复杂的人工智能模型管道。
Flyte 的一个突出特点是它能够跟踪数据谱系。每个工作流程执行都会捕获有关输入、输出和转换的详细元数据，从而简化调试并确保结果可以在不同的环境中可靠地重现。
Flyte 建立在 Kubernetes 之上，使其能够根据工作负载需求自动扩展资源。它可以处理任何事情，从简单的数据处理任务到包含数百个并行任务的错综复杂的多阶段机器学习管道。
该平台使用延迟评估方法，仅在满足所有依赖关系时才执行任务。这减少了计算开销并优化了管道效率。Flyte 的调度器可以智能地分配资源，确保计算密集型任务获得所需的能力，同时避免资源冲突。
Flyte 还支持多集群部署，从而可以在不同的云区域甚至本地设置之间分配工作负载。这对于使用地理分散的数据集或需要遵守数据驻留法规的组织特别有用。结合其无缝集成功能，Flyte 非常适合大规模的人工智能和机器学习运营。
Flyte通过其FlyteKit Python SDK与流行的机器学习工具顺利集成。数据科学家可以在基于 Python 的环境中使用 TensorFlow、PyTorch、XGBoost 和 scikit-learn 等熟悉的库来构建工作流程。
该平台还包括适用于AWS SageMaker、谷歌云人工智能平台和Azure ML等服务的插件，可自动管理身份验证、资源配置和作业监控。
Flyte 的容器化方法可确保每个工作流程组件在具有明确定义依赖关系的隔离环境中运行。每个任务都可以指定自己的 Docker 镜像、Python 库和资源需求。这种设置消除了常见的 “它可以在我的计算机上运行” 的问题，使部署更加一致和可靠。这种强大的集成还支持了 Flyte 的治理能力。
Flyte 为每个工作流程执行提供详细的审计跟踪和数据沿袭跟踪。日志记录了哪些数据被处理、应用了哪些转换以及谁启动了工作流程，这对于监管要求严格的行业来说尤其有价值。
该平台包括基于角色的多级访问控制 (RBAC)，使管理员能够管理创建、修改或运行工作流程的权限。
版本控制是 Flyte 的核心功能。每个工作流程、任务和启动计划都会自动进行版本控制，因此可以轻松回滚到之前的迭代或比较管道的不同版本。这种版本控制还扩展到底层代码、依赖关系和执行环境，从而确保完全的可追溯性。
Flyte 旨在控制成本。它使用竞价型实例来降低计算费用，并提供详细的指标以帮助识别资源瓶颈。此外，该平台具有缓存机制，当输入保持不变时，该机制可以重复使用先前执行的任务的输出。
可以为单个任务设置资源请求和限制，防止任何单个任务独占群集资源。Flyte 的缓存功能对于迭代工作流程特别有用，在迭代工作流程中，数据科学家通常在稍作调整后重新运行部分管道。通过重复使用输出，它显著减少了计算时间和成本，使得 Flyte 成为企业级 AI 编排的有效选择。
排在最后的是Apache Airflow，这是一款成熟的开源工具，旨在管理整个机器学习生命周期。Apache Airflow能够协调复杂的工作流程，可与TensorFlow、PyTorch、AWS SageMaker、谷歌云人工智能平台和Azure机器学习等流行工具无缝集成。
Apache Airflow 的与众不同之处在于它能够处理高级工作流程，包括生成式人工智能的工作流程。它支持嵌入模型、矢量数据库和分布式计算等流程，使其成为在生成式 AI 应用程序中简化检索增强生成的强大选择。
选择最符合您的需求、专业知识和目标的协调工具。以下是各流行平台的关键性能领域的比较。
下表重点介绍了每个平台的主要功能。下面，我们将深入探讨每种工具的独特优势。
主要优势明细：
你的决定应该取决于对你来说最重要的事情： 即时访问 AI (prompts.ai)， 全面的 ML 控制 (Kubeflow)， 便于开发人员使用的简单性 （省长）， 以研究为重点的可重复性 （Flyte），或 广泛的工作流程灵活性 （Apache Airflow）。
人工智能编排的快速发展正在重塑组织处理复杂工作流程的方式，这些解决方案要求优先考虑可靠性、治理和可扩展性。此处重点介绍的五种工具展示了在生产环境中管理人工智能模型和数据管道的一系列策略。
可靠性是不可谈判的——任何停机时间都可能直接转化为收入损失。无论是通过财富 500 强公司信赖的 prompts.ai 的企业级基础架构，还是通过 Apache Airflow 久经考验的工作流程管理功能，每种工具都以不同的方式应对这一挑战。这些功能可确保平稳运行，同时最大限度地减少中断。
治理同样重要，特别是对于处理敏感数据的企业而言。跟踪、审计跟踪和访问控制等功能有助于维护问责制和合规性。在评估平台时，请考虑它们如何处理数据沿袭、用户权限和特定行业的监管要求。
随着 AI 模型和数据量的持续增长，可扩展性是另一个关键因素。精心挑选的协调平台可以帮助高效地管理这些需求，降低软件成本并支持长期运营效率。
选择正确的协调工具需要在技术能力和监管义务之间取得平衡。考虑您的团队的专业知识、工作流程的复杂性和合规性需求。对于 DevOps 资源有限的团队来说，云原生平台可能是最实用的选择。同时，具有严格数据主权要求的组织可能会倾向于使用自托管解决方案。
你今天做出的选择将对你的人工智能能力产生持久影响。花点时间评估您的需求，通过试点项目测试入围平台，并将当前的优先事项和未来的增长考虑在内。这些工具不仅简化了部署，而且还提供了成功实施人工智能所必需的运营和合规框架。
AI 模型编排工具通过集中策略执行、访问管理和风险监督等关键任务来简化合规性和治理。通过自动化这些工作流程，他们确保 AI 模型符合行业法规，在保持完全透明度的同时，提高审查和批准变更的过程的效率。
这些工具还支持对人工智能系统的持续监控，使组织能够快速发现和应对潜在的合规挑战。通过最大限度地降低风险并确保符合监管标准，他们为以负责任和高效的方式管理人工智能提供了一个可靠的系统。
对于拥有 DevOps 团队规模较小的企业，请选择优先顺序排列的 AI 模型编排工具 简单， 自动化，以及 平稳集成 可以改变一切。这些功能最大限度地减少了对深厚技术专业知识的需求，使团队能够专注于取得有影响力的成果。
在评估工具时，请考虑以下工具：
关注这些方面可确保企业在不增加现有资源压力的情况下有效地部署和管理人工智能工作流程。
AI 编排工具旨在与各种 AI/ML 框架和领先的云平台（包括 AWS、GCP 和 Azure）无缝协作。他们利用杠杆作用 API， 软件开发工具包，或 原生集成 处理关键任务，例如跨不同环境的模型部署、监控和扩展。
大多数平台还支持容器化部署，从而简化了在云基础架构上运行工作流程的过程。这种方法为团队提供了在不彻底改革现有系统的情况下优化 AI 运营所需的适应性和可扩展性。
