AI yığınınız dijital bir Frankenstein canavarı gibi görünüyor. Burada modeller, orada API'ler, her yerde veri boru hatları var ve hiçbiri birbiriyle iletişim kurmadan öfke nöbetleri geçiriyor.
İhtiyacınız olan şey bir AI orkestrasyon aracıdır. Bu platformlar, dağınık AI bileşenlerinizi iyi eğitilmiş bir takım gibi bir araya getirmeyi vaat ediyor.
Bu araçlar, farklı AI modelleri arasındaki veri akışını yönetmeye ve kaynak kullanımını optimize etmeye yardımcı olarak, daha sofistike AI destekli uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır.
Böylece, yapay zeka destekli müşteri hizmetleriniz yararlı yanıtlar verir, veri boru hatları insan müdahalesi olmadan terabaytlarca veri işler ve siz uyurken kurumsal ş akışı kendi kendine çalışır.
Etkili AI orkestrasyonu ile AI'nın yayılmasını kontrol altına almayı vaat eden en tanınmış araçlardan bazılarını test ettik. İşte daha yakından bir bakış! 👀
En İyi AI Orkestrasyon Araçlarına Genel Bakış
En iyi AI orkestratörlerini ve fiyatlandırma modellerini inceleyelim.
| Araç | En uygun | En iyi özellikler | Fiyatlandırma* |
| ClickUp | Bireyler, girişimciler, orta ölçekli takımlar ve kurumsal için AI entegre görev yönetimi | Sesle çalışan arama, premium AI modelleri, Otopilot Ajanları, görev otomasyonu, Sohbet/Dokümanlar/Görevler senkronizasyonu, kurumsal arama, masaüstü + mobil verimlilik araçları | Sonsuza Kadar Ücretsiz; kurumsal için özel seçenekleri mevcuttur |
| Airflow | Veri boru hattı planlaması, mühendislik takımları ve büyük veri operasyonları kuruluşları için karmaşık bir yapıya sahiptir | DAG tabanlı ş akışı, Python yapılandırması, web kullanıcı arayüzü, Celery/Kubernetes yürütme, 200'den fazla konektör | Ücretsiz |
| Kubeflow | Bulut tabanlı ML takımları için makine öğrenimi boru hattı yönetimi | Görsel + SDK tabanlı boru hattı oluşturma, KServe dağıtımı, ayarlama için Katib, Jupyter ile sorunsuz entegrasyonlar | Ücretsiz |
| Prefect | Geliştiriciler ve hibrit takımlar için Python öncelikli ş Akışı otomasyonu | Yerel Python sözdizimi, hibrit bulut yürütme, yeniden deneme + durum kurtarma, gerçek zamanlı gösterge panelleri | Ücretsiz plan mevcuttur; Ücretli planlar aylık 100 $'dan başlar |
| Metaflow | AWS tabanlı veri takımları için veri bilimi ş Akışı ölçeklendirme | Yerel-bulut ölçeklendirme, sürüm oluşturma, adım düzeyinde önbellekleme, anlık görüntü alma, Python müşteri ve dizüstü bilgisayar desteği | Ücretsiz |
| LangChain | AI geliştiricileri, girişimciler ve kurumsal Ar-Ge takımları için LLM uygulama orkestrasyonu | Çoklu ajan zincirleme, fonksiyon çağırma, bellek sistemleri, LangGraph döngüleri, hızlı mühendislik araçları | Ücretsiz geliştirici seviyesi; Ücretli planlar aylık 39 $'dan başlar |
| AutoGen | LLM destekli uygulama geliştiriciler için konuşma ajanı koordinasyonu | Diyalog odaklı orkestrasyon, çoklu ajan işbirliği, ajan kişilikleri, günlük kaydı + inceleme araçları | Ücretsiz |
| Workato | Orta boyutlu ve kurumsal organizasyonlar için iş süreçleri otomasyonu | 1000'den fazla konektör, görsel tarif oluşturucu, denetim günlüğü, uyumluluk raporlaması | Özel fiyatlandırma |
| Crew AI | Yapılandırılmış AI görev orkestrasyonu için rol tabanlı ajan takımları | Temsilci iş başlıkları + raporlama yapısı, rol tabanlı şablonlar, otomatik devirler, proje izleme | Ücretsiz (açık kaynak); Ücretli planlar aylık 99 $'dan başlar |
| Orby AI | Süreç yoğun takımlar için ş Akışı keşfi ve otomasyon | AI ş Akışı gözlemi, masaüstü + web otomasyon, sürekli öğrenme, araçlar arası yürütme | Özel fiyatlandırma |
| IBM watsonx Orchestrate | IBM hizmetlerini kullanan büyük kuruluşlar için kurumsal yapay zeka ş Akışı yönetimi | Doğal dil komutları, çoklu AI modeli orkestrasyonu, uyumluluk araçları, bağlamsal öğrenme | Ücretsiz deneme; Ücretli planlar aylık 500 $'dan başlar |
| ZenML | İşbirliğine dayalı veri bilimi takımları için ML boru hattı standardizasyonu | Tekrarlanabilir boru hatları, artefakt soyu, yığın soyutlama, eklenti mimarisi | Ücretsiz; Gelişmiş seviyeler için özel fiyatlandırma |
| MLflow | Model sürümleme ve dağıtımı için ML deneyi düzenleme | Deney izleme, model paketleme, kayıt defteri, dağıtım aşamaları, görsel karşılaştırma araçları | Ücretsiz; Gelişmiş seviyeler için özel fiyatlandırma |
AI Orkestrasyon Araçları Nedir?
AI orkestrasyon araçları, AI ş akışlarınızı otomatik olarak birbirine bağlayan ve yöneten platformlardır. Farklı AI modelleri, API'ler ve veri sistemleri arasındaki koordinasyonu sağlarlar.
Bu araçlar, AI yığınınızda veri ve görev akışını otomasyon eder. Ayrı AI bileşenlerinden oluşan dağınık bir koleksiyonu, kendi kendine çalışan tek bir sorunsuz işlem haline getirir.
AI Orkestrasyon Araçlarında Nelere Dikkat Etmelisiniz?
Bazı AI uygulamaları akıl sağlığınızı korurken, diğerleri sizi çılgına çevirebilir. İşte "doğru" aracı seçerken önemli olan noktalar:
- Kolay entegrasyon: Platform, üç haftalık mühendislik süresi gerektirmeden mevcut araçlarınıza bağlantı kurmalıdır. Gerçekten işleyen önceden oluşturulmuş konektörler ve API'ler arayın
- Gerçek ölçeklenebilirlik: Sağlam güvenlik protokolleri uygularken, sadece demo boyutundaki iş yüklerini değil, gerçek veri hacimlerinizi de işlemelidir. Benzer ölçekteki zorluklarla uğraşan şirketlerin müşteri yorumlarını kullanabilirsiniz
- *görsel ş Akışı oluşturucu: İyi bir sürükle ve bırak arayüzü, saatlerce süren kod zamanından tasarruf sağlar. Takımınız, her bağlantı için komut dosyası yazmadan karmaşık ş Akışları oluşturabilmelidir
- *i̇zleme ve hata ayıklama: İş akışları kesintiye uğradığında, gerçek zamanlı gösterge paneli ve hata izleme ile neyin neden başarısız olduğunu net bir görünürlük sağlamanız gerekir
- dağıtım esnekliği: *Mevcut altyapınızla iş yapmalı, her şeyi yeniden kurmanızı gerektirmemeli ve bulut, şirket içi veya hibrit kurulumları desteklemelidir
🧠 İlginç Bilgi: İlk ş akışı diyagramları, makine mühendisi Frank Gilbreth'in Amerikan Makine Mühendisleri Derneği'ne "süreç grafikleri"ni sunduğu 1921 yılına kadar uzanır. Bunlar, günümüzün İş Süreci Modeli ve Notasyonu'nun atalarıdır.
Yoğun İşleyen Takımlar için En İyi AI Orkestrasyon Platformları
Şimdi, en iyi AI orkestrasyon araçları için en iyi seçimlerimizi inceleyelim. 👇
clickUp'ta yazılımları nasıl değerlendiriyoruz*
Editör takımımız şeffaf, araştırma destekli ve satıcıdan bağımsız bir süreç izler, bu nedenle önerilerimizin gerçek ürün değere dayandığından emin olabilirsiniz.
ClickUp'ta yazılımları nasıl incelediğimize dair ayrıntılı bir özet aşağıda yer almaktadır.
1. ClickUp (AI entegre görev ve proje yönetimi için en iyisi)
İş için her şeyi içeren uygulama ClickUp, proje yönetimi, belgeler ve takım iletişimini tek bir platformda birleştirir ve tüm bunları yeni nesil AI otomasyonu ve arama özelliği ile hızlandırır.
Tamamlandı orkestrasyon aracı olarak nasıl işlediğini inceleyelim. 🔁
İşinizi aksatmadan cevapları bulun
Bir tasarım lideri inceleme toplantısında ve biri şu soruyu soruyor: "Yeni onboarding akışı ikinci adımdaki bırakma oranını azalttı mı?" Normalde bu soru bir duraklama tetikleyici olur: Birisi Mixpanel gösterge panellerini incelemek, yarı bitmiş bir raporu paylaşım yapmak ve daha sonra takip etmek zorundadır.
ClickUp Brain ile, lider ilgili göreve soruyu yazabilir ve ayrıntılı bir rapor alabilir: kayıt sayıları, kullanıcıların ayrıldığı noktalar ve eski akışla karşılaştırma.
📌 Örnek komut: "Eski ve yeni onboarding akışları arasındaki kullanıcı terk oranlarını, özellikle ikinci adımda karşılaştırın."
Cevap anında, tasarım işinin yapıldığı yerde verilir ve takım, değişiklikleri başka bir toplantıya ertelemek yerine hemen orada kararlaştırabilir.
Bu video, ClickUp Brain'in ş Akışınızı nasıl hızlandırdığı hakkında bilgi vermektedir:
Tek bir yerde birden fazla AI modeli üzerinde iş yapın
Takımlar genellikle farklı güçlü yönleri için farklı AI modellerini test eder: Claude mantık yürütme, ChatGPT esnek taslak oluşturma ve Gemini özlü özetler için. Baş ağrısı, uygulamalar arasında geçiş yapmak, bağlamı kaybetmek ve metni ileri geri kopyalamaktan kaynaklanır.
ClickUp Brain MAX bu sürtüşmeyi ortadan kaldırır.
Rekabet analizi yazan bir ürün pazarlamacısı, Claude ile yapılandırılmış rakip matrisleri oluşturabilir ve ChatGPT kullanarak anlatım tonunu iyileştirebilir. Ayrıca, Brain MAX içinde Gemini'den yöneticiye sunmaya hazır bir özet de alabilirler.
Ayrıca, ClickUp görevlerinden ve belgelerinden bağlam bilgisi aldığı için, analiz manuel olarak karıştırmaya gerek kalmadan takımın işine uygun şekilde doğru kalır.
ClickUp Brain MAX'ın işlerinizi ve araçlarınızı nasıl bir araya getirdiğine dair bir fikir edinin:
Tekrarlayan güncellemeleri AI ajanlarına aktarın
ClickUp Brain ve Brain MAX arama süresini kısaltıyor olsa da, aynı tekrarlayan güncellemeler için hala günlük olarak çok fazla çaba harcanıyor.
Sabah toplantılarını, haftalık raporları veya sohbetlerde sürekli sorulan "Hey, durum nedir?" sorularını düşünün. Birisi bu bilgileri toplamalı, biçimlendirmeli ve paylaşım yapmalıdır. ClickUp Autopilot Agents, bu tür işleri sessizce üstlenir.
Saniyeler içinde etkinleştirebileceğiniz Önceden Oluşturulmuş Otomatik Pilot Ajanları seçin veya tetikleyiciler, koşullar ve talimatlarla kendi özel AI ajanlarınızı oluşturun.
Örnek, Haftalık Rapor Aracısı ile takım faaliyetleri, ilerlemeler ve gecikmelerle ilgili özet bilgileri otomatik olarak alın.
Ekstra hatırlatıcı gerektirmeyen net görev devri
Güncellemeler manuel olduğu için devirler genellikle gecikir. Bir satış anlaşması "Kapalı" durumuna geçtiğinde, birisinin finans departmanını bilgilendirmeyi, yeni çalışanı atamayı ve CRM'nin senkronizasyonunu gerçekleştirmeyi hatırlaması gerekir.
ClickUp otomasyonu bu konuda yardımcı olabilir.
Belirli etkinlikleri tetikleyici olarak kullanabilmek için 'eğer bu olursa, o zaman şu olsun' şeklinde özel kurallar belirleyin. Böylece, durum değiştiği anda Finans departmanı yeni bir fatura görevi görür, bir onboarding kontrol listesi oluşturulur ve Salesforce arka planda güncellenir. Temsilci, müşteri yolculuğunun zaten başlamış olduğundan emin olarak bir sonraki anlaşmaya geçer.
ClickUp'ın en iyi özellikleri
- i̇htiyacınız olanı bulun: *ClickUp Enterprise Search'ü kullanarak görevler, Dokümanlar ve bağlı uygulamalar arasında arama yapın ve saniyeler içinde cevapları bulun
- Yazmak yerine konuşun: Ses öncelikli verimlilik özelliği sayesinde sorular sorun veya notlar dikte edin ve ClickUp Brain MAX ile yapılandırılmış çıktılar elde edin
- *manuel toplantı notlarını atlayın: ClickUp AI Notetaker ile tartışmaları yazıya dökün, eylem öğelerini yakalayın ve net özetlerin paylaşımını yapın
- kelimelerinizi cilalayın: *ClickUp Brain'i kullanarak ClickUp görevleri ve ClickUp belgeleri içinde taslak güncellemeleri yapın, üslubu iyileştirin ve hantal metinleri düzenlemeyle düzeltin
- Kayıtları netleştirin: ClickUp Clips ile güncellemeleri kaydedin, ClickUp Brain ile transkripsiyonunu yapın ve özetleyin
- Fikirleri görsel olarak hayata geçirin: ClickUp Brain'i kullanarak ClickUp Beyaz Tahta 'da doğrudan görüntüler oluşturun ve beyin fırtınası oturumları sırasında kaba kavramları paylaşılabilir görsellere dönüştürün
ClickUp sınırları
- Kapsamlı özellikleri ve özelleştirme seçenekleri nedeniyle öğrenme eğrisi oldukça dik
ClickUp fiyatlandırması
ClickUp puanları ve yorumları
- G2: 4,7/5 (10.400'den fazla yorum)
- Capterra: 4,6/5 (4.000'den fazla yorum)
Gerçek hayattaki kullanıcılar ClickUp hakkında ne diyor?
Bu G2 incelemesi her şeyi açıklıyor:
Yeni Brain MAX, verimliliğimi büyük ölçüde artırdı. Gelişmiş akıl yürütme modelleri de dahil olmak üzere birden fazla AI modelini uygun bir fiyata kullanma imkanı, her şeyi tek bir platformda merkezileştirmeyi kolaylaştırıyor. Ses-metin dönüştürme, görev otomasyonu ve diğer uygulamalarla entegrasyonlar gibi özellikler, ş akışını çok daha sorunsuz ve akıllı hale getiriyor.
Yeni Brain MAX, verimliliğimi büyük ölçüde artırdı. Gelişmiş akıl yürütme modelleri de dahil olmak üzere birden fazla AI modelini uygun bir fiyata kullanma imkanı, her şeyi tek bir platformda merkezileştirmeyi kolaylaştırıyor. Ses-metin dönüştürme, görev otomasyonu ve diğer uygulamalarla entegrasyonlar gibi özellikler, ş akışını çok daha sorunsuz ve akıllı hale getiriyor.
2. Airflow (Karmaşık veri boru hattı planlaması için en iyisi)
Apache Airflow, yaygın olarak kullanılan bir platforma dönüşmeden önce Airbnb'nin dahili bir projesi olarak ortaya çıktı. "Kod olarak yapılandırma" felsefesine göre çalışır, yani tüm iş akışı mantığınız Python dosyalarında yer alır.
Açık kaynak platformu, takımların görev bağımlılıkları, yeniden deneme mekanizmaları ve yürütme programları üzerinde ayrıntılı kontrol gerektiren ortamlarda başarılıdır.
DAG'ler (Yönlendirilmiş Asiklik Grafikler), Airflow'un yürütülebilir boru hatlarına dönüştürdüğü ş akışı şemaları olarak işlev görür.
Airflow'un en iyi özellikleri
- Dekoratörler ve farklı sistemler için özelleştirilebilir operatörler kullanarak karmaşık ş akışlarını Python kod olarak tanımlayın
- Görev düzeyinde görünürlük ve günlükler sunan ayrıntılı web gösterge paneli aracılığıyla boru hattı yürütmesini izleyin
- Celery veya Kubernetes yürütücülerini kullanarak birden fazla işçi düğümü arasında görev yürütmeyi ölçeklendirin
- AWS, GCP ve Azure dahil 200'den fazla sağlayıcı paketi aracılığıyla veritabanlarına, bulut hizmetlerine ve API'lere bağlantı kurun
Airflow sınırlamaları
- GPU yoğun işlemler gerektiren AI iş yükleri için, Airflow'un ön tanımlı yürütücüleri (ör. Local veya Celery) özel hesaplama gereksinimlerini verimli bir şekilde karşılayamayabilir
- Ayar, önemli altyapı bilgisi ve küçük takımları zorlayabilecek sürekli bakım gerektirir
- Toplu verileri işleyerek Apache Kafka gibi akış sistemlerini tamamlayabilir, ancak sürekli, düşük gecikmeli AI boru hatları için yerel destek sunmaz
Airflow fiyatlandırması
- Ücretsiz
Airflow derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,4/5 (110'dan fazla yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar Airflow hakkında ne diyor?
G2'de yapılan paylaşım gibi:
Apache Airflow, karmaşık ş akışlarını tanımlama, planlama ve izleme konusunda mükemmel esneklik sunar. DAG tabanlı yaklaşım, veri mühendisleri için sezgiseldir ve kapsamlı operatör ekosistemi, çeşitli sistemlerle kolay entegrasyon sağlar. Kullanıcı arayüzü, ş akışlarını izlemeyi ve hata ayıklamayı kolaylaştırır ve ölçeklenebilirliği, büyük boru hatlarında bile sorunsuz çalışmayı garanti eder.
Apache Airflow, karmaşık ş akışlarını tanımlama, planlama ve izleme konusunda mükemmel esneklik sunar. DAG tabanlı yaklaşım, veri mühendisleri için sezgiseldir ve kapsamlı operatör ekosistemi, çeşitli sistemlerle kolay entegrasyon sağlar. Kullanıcı arayüzü, ş akışlarını izlemeyi ve hata ayıklamayı kolaylaştırır ve ölçeklenebilirliği, büyük boru hatlarında bile sorunsuz çalışmayı garanti eder.
3. Kubeflow (Makine öğrenimi boru hattı yönetimi için en iyisi)
Google, Kubernetes kümelerini makine öğrenimi platformlarına dönüştürmek için Kubeflow'u geliştirdi ve böylece ML ş akışlarını farklı bulut sağlayıcıları arasında taşınabilir hale getirme sorununu çözdü.
Çerçeve, konteynerize ortamları uçtan uca ML platformlarına dönüştürür ve özellikle tekrar edilebilirlik ve ölçeklenebilirlik üzerine odaklanır.
Kubeflow Pipelines bileşeni, orkestrasyon motoru olarak işlev görür ve veri bilimcilerin görsel arayüz veya SDK kullanarak ş akışları oluşturmasına olanak tanır.
Jupyter notebook'larla sorunsuz veri entegrasyonu, bu aracı diğerlerinden ayıran en önemli özelliğidir. Bu, notebook tabanlı geliştirmeye zaten aşina olan makine öğrenimi uzmanları için tanıdık bir ortam yaratır.
Kubeflow'un en iyi özellikleri
- Görsel sürükle ve bırak arayüzü veya bileşen konteynerleştirme özelliğine sahip Python SDK kullanarak ML boru hatları oluşturun
- Otomatik meta veri toplama özelliği ile birden fazla boru hattı çalışmasında sürümleri ve deneyleri izleme
- KServe entegrasyonu aracılığıyla, eğitilmiş artefaktlardan modelleri doğrudan Kubernetes kümelerine dağıtın
- Katib optimizasyon motorunu kullanarak çoklu arama algoritmalarıyla hiperparametre ayarlama işlerini yönetin
Kubeflow sınırları
- Araçlar arasında derin entegrasyon olması nedeniyle sağlam bir Kubernetes kurulum gerekir
- ML'ye odaklanması, daha geniş orkestrasyon ihtiyaçları için çok yönlülüğünü sınırlayabilir
Kubeflow fiyatlandırması
- Ücretsiz
Kubeflow derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,5/5 (20'den fazla yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar Kubeflow hakkında ne diyor?
G2 incelemesine göre:
Taşınabilirliğini seviyorum, bu sayede tek bir bilgisayarda veya bulutta olsun, herhangi bir kubernete kümesi ile iş yapmak daha kolay hale geliyor... Başlangıçta kurulum zordu, kurulum için özel takım üyeleri bulundurmak zorunda kaldık.
Taşınabilirliğini seviyorum, bu sayede tek bir bilgisayarda veya bulutta olsun, herhangi bir kubernete kümesi ile iş yapmak daha kolay hale geliyor... Başlangıçta kurulum zordu, kurulum için özel takım üyeleri bulundurmak zorunda kaldık.
🧠 İlginç Bilgi: Henry Ford'un 1913'teki montaj hattı, genellikle ilk büyük ölçekli 'ş Akışı otomasyonu' olarak kabul edilir. Yazılım yerine, insanları ve makineleri koordine etmek için hareketli konveyör bantları kullanıyordu.
4. Prefect (Python öncelikli ş Akışı otomasyonu için en iyisi)
Modern Python geliştiricileri, geleneksel orkestratörlerin günlük ş akışları için çok katı ve yapılandırma açısından ağır olduğunu düşünürler. Prefect, yapılandırma yükünü geliştirici deneyiminin önüne koyarak bu sıkıntıları giderir.
Platform, ş akışı ve görev dekoratörleriyle süslenmiş normal Python fonksiyonları olarak ele alır.
Geleneksel orkestratörlerden farklı olarak Prefect, ş akışı tanımını yürütme altyapısından ayırır. Bu, takımların aynı ş akışlarını yerel olarak, şirket içinde veya bulutta çalıştırmasına olanak tanır, bu da geliştirme ve test aşamalarında çok değerlidir.
Prefect'in en iyi özellikleri
- Ş Akışlarının Prefect Cloud 'a dağıtılırken kendi altyapınızda çalıştırıldığı hibrit bir yürütme modeli edinin
- Çalışma zamanı koşullarına ve koşullu görev yürütülmesine göre yapısı değişen dinamik ş akışlarını yönetin
- Yapılandırılabilir geri çekilme stratejileri, özel yeniden deneme mantığı ve durum tabanlı kurtarma ile başarısız görevleri yeniden deneyin
- Gerçek zamanlı bildirimler, Slack uyarıları ve özelleştirilebilir durum gösterge panelleri aracılığıyla ş akışının durumunu izleyin
Prefect sınırları
- Diğer ş Akışı düzenleme platformlarına kıyasla daha küçük AI ekosistem entegrasyonları
- Python dışı ş Akışları ve eski sistemler için sınırlı destek
Mükemmel fiyatlandırma
- Hobi: Ücretsiz
- Başlangıç: Aylık 100 $
- Takım: Aylık 400 $
- Pro: Özel fiyatlandırma
- Kurumsal: Özel fiyatlandırma
Mükemmel puanlar ve yorumlar
- G2: 4. 2/5 (120+ yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar Prefect hakkında ne diyor?
G2 incelemesine göre:
Takımızın Prefect hakkında en çok beğendiği şey, herhangi bir python kodunu Prefect dekoratörleri aracılığıyla çalışan ve otomasyonlu bir boru hattına dönüştürmenin ne kadar kolay olduğu. Bulut fonksiyon iş akışlarımızı sadece birkaç gün içinde Prefect'e taşıyabildik. Bildirimsel dağıtım yaml dosyası da anlaşılması kolay ve CI/CD boru hatlarımızda kullanıldığında.
Takımızın Prefect hakkında en çok beğendiği şey, herhangi bir python kodunu Prefect dekoratörleri aracılığıyla çalışan ve otomasyonlu bir boru hattına dönüştürmenin ne kadar kolay olduğu. Bulut fonksiyon ş akışlarımızı sadece birkaç gün içinde Prefect'e taşıyabildik. Bildirimsel dağıtım yaml dosyası da anlaşılması kolay ve CI/CD boru hatlarımızda kullanıldığında.
5. Metaflow (Veri bilimi ş Akışı ölçeklendirme için en iyisi)
Netflix mühendisleri, veri bilimcilerin DevOps karmaşıklığı olmadan dizüstü bilgisayar prototiplerinden üretim sistemlerine geçiş yapmalarına yardımcı olmak için Metaflow'u geliştirdi.
Bu açık kaynak platformunda, her ş Akışı çalıştırması sürümlenmiş bir yapıya dönüşür. Sistem, kod, veri ve ortam anlık görüntülerini otomatik olarak yakalar. Bu sürümleme yaklaşımı, orijinal çalıştırmadan aylar sonra bile deneylerin kolayca yeniden üretilmesini sağlar.
Ölçeklendirme, tek bir kod satırı ile yerel hesaplamadan bulut örneklerine geçişi sorunsuz bir şekilde gerçekleştiren dekoratörler aracılığıyla gerçekleşir. Ayrıca Metaflow, AWS hizmetleriyle yerel olarak entegre olduğundan, Amazon'un ekosistemine zaten yatırım yapmış takımlar için cazip bir seçenek haline gelir.
Ayrıca Azure, GCP veya özel bir Kubernetes kümesinde dağıtmayı da seçebilirsiniz.
Metaflow'un en iyi özellikleri
- Tek bir @batch veya @resources dekoratörü ile hesaplamaları yerel makineden bulut örneklerine ölçeklendirin
- Kod anlık görüntüleri, veri artefaktları ve bağımlılık izleme dahil olmak üzere her sürümünü otomatik olarak her ş akışını çalıştır
- Adım düzeyinde önbellekleme özelliğini kullanarak önceki işleri kaybetmeden herhangi bir kontrol noktasından başarısız ş akışlarını yeniden başlatın
- Python müşteri, web tabanlı dizüstü bilgisayar arayüzü veya programlı veri alma yoluyla ş Akışı sonuçlarına erişin
Metaflow sınırları
- Öncelikle AWS altyapısı ve sınırlı çoklu bulut desteğine sahip Python kullanıcıları için tasarlanmıştır
- Gerçek zamanlı veya akışlı veri işleme ş Akışları için daha az uygundur
Metaflow fiyatlandırması
- Ücretsiz
Metaflow puanları ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar Metaflow hakkında ne diyor?
Bir G2 kullanıcısı şöyle diyor:
Metaflow'da en çok sevdiğim şey, veri bilimi boru hatlarını oluşturmayı ve çalıştırmayı... normal hale getirmesidir. Sonsuz yapılandırma dosyalarında kaybolmadan veya altyapı kurulumuyla fazla uğraşmadan normal python kod yazarsınız. Veri sürümlerini yönetme ve yerel olarak çalışanlarla bulut üzerinde çalışanlar arasında geçiş yapma imkanı sunması çok kullanışlıdır. "Devops baş ağrısını" ortadan kaldırır, böylece çözmeye çalıştığınız asıl soruna odaklanabilirsiniz.
Metaflow'da en çok sevdiğim şey, veri bilimi boru hatlarını oluşturmayı ve çalıştırmayı... normal hale getirmesidir. Sonsuz yapılandırma dosyalarında kaybolmadan veya altyapı kurulumuyla fazla uğraşmadan normal python kod yazarsınız. Veri sürümlerini yönetme ve yerel olarak çalışanlarla bulutta çalışanlar arasında geçiş yapma imkanı sunması çok kullanışlıdır. "Devops baş ağrısını" ortadan kaldırarak, çözmeye çalıştığınız asıl soruna odaklanmanızı sağlar.
🔍 Biliyor muydunuz? "Orkestrasyon" terimi müzikten alınmıştır. Bir orkestra şefinin farklı enstrümanları uyumlu bir şekilde koordine etmesi gibi, orkestrasyon platformları da birden fazla uygulamayı, API'yi ve AI ajanını koordine eder.
6. LangChain (LLM uygulama düzenlemesi için en iyisi)
Büyük dil modellerinin patlaması, yeni bir zorluk yarattı: birden fazla AI işlemini tutarlı uygulamalar halinde birbirine bağlamak. LangChain, karmaşık AI iş akışlarını yönetilebilir bileşenlere ayıran soyutlamalar sağlayarak bu boşluğu doldurur.
Modüler mimarisi, komut şablonları, bellek sistemleri ve araç entegrasyonları gibi özel bileşenlere olanak tanır.
LangChain, basit soru-cevaplardan karmaşık araştırma görevlerine kadar çok adımlı AI süreçleri sunar. Ayrıca, LangGraph, ajanların geri bildirim döngülerine dayalı olarak çıktılarını yineleyip iyileştirebilecekleri döngüsel ş akışlarına kadar uzanır.
LangChain'in en iyi özellikleri
- Özel yönlendirme mantığı ile sıralı ve paralel yürütme modellerini kullanarak birden fazla LLM çağrısını birbirine bağlayın
- Birden fazla depolama arka ucu ile genişletilmiş temsilci etkileşimleri arasında konuşma belleğini ve bağlamı yönetin
- Ş Akışı durumuna, kullanıcı girdisine ve bağlamsal değişkenlere göre uyum sağlayan özel AI komut şablonları oluşturun
- Yerleşik izleme, günlük kaydı özellikleri ve LangSmith izleme entegrasyonları kullanarak LLM uygulamalarının hata ayıklamasını yapın
LangChain sınırları
- Hızlı gelişme hızları, güncellemeler sırasında mevcut uygulamaları bozabilir
- Birden fazla model çağrısını sırayla koordine ederken ağır performans yükü
LangChain fiyatlandırması
- Geliştirici: Ücretsiz başlar (daha sonra kullandıkça ödersiniz)
- Artı: Aylık 39 $'dan başlayan fiyatlarla (kullanım başına ödeme)
- Kurumsal: Özel fiyatlandırma
LangChain puanları ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
Gerçek hayattaki kullanıcılar LangChain hakkında ne diyor?
Reddit'te paylaşılan bir gönderi:
Langchain, zincirleme işlevi çok iyi çalıştığı için RAG'ye özgü görevler için çok uygundur. Ancak, belleği depolayabilen ve izleme yapabilen bir sohbet robotu istediğinizde sorun ortaya çıkar, çünkü bu işlemleri manuel olarak yapmanız gerekir ve langchain bu konuda sınırlıdır. Langgraph çok yönlü olduğu için bu işlemler langgraph kullanılarak yapılabilir.
Langchain, zincirleme işlevi çok iyi çalıştığı için RAG'ye özgü görevler için çok uygundur. Ancak, belleği depolayabilen ve izleme yapabilen bir chatbot istediğinizde sorun ortaya çıkar, çünkü bu işlemleri manuel olarak yapmanız gerekir ve langchain bu konuda sınırlıdır. Langgraph çok yönlü olduğu için bu işlemler tamamlandı.
📖 Ayrıca okuyun: AI'yı Görevleri Otomasyon İçin Nasıl Kullanabilirsiniz?
7. AutoGen (Konuşma ajanı koordinasyonu için en iyisi)
Microsoft Research, AI ajanlarının önceden belirlenmiş diziler yerine doğal diyalog yoluyla çözümler üzerinde anlaşmaya varmalarını ve uzlaşmaya ulaşmalarını sağlamak için bu çerçeveyi geliştirdi.
AutoGen sistemindeki birden fazla ajan, farklı kişiliklere, yeteneklere ve belirli araçlara erişime sahip olabilir, böylece zengin işbirliği ortamları yaratabilir.
Açık kaynaklı platform, hem insan müdahalesi olan hem de tamamen otonom modları destekleyerek, takımların güvenleri giderek artarken otomasyonu artırmalarına olanak tanır. Ayrıca, temsilcilerin sonuçlara nasıl ulaştıklarını gösteren ayrıntılı konuşma günlükleri oluşturur.
AutoGen'in en iyi özellikleri
- Önceden oluşturulmuş AgentChat ajanlarını kullanmak veya kendi özel ajanlarınızı oluşturmak arasında seçim yapın
- Ajanların, yinelemeli tartışmalar ve akran değerlendirme döngüleri aracılığıyla birbirlerinin işlerini eleştirmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanıyın
- Onay kapıları ve manuel geçersiz kılma ile temsilcilerin müşterilerle yaptığı konuşmaların herhangi bir aşamasında insan müdahalesini destekleyin
- Farklı LLM arka uçları, sıcaklık ayarları ve maliyet optimizasyon parametreleri ile ajanları yapılandırın
- Hata ayıklama, denetim izleri ve ş Akışı optimizasyon analizi için ayrıntılı konuşma günlükleri oluşturun
AutoGen sınırları
- Konuşmalar akışa geçtiğinde temsilcilerin davranışları üzerinde sınırlı kontrol
- Ajanların konudan sapmasını önlemek için dikkatli ve hızlı mühendislik gerektirir
AutoGen fiyatlandırması
- Ücretsiz
AutoGen derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
🧠 İlginç Bilgi: Ş akışı otomasyonunun kökleri Sanayi Devrimi'ne (18. yüzyıl) kadar uzanır. İşletmeler, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için ilk olarak delikli kartlı Jakar dokuma tezgahları gibi mekanik sistemler kullanmaya başladı. Bunlar da "eğer bu olursa, o zaman şu olur" mantığıyla çalışıyordu.
8. Workato (İş süreç otomasyonu için en iyisi)
Workato, iş uygulamaları arasındaki bağlantıyı kurmaya odaklanarak orkestrasyonu kurumsal bir bakış açısıyla ele alır. Platform, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların bile anlayabileceği görsel bir tarif oluşturucu sunar. Ancak yanılmayın, geliştiriciler gerektiğinde hala gelişmiş özelliklerden yararlanabilirler.
Bir AI orkestrasyon aracı olan Workato, basit otomasyonun ötesine geçerek duygu analizi, akıllı belge işleme ve tahmini potansiyel müşteri puanlama gibi dinamik süreçleri mümkün kılar. İş süreçleri, hata kurtarma, veri dönüştürme ve uyumluluk günlüğü işlemlerini otomatik olarak gerçekleştiren ş akışlarına dönüştürülür.
Rol tabanlı erişim kontrolü, denetim izleri ve SOC 2 uyumluluğu gibi kurumsal özellikler, Workato'yu hem yönetişim hem de fonksiyonun önemli olduğu düzenlemelere tabi sektörler için uygun hale getirir.
Workato'nun en iyi özellikleri
- Önceden oluşturulmuş konektörler, REST API'leri ve webhook entegrasyonları aracılığıyla 1000'den fazla iş uygulamasını birbirine bağlayın
- Yerleşik eşleme araçları ve formül fonksiyonlarını kullanarak farklı uygulama biçimleri arasında veri dönüştürme
- Gerçek zamanlı gösterge panelleri, otomatik uyarılar ve performans analizi ile iş süreçlerini izleyin
- Hızlı bir şekilde yeni otomasyon geliştirmek için özelleştirebileceğiniz önceden oluşturulmuş tarifler sunan geniş topluluğundan yararlanın
Workato sınırları
- Kod tabanlı düzenleyicilere kıyasla karmaşık veri işleme için sınır esneklik
- Önceden oluşturulmuş bağlayıcılara bağımlılık, özel uygulamalarla entegrasyonları sınırlayabilir
- Maliyet, özellikle küçük işler için veya görevlerin ve bağlı uygulamaların hacmi arttıkça önemli bir faktör olabilir
Workato fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
Workato derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,7/5 (620'den fazla yorum)
- Capterra: 4,6/5 (80'den fazla yorum)
Gerçek hayattaki kullanıcılar Workato hakkında ne diyor?
Reddit'te yapılan paylaşım gibi:
Entegrasyonlarla ilgilenmeyen biri olarak Workato'nun kullanıcı arayüzünü çok seviyorum. Entegrasyonları oluşturan kişiyle birlikte çalışmaya başlayabilir ve arayüzü oldukça kolay bir şekilde anlayabilirim
Entegrasyonlarla ilgilenmeyen biri olarak Workato'nun kullanıcı arayüzünü çok seviyorum. Entegrasyonları oluşturan kişiyle birlikte çalışmaya başlayabilir ve arayüzü oldukça kolay bir şekilde anlayabilirim
📖 Ayrıca okuyun: ş Akışlarını Otomasyonlamak için Workato Alternatifleri
9. CrewAI (rol tabanlı temsilci takımları için en iyisi)
CrewAI, ajanların gerçek dünyadaki takımlara benzer iş başlıklarına, becerilere ve raporlama ilişkilerine sahip olduğu dijital proje yönetimi sistemi gibi çalışır.
Bu rol tabanlı yaklaşım, karmaşık ş Akışı tasarımını şaşırtıcı derecede sezgisel hale getirir. Araştırmacılar bilgi toplar, analistler verileri işler ve yazarlar raporlar oluşturur, tıpkı insan takımlarında olduğu gibi. Yerleşik koordinasyon mekanizmaları, görev dağılımını, ilerleme izlemesini ve kalite kontrolünü otomatik olarak gerçekleştirir.
Platform, ücretsiz konuşma yerine yapılandırılmış işbirliğini ön plana çıkararak, sonuçları tamamen sohbet temelli çerçevelere göre daha öngörülebilir hale getirir.
CrewAI'nin en iyi özellikleri
- Yerleşik proje yönetimi özelliklerini ve dönüm noktası izlemeyi kullanarak çoklu ajan projelerindeki ilerlemeyi takip edin
- Daha fazla kontrol için bulut platformlarıyla entegre edin veya yerel olarak dağıtın
- Onay ş Akışlarıyla gerçek organizasyonel raporlama yapılarını yansıtan temsilci hiyerarşileri tanımlayın
- Rol özel şablonlar, biçimlendirme kuralları ve kalite kontrolleriyle yapılandırılmış çıktılar oluşturun
- Yerleşik gözlem araçlarıyla verimliliği, yatırım getirisini ve performansı izleme
CrewAI sınırları
- Katı rol tanımları, yaratıcı problem çözme yaklaşımlarını sınırlayabilir
- Keşif amaçlı görevler için konuşma çerçevelerine kıyasla daha az esneklik
- Gelişmiş kullanım örnekleri için bazı Python bilgisi gerektirir
CrewAI fiyatlandırması
- Orkestrasyon: Açık kaynak
- Temel: 99 $/ay
- Standart: 500 $/ay
- Pro: Aylık 1000 $
- Kurumsal: Özel fiyatlandırma
CrewAI derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4. 2/5 (50'den fazla yorum)
- Capterra: 4,8/5 (45+ yorum)
🧠 İlginç Bilgi: Y2K hatası krizi, sorunları gidermek için küresel bir telaşa neden oldu ve büyük çaplı BT yükseltmelerine yol açtı. Bu yatırımlar, daha güçlü bir teknoloji altyapısı oluşturdu.
📮 ClickUp Insight: Çalışanların %32'si otomasyonun bir seferde sadece birkaç dakika zaman kazandıracağına inanırken, %19'u haftada 3-5 saat zaman kazandırabileceğini söylüyor. Gerçekte, en küçük zaman tasarrufları bile uzun vadede önemli bir fark yaratır.
Örnek, tekrarlayan görevlerde günde sadece 5 dakika tasarruf etmek, her çeyrekte 20 saatten fazla zaman kazanılmasına sonuç verebilir ve bu zaman daha değerli, stratejik işlere yönlendirilebilir.
ClickUp ile, son teslim tarihi atama veya ekip arkadaşlarını etiketleme gibi küçük görevleri otomasyonlamak bir dakikadan az sürer. Otomatik özetler ve raporlar için yerleşik AI Ajanlarınız varken, özel Ajanlar belirli ş akışlarını yönetir. Zamanınızı geri kazanın!
💫 Gerçek Sonuçlar: STANLEY Güvenlik, ClickUp'ın özelleştirilebilir raporlama araçlarıyla rapor oluşturmak için harcanan zamanı %50 veya daha fazla azalttı ve böylece takımlarının biçimlendirmeye daha az, tahminlere daha fazla odaklanmasını ücretsiz hale getirdi.
10. Orby AI (ş Akışı keşfi ve otomasyonu için en iyisi)
Orby AI, orkestrasyona yenilikçi bir yaklaşım getiriyor. Farklı uygulamalarda kullanıcı etkileşimlerini analiz etmek için, tescilli Large Action Model (LAM) teknolojisiyle desteklenen nöro-sembolik yapay zeka kullanıyor. Bu sayede, aksi takdirde görünmez kalabilecek tekrarlayan görevler ve ş Akışı kalıpları tespit ediliyor.
Ş Akışları keşfedildikten sonra, platform hem masaüstü uygulamaları hem de web tabanlı araçlar üzerinden tüm sekansları otomasyon edebilir.
Başlıca anahtar güçlü yönleri arasında mantık destekli güvenilirlik (halüsinasyon riski yok), adım akıl yürütme ile tam denetlenebilirlik ve doğruluğunu artırmak için yinelemeli geri bildirim döngüleri bulunmaktadır.
Orby AI'nın en iyi özellikleri
- Özel Large Action Model (LAM) kullanarak karmaşık çoklu uygulama süreçlerinin otomasyonunu gerçekleştirin, ActIO
- Gerçek kullanım modellerine, sıklık analizine ve zaman tasarrufu potansiyeline dayalı ş Akışı otomasyonu örnekleri oluşturun
- UI otomasyonu, API çağrıları ve ekran kaydı yoluyla herhangi bir uygulama ile etkileşime giren ş akışlarını yürütün
- Rol tabanlı erişim, şifreleme ve sıkı uyumluluk kontrolleriyle kurumsal güvenliğini sağlayın
- Aracın demoları veya standart çalışma prosedürlerini (SOP) gözlemlemesine ve bunları şeffaf ş Akışlarına dönüştürmesine izin verin
Orby AI sınırları
- Kullanıcı davranış modellerinin izlenmesi ve analiz edilmesiyle ilgili gizlilik endişeleri
- Fiyatlandırma kurumsal odaklıdır ve self servis kullanımına uygun değildir
- Kod tabanlı orkestrasyon platformlarına kıyasla otomasyon mantığı üzerinde sınırlı kontrol
Orby AI fiyatlandırması
- Özel fiyatlandırma
Orby AI derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
11. IBM watsonx Orchestrate (Kurumsal yapay zeka ş Akışı yönetimi için en iyisi)
IBM watsonx Orchestrate, doğal dil talepleri aracılığıyla çeşitli AI modelleri, uygulamaları ve veri kaynakları arasında bağlantı kurar.
Son destek biletlerinden müşteri duyarlılığını analiz etmek ve özet raporlar oluşturmak gibi karmaşık iş görevlerini yerine getirir. Zamanla, sistem bağlamsal anlayışını geliştirir ve değişen iş ihtiyaçlarına uyum sağlar.
Platform, arka planda birden fazla AI hizmetini, veri dönüşümünü ve uygulama etkileşimlerini sorunsuz bir şekilde koordine eder. Güvenlik kontrolleri, uyumluluk izleme ve mevcut IBM altyapısı ile entegrasyonlar gibi kurumsal özellikler, büyük kuruluşlar için işini iyi yapar.
IBM watsonx Orchestrate'in en iyi özellikleri
- Fonksiyonel süreçler için önceden oluşturulmuş AI Ajanlarını başlatın veya kendi yeniden kullanılabilir ajanlarınızı oluşturun
- Çoklu ajan koordinasyonu ile önceden oluşturulmuş, özel ve üçüncü taraf ajanlardan oluşan bir ekosistem oluşturun
- Kullanıcı tercihlerini ve iş bağlamını öğrenen yapay zeka ile gelecekteki görev otomasyonunu iyileştirin ve kurulum süresini kısaltın
- Önceden oluşturulmuş becerileri ve gelişmiş doğal dil işleme özelliğini kullanarak görevleri bağlamsal olarak ve doğru sırayla gerçekleştirin
- Yeniden kullanılabilir şablonlar ve IBM ve iş ortakları tarafından geliştirilen çözümlerden oluşan ve sürekli büyüyen bir kitaplık ile ajanları daha hızlı dağıtın
IBM watsonx Orchestrate sınırları
- Açık kaynak platformlara kıyasla özel seçeneklerin sınırlı olması
- IBM ekosistemine bağımlılık, entegrasyon esnekliğini sınırlayabilir
IBM watsonx Orchestrate fiyatlandırması
- Ücretsiz deneme
- Essentials: Aylık 500 $'dan başlayan fiyatlarla
- Standart: Özel fiyatlandırma
IBM watsonx Orchestrate derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: 4,4/5 (345+ yorum)
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
IBM watsonx Orchestrate hakkında gerçek kullanıcılar ne diyor?
IBM watsonx Orchestrate hakkında beğendiğim yeni bir özellik, doğal dil kullanarak "beceriler" oluşturmanıza olanak tanıyarak görev otomasyonunu basitleştirmesidir. Kullanıcı dostudur ve geliştirici olmayanların kod yazmadan e-posta, takvim ve iş uygulamaları gibi araçlarda tekrarlayan görevleri otomatikleştirmelerine olanak tanır. Watson AI ile entegrasyon, onu daha akıllı ve bağlam farkında hale getirir.
IBM watsonx Orchestrate hakkında beğendiğim yeni bir özellik, doğal dil kullanarak "beceriler" oluşturmanıza olanak tanıyarak görev otomasyonunu basitleştirmesidir. Kullanıcı dostudur ve geliştirici olmayanların kod yazmadan e-posta, takvimler ve iş uygulamaları gibi araçlarda tekrarlayan görevleri otomatikleştirmelerine olanak tanır. Watson AI ile entegrasyon, onu daha akıllı ve bağlam farkında hale getirir.
🔍 Biliyor muydunuz? 1960'larda IBM, toplu işleri planlayabilen ana bilgisayarları piyasaya sürdü. Bu, BT takımlarının devasa merkezi sistemlerde binlerce görevyi yönettiği dijital orkestrasyona doğru atılan ilk adımdı.
12. ZenML (ML boru hattı standardizasyonu için en iyisi)
ZenML, çeşitli araçları ve tercihleri barındıracak kadar esnek olan standartlaştırılmış bir ML ş Akışı çerçevesi sunar. Platform, ML boru hatlarını sürüm, test ve dağıtım süreçleriyle tamamlandı birinci sınıf yazılım ürünleri olarak ele alır.
ZenML'nin artefakt deposu konsepti, tüm boru hattı girdilerinin, çıktılarının ve meta verilerinin otomatik olarak izlenmesini ve sürümlenmesini sağlar. Bu sistematik yaklaşım, deneylerin tekrarlanabilir ve denetlenebilir olmasını sağlayarak, geçici ML geliştirmeyi profesyonel bir yazılım uygulamasına dönüştürür.
ZenML'nin en iyi özellikleri
- Veri, model ve meta veriler dahil olmak üzere tüm boru hattı öğelerini soy izleme özelliği ile otomatik olarak takip edin
- Yığın soyutlama kullanarak kod değişiklikleri yapmadan aynı boru hattını farklı ortamlara dağıtın
- Pipeline çalıştırmaları arasında veri akışını ve bağımlılıkları gösteren soy grafiği oluşturun
- MLflow, Kubeflow ve çeşitli bulut platformları gibi popüler araçlarla entegre edin
- Modern LLM ve geleneksel makine öğrenimi ş akışlarında izleme, kotalar ve yönetişimi merkezileştirin
ZenML sınırları
- Ek bir soyutlama katmanı, boru hatları arızalandığında hata ayıklamayı zorlaştırabilir
- Birden fazla üçüncü taraf ML aracını bağlantıya geçirirken entegrasyon karmaşıklığı artar
ZenML fiyatlandırması
- Topluluk Sürümü: Ücretsiz
- ZenML Pro: Özel fiyatlandırma
ZenML puanları ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
13. MLflow (ML deney orkestrasyonu için en iyisi)
Databricks, dağınık deney sonuçları, tutarsız model paketleme ve dağıtım sorunlarını çözmek için MLflow'u oluşturdu. Deneyler ve çalıştırmalarla ilgili her şeyi düzenler, her AI model eğitim oturumu için parametreleri, metrikleri ve artefaktları otomatik olarak izler.
Arayüz, geliştirmeden üretime kadar modelleri yönetir, sürüm oluşturma, hazırlama ve dağıtım onayı ş akışlarını sorunsuz bir şekilde yürütür.
Model kayıt defteri, takımların farklı ortamlarda modelleri keşfedebileceği, değerlendirebileceği ve tanıtabileceği merkezi bir katalog görevi görür.
MLflow'un en iyi özellikleri
- UI karşılaştırma araçlarıyla model geliştirme sırasında deney parametrelerini, metrikleri ve artefaktları otomatik olarak izleme
- Aşamalandırma, onay ş akışı ve otomatik dağıtım tetikleyicileri ile kayıt defteri aracılığıyla model yaşam döngüsünü yönetin
- Yerleşik görselleştirme, filtreleme özellikleri ve istatistiksel analiz araçlarını kullanarak deney sonuçlarını karşılaştırın
- Tek bir YAML dosyasında, farklı sağlayıcılar arasında birden fazla LLM uç noktasını tanımlayın ve yönetin
- Yerleşik hizmetleri kullanarak modelleri bulut hizmetleri, Kubernetes kümeleri ve uç cihazlar dahil olmak üzere çeşitli platformlara dağıtın
MLflow sınırları
- Karmaşık, çok adımlı ML iş akışları için sınırlı ş Akışı düzenleme yetenekleri
- Özel veya özel ML çerçeveleriyle iş entegrasyonları sırasında entegrasyon zorlukları
MLflow fiyatlandırması
- Açık Kaynak Sürümü: Ücretsiz
- Databricks ile yönetilen barındırma: Özel fiyatlandırma
MLflow derecelendirmeleri ve yorumları
- G2: Yeterli sayıda yorum yok
- Capterra: Yeterli sayıda yorum yok
🧠 İlginç Bilgi: " İş Süreçleri Yeniden Yapılandırma (BPR)" terimi 1990'larda popüler hale geldi. Ford ve General Electric gibi şirketler, ş akışlarını baştan sona yeniden düşünmeye başladı ve modern ş akışı otomasyonu ve yapay zeka destekli optimizasyonun temellerini attı
AI Orkestrasyon Araçlarının Avantajları
Birden fazla AI sistemi çalıştıran takımlar, zamanlarının çoğunu inovasyon yapmak yerine koordinasyonla geçiriyor. AI araçları, çalışanlarınızın önemli konulara odaklanabilmesi için zorlu işleri üstlenir:
- Manuel işlerin azaltılması: AI ş Akışı otomasyonu ile farklı AI modelleri arasında manuel aktarım ihtiyacını ortadan kaldırır
- Daha iyi veri akışı: Makine öğrenimi modellerinizin verileri beklerken, boru hatlarınızın asla doğru hedefe ulaşmayan bilgileri işlediği klasik (sinir bozucu) senaryoyu önler
- Daha hızlı AI geliştirme: Karmaşık AI iş yükleri arasında bağımlılıkları otomatik olarak yöneterek dağıtımdaki darboğazları ortadan kaldırır
- Maliyet verimliliği: Diğer sistemler darboğazlar oluştururken, atıl kaynakları çalıştırmanın pahalı hatasını önler
Doğru AI Orkestrasyon Aracını Seçme
Çoğu AI orkestrasyon platformu demolarında aynı görünür, ancak üretimde çok farklı performans gösterir.
Pazarlama vaatlerini gerçeklerden ayırmanın yolu şöyledir:
- mevcut AI altyapınızı değerlendirin:* Mevcut AI otomasyon ajanlarınızı, veri boru hatlarınızı ve ML ş Akışlarınızı tamamlandı bir şekilde belgelendirin. Karmaşık ortamlar, karmaşıklık için tasarlanmış platformlara ihtiyaç duyar
- Entegrasyon yeteneklerini test edin: En karmaşık veri kaynaklarınız ve en eski API'lerinizle kavram kanıtlama denemeleri yapın. Temiz, modern bağlantıları yöneten AI entegrasyon araçları, eski sistemlerde sorunlarla karşılaşabilir
- çoklu ajan desteği değerlendirmesi:* Yoğun kullanım sırasında farklı AI modelleri kaynaklar için rekabet ettiğinde neler olduğunu test edin. Birçok platform sıralı ş akışlarını yönetebilir, ancak sistemler aynı anda çalıştığında başarısız olur
- kurumsal özellikleri kontrol edin:* Kurumsal yapay zeka düzenlemesinin, denetim izleri, geri alma özellikleri ve yasal denetimler altında işleyen uyumluluk araçlarını içerdiğini doğrulayın
- gelecekteki AI iş yüklerini göz önünde bulundurun:* Yeni modeller ortaya çıktıkça hızla değişen LLM orkestrasyon ihtiyaçları için plan yapın. Belirli AI platformlarına bağlı kalmak yerine esnekliği tercih etmelisiniz
🔍 Biliyor muydunuz? Kurumsal BT liderlerinin %93'ü otonom AI ajanları uygulamayı planlıyor ve bunların neredeyse yarısı bunları zaten uygulamaya koymuş durumda. Bu, iş operasyonlarında AI orkestrasyonuna doğru büyük bir geçişin sinyalini veriyor.
AI Orkestrasyonunun Geleceği
AI orkestrasyonu teoriden pratiğe geçiyor ve araştırmalar bunun ne kadar hızlı şekillendiğini gösteriyor.
Modern ş Akışı düzenleme platformları üzerine yapılan yakın tarihli bir araştırma, çerçevelerin birden fazla AI ajanını birbirine bağlantı sağlamak, görevlerini yönetmek ve paylaşım hedeflerine yönlendirmek için nasıl tasarlandığını ortaya koyuyor. Bu değişim, kullanıcıların araçları kendi başlarına bir araya getirmelerine gerek kalmadan sistemlerin daha doğal bir şekilde işbirliği yapmasını sağlıyor.
Sağlık gibi alanlarda, orkestrasyonun etkisi şimdiden kanıtlanmıştır. Otonom laboratuvarlar üzerinde iş yapan araştırmacılar, orkestrasyon platformlarının laboratuvar cihazlarını, yapay zeka modellerini ve insan girdilerini aynı anda nasıl koordine edebileceğini göstermiştir. Sonuç olarak, deneyler daha hızlı gerçekleştirilmekte, hatalar azalmakta ve sonuçlar tutarlı bir şekilde tekrarlanabilmektedir.
Benzer modeller, koordineli yapay zekanın takımların daha hızlı ve daha güvenilir kararlar almasına yardımcı olduğu finans ve üretim sektörlerinde de görülmektedir.
Başka bir bakış açısı ise Orkestralı Dağıtılmış Zeka fikrinden geliyor. Bu yaklaşım, görevler arasında bağlamın uyarlanması ve paylaşımıyla çalışan, izole araçlar yerine işbirliği ortakları olarak insanlarla birlikte iş yapan AI sistemleri ağlarını hayal ediyor.
🔍 Biliyor muydunuz? Kuruluşların %95'i hala entegrasyon sorunlarıyla boğuşuyor ve bu da AI'nın etkin bir şekilde kullanılmasını sınırlıyor. Entegrasyon, AI'nın kurumsal ş akışlarında tam potansiyelini gerçekleştirmesinin önündeki anahtar engel olmaya devam ediyor.
ClickUp ile hepsini bir araya getirin
Verimliliği artırmak ve içgörüler elde etmek için yapay zekayı benimseyen işlerin sayısı arttıkça, genellikle net bir strateji olmadan birden fazla yapay zeka çözümüne sahip oluyorlar. Yapay zekanın bu şekilde yaygınlaşması, yapay zeka teknolojisinin potansiyelini yönetmeyi, optimize etmeyi ve tam olarak kullanmayı zorlaştırıyor. Takımların ihtiyacı olan şey netlik: cevapları bulmak, güncellemeleri izleme ve projeleri ilerletmek için tek bir yer.
ClickUp size tam da bunu sunar. ClickUp Brain, halihazırda yaptığınız işlerden içgörüler çıkarır ve çalıştığınız yerde size üretken yapay zeka gücünü sunar. ClickUp Brain MAX, bağlamı kaybetmeden birden fazla yapay zeka modelinden yararlanmanızı ve ellerinizi kullanmadan çalışmanızı sağlar. Tüm bunlar olurken, Otomatik Pilot Ajanları günlük işleri halleder ve Otomasyonlar işi hızlandırır.
Bugün ClickUp'a kaydolun ve her AI/ML projesini yerine oturtun! ✅
Sık Sorulan Sorular (SSS)
AI otomasyonu, bildirim gönderme veya elektronik tablo güncelleme gibi tek bir görevi yerine getirmeye odaklanır. AI orkestrasyonu ise bir adım daha ileri giderek, birden fazla otomatik görevi ve AI sistemini birbirine bağlayarak bunların tek bir koordineli süreç olarak iş yapmasını sağlar.
AI ajanı orkestrasyonu, her biri belirli bir rol için tasarlanmış birkaç AI ajanının yapılandırılmış koordinasyonudur. Orkestratör, bunların nasıl etkileşime gireceklerini, bilgilerin nasıl paylaşımını yapacaklarını ve görevleri tek tek değil grup olarak nasıl tamamlayacaklarını yönetir.
Evet, AI orkestrasyonu, dağınık araçları ve sistemleri tek bir organize çerçeve altında birleştirerek AI'nın yayılmasını azaltabilir. Bu, platformların çakışması sorununu ortadan kaldırır ve her şeyi tek bir kontrol noktasından yönetmeyi kolaylaştırır.
Tüm platformlar kod gerektirmez. Birçoğu kullanıcı dostu gösterge panelleri, sürükle ve bırak özellikleri ve önceden oluşturulmuş iş akışları sunar. Ancak, gelişmiş özelleştirme ve karmaşık sistemlerle entegrasyonlar için teknik uzmanlık gerekebilir.