MLflow एआई गेटवे विकल्प 2026: सर्वोत्तम विकल्प

अपडेटेड फरवरी 2026

यदि आप शोध कर रहे हैं एमएलफ्लो एआई गेटवे विकल्प, यह बिल्डर-फर्स्ट गाइड स्पष्ट करता है कि एमएलफ्लो का एआई गेटवे क्या है (और क्या नहीं है), मूल्यांकन मानदंड प्रस्तुत करता है, और 10 सर्वश्रेष्ठ विकल्पों की तुलना करता है। हम शेयरएआई उन टीमों के लिए पहले स्थान पर हैं जो कई प्रदाताओं के बीच एक एपीआई चाहते हैं, रूटिंग से पहले पारदर्शी मार्केटप्लेस संकेत (मूल्य, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता), त्वरित फेलओवर, और लोगों द्वारा संचालित अर्थशास्त्र (70% खर्च प्रदाताओं को जाता है)। आधिकारिक फीचर अवधारणाओं को देखें एमएलफ्लो दस्तावेज़ीकरण.

एमएलफ्लो एआई गेटवे क्या है (और क्या नहीं है)

यह क्या है।. एमएलफ्लो इकोसिस्टम के भीतर एक एआई/एलएलएम ईग्रेस कंट्रोल लेयर। यह क्रेडेंशियल्स और नीतियों को केंद्रीकृत करता है, कई मॉडल प्रदाताओं से बात करने के लिए एकीकृत सतह को उजागर करता है, और एमएलफ्लो के प्रयोग/ट्रेस/मूल्यांकन वर्कफ़्लो में प्लग करता है। संक्षेप में: एलएलएम कॉल्स के लिए गवर्नेंस और ट्रैफिक प्रबंधन।.

यह क्या नहीं है।. एक पारदर्शी मॉडल मार्केटप्लेस जो रूटिंग से पहले कई प्रदाताओं के बीच लाइव मूल्य, विलंबता, अपटाइम, और उपलब्धता दिखाता है। गेटवे नियंत्रण और अवलोकन पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मार्केटप्लेस विकल्प और रूट-स्तरीय प्रदर्शन अर्थशास्त्र पर ध्यान केंद्रित करते हैं।.

निष्कर्ष: यदि आपकी शीर्ष आवश्यकता प्रदाता-अज्ञेय रूटिंग है जिसमें प्री-रूट पारदर्शिता और त्वरित फेलओवर है, तो एक गेटवे के साथ जोड़ें या बदलें शेयरएआई. । यदि आपकी शीर्ष आवश्यकता केंद्रीकृत संगठन नीति और अवलोकन है, तो एक गेटवे उस लेन में फिट बैठता है।.

एग्रीगेटर्स बनाम गेटवे बनाम एजेंट प्लेटफ़ॉर्म

• एलएलएम एग्रीगेटर्स (मार्केटप्लेस)।. कई मॉडल/प्रदाताओं के बीच एक एपीआई जिसमें प्री-रूट पारदर्शिता (मूल्य, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार), साथ ही स्मार्ट रूटिंग/फेलओवर।. उपयुक्त है: तेज़ प्रयोग, लागत/यूएक्स ट्यूनिंग, बिना पुनर्लेखन के प्रदाताओं को बदलना।.
• एआई गेटवे।. किनारे पर गवर्नेंस (क्रेडेंशियल्स, स्कोप्स, गार्डरेल्स), कोटा/रेट लिमिट्स, और अवलोकन। आप अपने प्रदाताओं और खातों को लाते हैं।. उपयुक्त है: केंद्रीकृत सुरक्षा, ऑडिटेबिलिटी, एग्रेस नियंत्रण।.
• एजेंट/चैटबॉट प्लेटफॉर्म।. पैकेज्ड UX (मेमोरी, टूल्स), चैनल्स, और टीम वर्कफ़्लो—अंतिम उपयोगकर्ता सहायकों के लिए अनुकूलित, न कि प्रदाता-अज्ञेय समेकन।.

हमने सर्वश्रेष्ठ MLflow AI गेटवे विकल्पों का मूल्यांकन कैसे किया।

• मॉडल की व्यापकता और तटस्थता — स्वामित्व + खुला; आसान स्विचिंग; न्यूनतम पुनर्लेखन।.
• विलंबता और लचीलापन — रूटिंग नीतियां, टाइमआउट/पुनः प्रयास, त्वरित फेलओवर।.
• शासन और सुरक्षा — कुंजी प्रबंधन, स्कोप्स, क्षेत्रीय रूटिंग।.
• अवलोकनीयता — लॉग्स/ट्रेस और लागत/विलंबता डैशबोर्ड।.
• मूल्य निर्धारण पारदर्शिता और कुल लागत (TCO) — वास्तविक लागत की तुलना करें। पहले आप रूट करें।.
• डेवलपर अनुभव — दस्तावेज़, SDKs, क्विकस्टार्ट्स; पहले टोकन तक का समय।.
• समुदाय और अर्थशास्त्र — क्या आपका खर्च आपूर्ति बढ़ाता है (GPU मालिकों के लिए प्रोत्साहन)।.

शीर्ष 10 MLflow AI गेटवे विकल्प।

#1 — ShareAI (लोगों द्वारा संचालित AI API)

यह क्या है।. एक बहु-प्रदाता API जिसमें एक पारदर्शी मार्केटप्लेस और स्मार्ट रूटिंग है। एकीकरण के साथ, मॉडल और प्रदाताओं की बड़ी सूची ब्राउज़ करें, कीमत, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, और प्रदाता प्रकार की तुलना करें, फिर त्वरित फेलओवर के साथ रूट करें। अर्थशास्त्र लोगों द्वारा संचालित है: हर डॉलर का 70% उन प्रदाताओं (समुदाय या कंपनी) को जाता है जो मॉडल को ऑनलाइन रखते हैं।.

क्यों यह #1 यहां है।. यदि आप प्री-रूट पारदर्शिता और लचीलापन के साथ प्रदाता-अज्ञेय समेकन चाहते हैं, तो ShareAI सबसे सीधा विकल्प है। यदि आपको संगठन-व्यापी नीतियों की आवश्यकता है तो गेटवे रखें; मार्केटप्लेस-निर्देशित रूटिंग के लिए ShareAI जोड़ें।.

• एक API → कई प्रदाताओं के 150+ मॉडल; कोई पुनर्लेखन नहीं, कोई लॉक-इन नहीं। • ब्राउज़ करें। मॉडल्स
• पारदर्शी मार्केटप्लेस: कीमत, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, और प्रदाता प्रकार के आधार पर चुनें। • इसे आज़माएं। प्लेग्राउंड
• डिफ़ॉल्ट रूप से लचीलापन: रूटिंग नीतियां और त्वरित फेलओवर।.
• उचित अर्थशास्त्र: 70% खर्च प्रदाताओं (समुदाय या कंपनी) को जाता है। • API कुंजी बनाएं · एपीआई संदर्भ · डॉक्स · रिलीज़

प्रदाताओं के लिए: मॉडल्स को ऑनलाइन रखकर कमाई करें।. कोई भी ShareAI प्रदाता बन सकता है—समुदाय या कंपनी। Windows, Ubuntu, macOS, या Docker के माध्यम से ऑनबोर्ड करें। निष्क्रिय समय योगदान दें या हमेशा चालू रखें। अपना प्रोत्साहन चुनें: पुरस्कार (पैसा), एक्सचेंज (टोकन / AI Prosumer), या मिशन (NGOs को % दान करें)। जैसे-जैसे आप स्केल करते हैं, आप अपनी खुद की इंफेरेंस कीमतें सेट कर सकते हैं और प्राथमिकता प्राप्त कर सकते हैं। • प्रदाता गाइड · प्रदाता डैशबोर्ड

#2 — पोर्टकी

यह क्या है।. AI गेटवे जो अवलोकनीयता, गार्डरेल्स, और गवर्नेंस पर जोर देता है—टीमों के लिए लोकप्रिय जिनको मजबूत नियंत्रण और डायग्नोस्टिक्स की आवश्यकता होती है।.

सबसे अच्छा।. विनियमित/एंटरप्राइज वातावरण जहां गवर्नेंस गहराई सर्वोच्च प्राथमिकता है। ShareAI को पूरक करता है जब आपको गहरी नीति प्रवर्तन की आवश्यकता होती है लेकिन साथ ही मार्केटप्लेस-निर्देशित रूटिंग भी चाहिए।.

#3 — Kong AI गेटवे

यह क्या है।. एंटरप्राइज AI/LLM गेटवे—नीतियां/प्लगइन्स, एनालिटिक्स, और AI ट्रैफिक के लिए एज अवलोकनीयता। एक नियंत्रण प्लेन बजाय एक मार्केटप्लेस।.

सबसे अच्छा।. संगठन-व्यापी नीति, कोटा, और विविध टीमों के बीच प्लगइन-चालित एक्सटेंशन।.

#4 — ओपनराउटर

यह क्या है।. कई मॉडलों पर एकीकृत API; तेज़ प्रयोग के लिए एक विस्तृत कैटलॉग में शानदार।.

सबसे अच्छा।. त्वरित मल्टी-मॉडल एक्सेस; गेटवे को पूरक करता है जब आपको नीति से अधिक विकल्प चाहिए।.

#5 — ईडन एआई

यह क्या है।. LLMs को समेकित करता है साथ ही व्यापक AI क्षमताएं (विज़न, अनुवाद, TTS), फॉलबैक/कैशिंग और बैचिंग के साथ।.

सबसे अच्छा।. टीमों को एक ही स्थान पर कई AI मोडालिटी की आवश्यकता होती है मानक नियंत्रणों के साथ।.

#6 — लाइटएलएलएम

यह क्या है।. हल्का Python SDK साथ ही स्वयं-होस्ट करने योग्य प्रॉक्सी जो कई प्रदाताओं के लिए OpenAI-संगत इंटरफ़ेस बोलता है।.

सबसे अच्छा।. DIY नियंत्रण जब आप प्रॉक्सी को स्वयं संचालित करना और पुनः प्रयास/फॉलबैक को ट्यून करना पसंद करते हैं।.

#7 — यूनिफाई

यह क्या है।. बेहतर मॉडल चुनने के लिए गुणवत्ता-उन्मुख रूटिंग और मूल्यांकन।.

सबसे अच्छा।. प्रतिक्रिया गुणवत्ता और प्रॉम्प्ट-विशिष्ट चयन पर ध्यान केंद्रित करने वाली मूल्यांकन-चालित टीमें।.

#8 — ऑर्क एआई

यह क्या है।. ऑर्केस्ट्रेशन/सहयोग प्लेटफ़ॉर्म जो टीमों को कम-कोड प्रवाह के साथ प्रयोगों से उत्पादन तक जाने में मदद करता है।.

सबसे अच्छा।. वर्कफ़्लो और मल्टी-स्टेप LLM ऐप्स बनाना जहां गैर-इंजीनियर इंजीनियरों के साथ सहयोग करते हैं।.

#9 — एपीजीईई (इसके पीछे एलएलएम्स के साथ)

यह क्या है।. एक परिपक्व API प्रबंधन/गेटवे जिसे आप LLM प्रदाताओं के सामने रख सकते हैं ताकि नीतियां, कुंजी, और कोटा लागू कर सकें।.

सबसे अच्छा।. परिचालन API गवर्नेंस को एक ही छत्र के तहत परिचित नियंत्रणों के साथ समेकित करना।.

#10 — एनजीआईएनएक्स

यह क्या है।. यदि आप DIY नियंत्रण पसंद करते हैं, तो LLM बैकएंड्स के लिए कस्टम रूटिंग, टोकन प्रवर्तन, और कैशिंग बनाने के लिए NGINX का उपयोग करें।.

सबसे अच्छा।. इंफ्रा डीएनए वाली टीमें जो अलग AI उत्पाद अपनाए बिना सूक्ष्म नियंत्रण चाहती हैं।.

MLflow AI Gateway बनाम ShareAI (त्वरित तुलना)

यदि आपको कई प्रदाताओं पर एक API की आवश्यकता है जिसमें पारदर्शी मूल्य निर्धारण/लेटेंसी/अपटाइम और त्वरित फेलओवर हो, तो चुनें। शेयरएआई. यदि आपका शीर्ष आवश्यकता ईग्रेस गवर्नेंस है—केंद्रीकृत क्रेडेंशियल्स, नीति प्रवर्तन, और अवलोकनीयता—एमएलफ्लो एआई गेटवे उस श्रेणी में फिट बैठता है। कई टीमें उन्हें जोड़ती हैं: संगठन नीति के लिए गेटवे और मार्केटप्लेस रूटिंग के लिए ShareAI।.

त्वरित तुलना

प्लेटफ़ॉर्म	यह किसकी सेवा करता है	मॉडल की व्यापकता	शासन और सुरक्षा	अवलोकनीयता	रूटिंग / फेलओवर	मार्केटप्लेस पारदर्शिता	प्रदाता कार्यक्रम
शेयरएआई	उत्पाद/प्लेटफ़ॉर्म टीमें जिन्हें एक API और उचित अर्थशास्त्र की आवश्यकता है।	150+ मॉडल, कई प्रदाता	एपीआई कुंजियाँ और प्रति-रूट नियंत्रण	कंसोल उपयोग और मार्केटप्लेस आँकड़े।	स्मार्ट रूटिंग + त्वरित फेलओवर	हां (मूल्य, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार)	हां — खुली आपूर्ति; प्रदाताओं को 70%
एमएलफ्लो एआई गेटवे	टीमें जो ईग्रेस गवर्नेंस चाहती हैं	अपने प्रदाता लाएँ	केंद्रीकृत क्रेडेंशियल्स/नीतियाँ	MLflow-नेटिव वर्कफ़्लो।	कॉन्फ़िग के माध्यम से सशर्त रूटिंग।	नहीं (इंफ्रा टूल, मार्केटप्लेस नहीं)	लागू नहीं
कॉन्ग एआई गेटवे	गेटवे-स्तरीय नीति की आवश्यकता वाले उद्यम	अपना खुद का लाओ	मजबूत एज नीतियां/प्लगइन्स	विश्लेषण	प्रॉक्सी/प्लगइन्स, पुनः प्रयास	नहीं	लागू नहीं
पोर्टकी	विनियमित/उद्यम टीमें	व्यापक	गार्डरेल्स और शासन	गहन ट्रेस	सशर्त रूटिंग	आंशिक	लागू नहीं
ओपनराउटर	एक कुंजी चाहने वाले डेवलपर्स	व्यापक कैटलॉग	बुनियादी एपीआई नियंत्रण	ऐप-पक्ष	बैकअप	आंशिक	लागू नहीं
ईडन एआई	टीमें जिन्हें LLM + अन्य AI की आवश्यकता है।	व्यापक	मानक नियंत्रण	भिन्न होता है	बैकअप/कैशिंग	आंशिक	लागू नहीं
लाइटएलएलएम	DIY/स्वयं-होस्ट प्रॉक्सी	कई प्रदाता	कॉन्फ़िग/कुंजी सीमाएँ	आपका इंफ्रा	पुनः प्रयास/बैकअप	लागू नहीं	लागू नहीं
एकीकृत करें	गुणवत्ता-चालित टीमें	बहु-मॉडल	मानक API सुरक्षा	प्लेटफ़ॉर्म एनालिटिक्स	सर्वश्रेष्ठ-मॉडल चयन	लागू नहीं	लागू नहीं
ऑर्क	ऑर्केस्ट्रेशन-प्रथम टीमें	व्यापक समर्थन	प्लेटफ़ॉर्म नियंत्रण	प्लेटफ़ॉर्म एनालिटिक्स	ऑर्केस्ट्रेशन प्रवाह	लागू नहीं	लागू नहीं
एपीजी / एनजीआईएनएक्स	उद्यम / DIY	अपना खुद का लाओ	नीतियां	ऐड-ऑन / कस्टम	कस्टम	लागू नहीं	लागू नहीं

मूल्य निर्धारण और TCO: वास्तविक लागतों की तुलना करें (केवल यूनिट कीमतें नहीं)।

1K टोकन प्रति कच्चे मूल्य वास्तविक तस्वीर को छुपाते हैं। TCO पुनः प्रयास/फॉलबैक, लेटेंसी (जो उपयोग और उपयोगकर्ता धैर्य को प्रभावित करती है), प्रदाता भिन्नता, अवलोकनीयता संग्रहण, और मूल्यांकन रन के साथ बदलता है। एक पारदर्शी मार्केटप्लेस आपको लागत और UX को संतुलित करने वाले मार्ग चुनने में मदद करता है।.

एक मानसिक मॉडल:

TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate))

प्रोटोटाइप (~10k टोकन/दिन)।. समय-से-पहला-टोकन के लिए अनुकूलित करें प्लेग्राउंड और त्वरित शुरुआत।. मध्य-स्तर (~2M टोकन/दिन)।. मार्केटप्लेस-निर्देशित रूटिंग/फेलओवर UX को सुधारते हुए 10–20% को कम कर सकता है।. अस्थिर कार्यभार।. फेलओवर के दौरान पुनः प्रयासों से उच्च प्रभावी टोकन लागत की अपेक्षा करें; इसके लिए बजट बनाएं।.

माइग्रेशन गाइड: ShareAI पर स्थानांतरित होना

MLflow AI गेटवे से → ShareAI

गेटवे-स्तरीय नीतियों को वहीं रखें जहां वे उत्कृष्ट हैं; मार्केटप्लेस रूटिंग और त्वरित फेलओवर के लिए ShareAI जोड़ें।. पैटर्न: गेटवे ऑथ/पॉलिसी → ShareAI रूट प्रति मॉडल → मार्केटप्लेस आंकड़े मापें → नीतियां सख्त करें।.

OpenRouter से → ShareAI

मॉडल नामों को मैप करें, प्रॉम्प्ट समानता सत्यापित करें, फिर ट्रैफिक का 10% छाया करें और विलंबता/त्रुटि बजट बनाए रखते हुए 25% → 50% → 100% बढ़ाएं। मार्केटप्लेस डेटा प्रदाता स्वैप को सरल बनाता है।.

LiteLLM से → ShareAI

उन प्रोडक्शन रूट्स पर सेल्फ-होस्टेड प्रॉक्सी को बदलें जिन्हें आप संचालित नहीं करना चाहते; यदि चाहें तो LiteLLM को डेवलपमेंट के लिए रखें। प्रबंधन रूटिंग लाभों की तुलना ऑप्स ओवरहेड से करें।.

Unify / Portkey / Orq / Kong से → ShareAI

फीचर-पारिटी अपेक्षाओं को परिभाषित करें (एनालिटिक्स, गार्डरेल्स, ऑर्केस्ट्रेशन, प्लगइन्स)। कई टीमें हाइब्रिड चलाती हैं: जहां विशेष सुविधाएं सबसे मजबूत हैं उन्हें रखें; पारदर्शी प्रदाता चयन और फेलओवर के लिए ShareAI का उपयोग करें।.

डेवलपर क्विकस्टार्ट (कॉपी-पेस्ट)

API सतह OpenAI-संगत है। बदलें आपका_कुंजी नीचे दिए गए स्निपेट्स में। यहां एक कुंजी बनाएं: API कुंजी बनाएं. दस्तावेज़ देखें: एपीआई संदर्भ और डॉक्यूमेंट्स होम.

#!/usr/bin/env bash"

// जावास्क्रिप्ट (fetch) — Node 18+/Edge रनटाइम्स;

# Python — अनुरोध

सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन चेकलिस्ट (वेंडर-अज्ञेयवादी)

• कुंजी प्रबंधन।. रोटेशन कैडेंस; न्यूनतम स्कोप; पर्यावरण पृथक्करण।.
• डेटा प्रतिधारण।. संकेत/प्रतिक्रियाओं को कहाँ और कितने समय तक संग्रहीत किया जाता है; संशोधन डिफ़ॉल्ट।.
• पीआईआई और संवेदनशील सामग्री।. मास्किंग; एक्सेस नियंत्रण; डेटा स्थानीयता के लिए क्षेत्रीय रूटिंग।.
• अवलोकनीयता।. संकेत/प्रतिक्रिया लॉगिंग; फ़िल्टर या छद्मनाम करने की क्षमता; ट्रेस आईडी को लगातार प्रचारित करना।.
• घटना प्रतिक्रिया।. वृद्धि पथ और प्रदाता SLA।.

FAQ — MLflow AI Gateway बनाम अन्य प्रतिस्पर्धी।

MLflow AI Gateway बनाम ShareAI — बहु-प्रदाता रूटिंग के लिए कौन सा?

ShareAI।. यह मार्केटप्लेस पारदर्शिता (मूल्य, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार) और कई प्रदाताओं के बीच स्मार्ट रूटिंग/फेलओवर के लिए बनाया गया है। MLflow AI Gateway एक एग्रेस गवर्नेंस टूल है (केंद्रीकृत क्रेडेंशियल/नीति; अवलोकनशीलता)। कई टीमें दोनों का उपयोग करती हैं।.

MLflow AI Gateway बनाम OpenRouter — त्वरित बहु-मॉडल एक्सेस या गेटवे नियंत्रण?

ओपनराउटर बहु-मॉडल एक्सेस को त्वरित बनाता है; एमएलफ्लो नीति/अवलोकनशीलता को केंद्रीकृत करता है। यदि आप प्री-रूट पारदर्शिता और त्वरित फेलओवर भी चाहते हैं, शेयरएआई बहु-प्रदाता पहुंच को एक मार्केटप्लेस दृश्य और मजबूत रूटिंग के साथ जोड़ता है।.

MLflow AI Gateway बनाम Portkey — कौन गार्डरेल्स पर अधिक मजबूत है?

दोनों शासन और अवलोकन पर जोर देते हैं; गहराई और एर्गोनॉमिक्स अलग हैं। यदि आपकी मुख्य आवश्यकता पारदर्शी प्रदाता चयन और फेलओवर है, तो जोड़ें शेयरएआई. । “Portkey विकल्प” खोजने वाली टीमें अक्सर ShareAI के मार्केटप्लेस + रूटिंग कहानी को पसंद करती हैं।.

MLflow AI Gateway बनाम Traefik AI Gateway — दो गेटवे?

दोनों गेटवे हैं (नीतियां, प्लगइन्स/मिडलवेयर, एनालिटिक्स), मार्केटप्लेस नहीं। कई टीमें एक गेटवे को जोड़ती हैं शेयरएआई पारदर्शी मल्टी-प्रदाता रूटिंग और फेलओवर के लिए।.

MLflow AI Gateway बनाम Kong AI Gateway — एंटरप्राइज नीति या MLflow-नेटिव वर्कफ़्लो?

कॉन्ग परिपक्व एंटरप्राइज नीतियां/प्लगइन्स प्रदान करता है; एमएलफ्लो MLflow-केंद्रित वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है। मार्केटप्लेस पारदर्शिता और प्रदाताओं के बीच त्वरित फेलओवर के लिए, उपयोग करें शेयरएआई.

MLflow AI Gateway बनाम Eden AI — कई AI सेवाएं या ईग्रेस नियंत्रण?

ईडन एआई कई AI सेवाओं (LLM, छवि, TTS) को एकत्र करता है।. एमएलफ्लो नीति/क्रेडेंशियल्स को केंद्रीकृत करता है। पारदर्शी मूल्य निर्धारण/लेटेंसी और प्रदाताओं के बीच त्वरित फेलओवर के लिए, चुनें शेयरएआई.

MLflow AI Gateway बनाम LiteLLM — सेल्फ-होस्ट प्रॉक्सी या प्रबंधित शासन?

लाइटएलएलएम एक DIY प्रॉक्सी है जिसे आप संचालित करते हैं; एमएलफ्लो AI ईग्रेस के लिए प्रबंधित शासन/अवलोकन प्रदान करता है। यदि आप प्रॉक्सी चलाना नहीं चाहते हैं और मार्केटप्लेस-चालित रूटिंग चाहते हैं, तो चुनें शेयरएआई.

MLflow AI Gateway बनाम Unify — सर्वश्रेष्ठ-मॉडल चयन बनाम नीति प्रवर्तन?

एकीकृत करें मूल्यांकन-चालित मॉडल चयन पर केंद्रित है; एमएलफ्लो नीति/अवलोकन पर केंद्रित है। कई प्रदाताओं पर एक API के लिए लाइव मार्केटप्लेस आँकड़ों के साथ, उपयोग करें शेयरएआई.

MLflow AI गेटवे बनाम Orq — ऑर्केस्ट्रेशन बनाम ईग्रेस?

ऑर्क वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करने में मदद करता है; एमएलफ्लो ईग्रेस ट्रैफिक को नियंत्रित करता है।. शेयरएआई बाज़ार रूटिंग के साथ किसी भी को पूरक बनाएं।.

MLflow AI गेटवे बनाम Apigee — API प्रबंधन बनाम AI-विशिष्ट ईग्रेस?

एपीजीईई व्यापक API प्रबंधन है; एमएलफ्लो MLflow संदर्भ में AI-केंद्रित ईग्रेस गवर्नेंस है। प्रदाता-अज्ञेय एक्सेस के लिए और मार्केटप्लेस पारदर्शिता के साथ, उपयोग करें शेयरएआई.

MLflow AI गेटवे बनाम NGINX — DIY बनाम टर्नकी?

एनजीआईएनएक्स DIY फ़िल्टर/नीतियां प्रदान करता है; एमएलफ्लो MLflow-अनुकूल ऑब्ज़र्वेबिलिटी के साथ एक पैकेज्ड लेयर प्रदान करता है। कस्टम Lua से बचने और फिर भी पारदर्शी प्रदाता चयन प्राप्त करने के लिए, लेयर में जोड़ें शेयरएआई.

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