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Por qué Cree, entrene e implemente flujos de trabajo de AI/ML de nivel de producción

Coste optimizado
Ejecute entre nubes con optimizaciones de recursos preconfiguradas al menor costo
Datos seguros
Conéctese con sus almacenes de datos o lagos de forma segura sin que los datos salgan de su nube
Apto para desarrolladores
Duplica la productividad de los desarrolladores, la interfaz intuitiva y la tecnología API para facilitar las integraciones
Preparado para la empresa
Integraciones de CI/CD, RBAC y SSO integradas en una plataforma compatible con SOC2 y HIPAA

TrueFoundry vs Domino: qué puerta de enlace de IA debería elegir

Comparación de plataformas - ¿Cuándo tiene sentido TrueFoundry?

#1

Fundación Platform

Tanto Domino Data Labs como TrueFoundry son plataformas de nivel empresarial basadas en Kubernetes, diseñadas para soportar las operaciones de ML y LLM, pero se adaptan a diferentes aspectos del ciclo de vida del modelo.

#2

Aspectos destacados de Domino Data Labs

Domino Data Labs destaca por sus amplias capacidades de mLOps, que incluyen un sólido soporte para el entrenamiento, la implementación y la supervisión de modelos, junto con las funciones de AutoML (denominadas flujos).

#3

Paridad de enfoque y funciones de TrueFoundry

TrueFoundry ofrece paridad de funciones en casi todas las áreas, excepto en la supervisión de modelos y AutoML, lo que se alinea con nuestra visión de centrarnos en las implementaciones e integrarnos sin problemas con las herramientas de monitoreo más avanzadas, al tiempo que prioriza la flexibilidad para los flujos de trabajo complejos a través de nuestra interfaz de usuario intuitiva.

#4

Ofertas únicas de TrueFoundry

TrueFoundry se destaca en la implementación y la capacitación automatizadas de modelos con instancias puntuales confiables, escalables a cero y con escalamiento automático. Sus módulos de LLM superan a los de Domino Data Labs, ya que ofrecen una puerta de enlace de inteligencia artificial con una administración rápida, controles de acceso transparentes, claridad de costos, ajustes, catálogo de modelos y marcos RAG con un clic.

Descripción general

Tipo de plataforma
Plataforma gestionada
Plataforma gestionada
Configuración en su propia infraestructura
Se ejecuta sobre Kubernetes. El plano de datos y el plano de control se pueden alojar automáticamente en su propia VPC o de forma local
Se ejecuta sobre Kubernetes. El plano de datos y el plano de control se pueden alojar automáticamente en su propia VPC o de forma local
Sin bloqueo e interoperabilidad
Sin bloqueos y con alta capacidad de ampliación. Toda la plataforma está basada en API, por lo que agregar cualquier componente es trivial para un usuario
La plataforma proporciona integración con los principales estándares y herramientas abiertos. Sin embargo, la integración con la API de Domino requiere importantes modificaciones para funcionar en otras plataformas
Soporte de SLAs +
Soporte de Slack las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con asistencia telefónica para tickets urgentes

Soporte premium con un administrador de cuentas dedicado. Contamos con un 9,9/10 para la atención al cliente en G2.
SLA de soporte empresarial de 1 hora para tickets urgentes

Plan limitado sin soporte para la personalización de productos y el desarrollo de código personalizado
Grado empresarial
Seguridad y cumplimiento
Sí. Cumple con HIPAA y SOC2. Lea nuestro documento técnico de seguridad aquí
Sí. Cumple con HIPAA y SOC2
Administración de acceso de usuarios
Control de permisos a nivel de clúster, espacio de trabajo o implementación con una interfaz de usuario intuitiva.
Control de permisos a nivel de proyecto y conjunto de datos
Modelo de precios
precios modulares basados en el usuario con acceso a todas las capacidades de la plataforma
precios basados en el usuario
Optimización de costos
Ahorro de costos de aproximadamente un 40% (comparado con Sagemaker) mediante el uso de kubernetes simples, instancias puntuales, optimizaciones de infraestructura y modelos, escalado automático y GPU fraccionadas
Analice informes y configure alertas a nivel de proyecto

Características principales de la plataforma

Incluye todas las funciones a nivel de plataforma, principalmente centradas en la infraestructura, integradas en la plataforma.

Características principales

Plataforma principal

Soporte para nubes híbridas y múltiples
Sí
Sí
Soporte de CI/CD
Integración con su canalización de CI/CD y la infraestructura existente, junto con registros de cambios completos, IaaC y anulaciones.
Puede integrarse con los flujos de trabajo y registros de CI/CD existentes fuera de Domino
Escalado automático
Sí. Uso de la CPU, solicitud por segundo y escalado automático basado en el tiempo
Sí
Soporte de GPU fraccionarias
Sí
No
Capa de instancias puntuales con confiabilidad incorporada
Sí
En vista previa
Sin restricciones de bibliotecas
Sin restricciones de estilo de código o biblioteca, lo que proporciona una flexibilidad total para usar los marcos preferidos como FastAPI, Flask, PyTorch Lightning y Streamlit
Restricciones limitadas
Gestión del ciclo de vida de desarrollo, puesta en escena y producción
Soporte de primera clase con administración de acceso unificada, integración con las herramientas de GitOps y flujo de promoción con un solo clic sin ningún cambio de código
Se puede hacer creando una «organización» exclusiva para producción

¿Cómo evaluar?

Implemente en cualquier nube o local con poco esfuerzo, alto rendimiento, mejores prácticas de SRE y una forma rentable

Conceptos básicos de LLM

Cubre todas las funciones esenciales para crear y escalar aplicaciones de LLM mediante flujos de trabajo populares, como la ingeniería rápida, la implementación y el ajuste de los LLM y la configuración de flujos de trabajo de RAG

Módulos LLM

Implementación de LLM

Catálogo de modelos
Sí. Un catálogo de modelos seleccionado de todos los LLM populares con ajustes preconfigurados y servidores modelo de alto rendimiento.
No
Optimización de la infraestructura de modelos
Sí. Opciones de GPU preconfiguradas para servidores de diferentes modelos, como VLLM
No
Despliegue del modelo Hugging Face
Sí. Uso de la CPU, solicitud por segundo y escalado automático basado en el tiempo
No
Evaluación comparativa del rendimiento de LLM
Sí
No
Administración de memoria y optimización de la latencia
Sí
No
Plantillas de IA
No. Le ofrecemos la flexibilidad de combinar modelos, bases de datos (incluidas bases de datos vectoriales), servicios, etc. para crear sus propios flujos de trabajo
Plantilla AI Hub

¿Cómo evaluar?

Configuraciones y optimizaciones de infraestructura, implementación integral, optimización de costos

LLM Finetune

Modelos fundacionales refinados
Sí
El flujo básico de ajuste fino está en modo de vista previa
Conéctese a su propia fuente de datos
Señale sus propios datos en S3, Snowflake, Databricks, etc.
No
Compare las carreras de ajuste fino
Sí
No
Implemente un modelo perfeccionado
Sí
Sí
Ajusta las instancias in situ
Sí
No
Optimización de recursos preconfigurada
Sí
No
Ajuste fino de PEFT
Sí, es compatible con LoRa y QLoRa con unos pocos clics. Abstrae todos los detalles detrás de la capucha
No
Ejecute el flujo de trabajo de ajuste fino como un trabajo
Se utiliza para entrenamientos de larga duración con reintentos automáticos
No
Ejecute un flujo de trabajo de ajuste fino en un portátil
Se utiliza para entrenamientos y experimentos breves e iterativos
Sí

¿Cómo evaluar?

Complejidad de infraestructura abstracta para cada modelo, combinación de GPU, servidor modelo y PEFT, optimizaciones de costos, mejores prácticas de capacitación, como puntos de control, etc.

Puerta de enlace de IA

API unificada
Acceda a todos los LLM de varios proveedores, incluidos sus propios modelos autohospedados.
Sí
Administración centralizada de claves
Sí
Sí
Autenticación y atribución por usuario, por producto.
Sí
No
Atribución y control de costos
Sí
No
Ingeniería rápida
Sí
No
Soporte de respaldo, reintentos y limitación de velocidad
En la hoja de ruta
No
Integración de barandas
En la hoja de ruta. Además, se integra con las plataformas de barandillas actuales
No
Almacenamiento en caché y almacenamiento en caché semántico
En la hoja de ruta
No
Soporte para modelos Vision y multimodales
En la hoja de ruta
No
Ejecute evaluaciones en sus datos
En la hoja de ruta
No

¿Cómo evaluar?

Integración múltiple de LLM, soporte de ingeniería rápido, gestión de acceso y costos, evaluación e implementación de guardarraíles

Plantilla RAG

Configuración integral del sistema RAG
Todos los componentes del flujo de trabajo de RAG se activan automáticamente, incluidos los sistemas de modelo de incrustación, Vector DB y frontend y backend.
Muy básico modelo
Base de datos vectorial
Sí. Soporte para Chroma, Qdrant y Weaviate
Soporte para Pinecone y Qdrant
Modelos de incrustación
Sí
No

¿Cómo evaluar?

Fácil configuración y unión de todos los componentes de RAG, compatibilidad con diversas opciones para cada componente para la experimentación

Módulos ML

Cubre todas las funciones que se requieren para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en producción

Módulos ML

Cuadernos alojados

Computación para ordenadores portátiles alojados
Sí. GUP incluidos
Sí. GPU incluidas
Preparación de datos
Sí. Varios conectores de datos. También se pueden usar volúmenes compartidos entre cuadernos
Conectores de múltiples fuentes de datos, como redshift, snowflake
Imágenes base personalizables
Sí
Sí
Selección automática y ahorro
Sí. Apagado automático con ciertos minutos de inactividad
No
Herramientas impulsadas por IA
No
Sí

¿Cómo evaluar?

Acceso a imágenes informáticas y personalizadas. Funciones de coste como la selección automática y la carga por volumen en todos los ordenadores portátiles

Entrenamiento de modelos e inferencia por lotes

Entrenamiento distribuido
Soporte para formación distribuida y multinodo
Sí. Integración con Spark y Ray
Entrenamiento puntual resiliente
Sí
En vista previa
Métricas y registro
Seguimiento exhaustivo de las métricas personalizadas, los paneles de control, el soporte de puntos de control, etc., junto con las métricas y los registros del sistema
Sí
Orquestación de oleoductos/DAG
En la hoja de ruta
Soporta la integración con Apache Airflow

¿Cómo evaluar?

Para el entrenamiento de modelos, son imprescindibles funciones como la gestión de artefactos, el seguimiento métrico y el CI, CD o CT. Desde el punto de vista de la computación, el entrenamiento distribuido y multinodo se vuelve fundamental

Implementación de modelos e inferencias

CI/CD
Soporta la implementación escalable de API sin mucha interferencia con el código con CI/CD y reversiones
Sí
Integración con marcos de servicio de modelos
Integración lista para usar con vLLM, TGI, etc., trabajando en otras integraciones como TMS
Se integra con Ray serve
Estrategias de despliegue
Diversas estrategias de implementación, como canario, azul y verde, actualización continua
No
Enrutamiento basado en encabezados y modelado del tráfico
Sí
No
Implementaciones asincrónicas
Sí
Sí
Estimación del costo del servicio
Sí
Sí
Modelos en cascada/conjunto
Sí
No
Almacenamiento en caché de modelos
Sí
No
Microprocesamiento
En la hoja de ruta
No
Despliegue sin servidor
En la hoja de ruta
No
Monitorización
Panel de monitoreo automatizado para los servicios implementados y proporciona integración con todas las herramientas de monitoreo populares
Sí

¿Cómo evaluar?

Facilidad de despliegue de API, control de versiones y Gitops, gestión de infraestructuras, soporte de primera clase para servidores, extensibilidad e integraciones

Seguimiento de modelos

Seguimiento de experimentos
Sí
Sí. Utiliza MLFow para el seguimiento de experimentos
Registro de modelos
Gestión completa de artefactos con soporte de control de versiones, carga y serialización. Soporta el registro y el control de versiones de artefactos y metadatos
Sí
Despliegue con un clic desde el registro de modelos
Sí. Disponga de un registro de modelos completo y permita las implementaciones directas
Fácil implementación desde el registro del modelo hasta la producción
Integraciones con herramientas como wandb y mlflow
Sí
Sí
Control de versiones de modelos
Sí
Sí
Seguimiento del linaje del modelo
Sí
Sí

¿Cómo evaluar?

Registro completo de modelos con implementación perfecta de modelos, seguimiento y reversión de versiones junto con seguimiento de metadatos, integraciones

Monitorización

Monitorización del sistema
Sí. CPU, memoria, red, uso del disco, etc.
No
Métricas de servicio
Sí. Volumen de solicitudes, latencia, tasa de éxito y error, etc.
Sí
Métricas del modelo
Sí. Precisión, precisión, recuperación o cualquier otra métrica personalizada según el tipo de modelo
Sí
Rastreo de deriva
Sí. Seguimiento de la deriva de modelos, datos y objetivos para datos estructurados
Sí
Integraciones con herramientas como wandb y mlflow
Soporta la integración con cualquier herramienta de alertas y paneles existente que se esté utilizando
Sí
Distribuciones de datos
Desarrollado a medida en función de la solicitud del cliente
Sí
Alertas automatizadas
Desarrollado a medida en función de la solicitud del cliente
Sí
Métricas de monitoreo personalizadas
Desarrollado a medida en función de la solicitud del cliente
Sí

¿Cómo evaluar?

Registros y alertas automatizados y personalizados, métricas del sistema Model +, paneles de control, cobertura de bibliotecas y marcos compatibles
Descripción generalCaracterísticas principalesMódulos LLMMódulos ML
Vender todas las funciones

*Los datos competitivos de esta página se recopilaron el 1 de abril de 2024 y están sujetos a cambios o actualizaciones. TrueFoundry no garantiza la integridad o precisión de la información de esta página. Todos los servicios de TrueFoundry que figuran en la tabla de comparación de características son proporcionados por TrueFoundry o por uno de los socios de confianza de TrueFoundry.

Preguntas frecuentes/Objeciones comunes

¿Cuál es la principal diferencia entre TrueFoundry y Domino?

La principal diferencia entre TrueFoundry y Domino radica en su filosofía arquitectónica y su experiencia como desarrollador. Domino Data Lab (a menudo denominado Domino) es una plataforma tradicional centrada en la ciencia de datos que se centra en la investigación colaborativa y la reproducibilidad a través de mesas de trabajo integradas. Por el contrario, TrueFoundry es una plataforma nativa de la nube, centrada en Kubernetes, diseñada para cerrar la brecha entre la ciencia de datos y DevOps. Si bien tanto Domino como TrueFoundry tienen como objetivo optimizar los MLOps, TrueFoundry ofrece un enfoque más «agencial» y abstraído de la infraestructura, lo que permite a los equipos implementar modelos 10 veces más rápido al eliminar la complejidad del aprovisionamiento manual de la infraestructura y YAML.

¿Qué plataforma es mejor para las aplicaciones GenAI y LLM?

Al elegir TrueFoundry o Domino para la IA generativa, TrueFoundry suele tener la ventaja para los flujos de trabajo de LLM modernos. TrueFoundry cuenta con una puerta de enlace de inteligencia artificial dedicada que proporciona una interfaz unificada para los LLM, lo que permite el enrutamiento de modelos, la gobernanza y el despliegue rápido de modelos de código abierto como Llama 3 a través de vLLM y TGI. Si bien Domino Data Lab frente a TrueFoundry demuestra que Domino está ampliando sus capacidades de GenAI, el soporte nativo de TrueFoundry para las implementaciones «agenciales» y su campo de juego de LLM integrado lo convierten en una opción más ágil para los equipos que se centran específicamente en escalar las aplicaciones de LLM y los procesos de RAG.

¿Se pueden autohospedar tanto TrueFoundry como Domino en su propia infraestructura?

Sí, tanto TrueFoundry como Domino admiten el alojamiento automático, pero sus modelos de implementación difieren ligeramente. Una comparación entre Domino y TrueFoundry revela que ambos pueden ejecutarse en su propia VPC (AWS, GCP, Azure) o localmente en clústeres de Kubernetes. TrueFoundry hace hincapié en el modelo «traiga su propia nube» (BYOC), en el que el plano de datos y el plano de control puedan aislarse para garantizar que los datos nunca abandonen su entorno. Esto hace que la elección entre Domino o TrueFoundry sea una cuestión de preferencia de infraestructura; ambos ofrecen una seguridad de nivel empresarial al permitir que la plataforma resida completamente dentro de su perímetro soberano.

¿Cómo se comparan las funciones de entrenamiento del modelo entre TrueFoundry y Domino?

Al comparar TrueFoundry con Domino Data Lab, el entrenamiento con modelos es una fortaleza fundamental para ambos. Domino se destaca en el seguimiento de experimentos y en el mantenimiento de un «sistema de registro» para cada investigación realizada. Sin embargo, TrueFoundry proporciona una capa de infraestructura más sólida para la formación distribuida. Es compatible con el entrenamiento con varios nodos y proporciona una orquestación automatizada de «instancias puntuales», lo que puede reducir los costos de capacitación. Si su prioridad es una formación escalable y con costes optimizados en Kubernetes con una sobrecarga mínima de DevOps, TrueFoundry ofrece un control más granular de los recursos informáticos.

¿Qué plataforma ofrece más flexibilidad con herramientas y bibliotecas de código abierto?

Tanto TrueFoundry como Domino están diseñados para ser abiertos y flexibles, pero lo abordan de manera diferente. Domino usa «entornos» (basados en Docker) para permitir a los usuarios instalar cualquier biblioteca. TrueFoundry va más allá al garantizar que no dependa de ningún proveedor; toda la plataforma se basa en API y se integra de forma nativa con servidores modelo de código abierto como vLLM y SGLang. Si estás decidiendo entre TrueFoundry o Domino, los equipos que desean mantener una pila de Kubernetes «estándar» y, al mismo tiempo, utilizar las bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto más recientes sin estar atados a un ecosistema propietario, suelen preferir TrueFoundry.

¿Tanto TrueFoundry como Domino respaldan el cumplimiento y la seguridad empresariales?

Absolutamente. La seguridad no es negociable tanto para Domino como para TrueFoundry. Ambas plataformas cumplen con el SOC 2 de tipo II y la HIPAA. Ofrecen un sólido control de acceso basado en roles (RBAC), registros de auditoría e integración con proveedores de SSO empresariales. Como tanto TrueFoundry como Domino se pueden implementar en una VPC privada, cumplen con los estrictos requisitos de privacidad de datos de sectores altamente regulados, como el financiero y el sanitario. La decisión entre Domino o TrueFoundry en materia de seguridad suele depender del grado de integración de cada plataforma con los protocolos de seguridad de TI y las herramientas de gobierno de Kubernetes existentes.

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