MLflow AI गेटवे पर्याय 2026: सर्वोत्तम पर्याय

अद्यतनित फेब्रुवारी 2026

जर तुम्ही संशोधन करत असाल MLflow AI Gateway पर्याय, हा बिल्डर-प्रथम मार्गदर्शक स्पष्ट करतो की MLflow चा AI Gateway काय आहे (आणि काय नाही), मूल्यांकन निकष मांडतो आणि 10 सर्वोत्तम पर्यायांची तुलना करतो. आम्ही शेअरएआय अशा टीम्ससाठी प्रथम स्थानावर आहोत ज्यांना अनेक प्रदात्यांमध्ये एक API हवे आहे, मार्गक्रमण करण्यापूर्वी पारदर्शक मार्केटप्लेस सिग्नल (किंमत, विलंब, अपटाइम, उपलब्धता), त्वरित फेलओव्हर, आणि लोक-संचालित अर्थशास्त्र (70% खर्च प्रदात्यांकडे जातो). अधिकृत वैशिष्ट्य संकल्पना येथे पहा MLflow दस्तऐवज.

MLflow AI Gateway काय आहे (आणि काय नाही)

काय आहे. MLflow इकोसिस्टममधील AI/LLM ईग्रेस कंट्रोल लेयर. हे क्रेडेन्शियल्स आणि धोरणे केंद्रीकृत करते, अनेक मॉडेल प्रदात्यांशी संवाद साधण्यासाठी एकसंध पृष्ठभाग उघडते, आणि MLflow च्या प्रयोग/ट्रेस/मूल्यांकन कार्यप्रवाहांमध्ये प्लग करते. थोडक्यात: LLM कॉलसाठी गव्हर्नन्स आणि ट्रॅफिक व्यवस्थापन.

काय नाही. एक पारदर्शक मॉडेल मार्केटप्लेस जो मार्गक्रमण करण्यापूर्वी अनेक प्रदात्यांमध्ये थेट किंमत, विलंब, अपटाइम, आणि उपलब्धता दर्शवतो. गेटवे नियंत्रण आणि निरीक्षणावर लक्ष केंद्रित करतात. मार्केटप्लेस निवड आणि मार्ग-स्तरीय कार्यक्षमता अर्थशास्त्रावर लक्ष केंद्रित करतात.

निष्कर्ष: जर तुमची सर्वोच्च आवश्यकता प्रदाता-अज्ञेय मार्गक्रमण असेल ज्यामध्ये मार्गक्रमणापूर्वी पारदर्शकता आणि त्वरित फेलओव्हर असेल, तर गेटवेसह जोड किंवा बदल करा शेअरएआय. जर तुमची सर्वोच्च आवश्यकता केंद्रीकृत संघ धोरण आणि निरीक्षण असेल, तर गेटवे त्या मार्गात बसतो.

एकत्रीकरण करणारे विरुद्ध गेटवे विरुद्ध एजंट प्लॅटफॉर्म

• LLM एकत्रीकरण (मार्केटप्लेस). अनेक मॉडेल्स/प्रदात्यांमध्ये एक API मार्गक्रमणापूर्वी पारदर्शकता (किंमत, विलंब, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार), प्लस स्मार्ट मार्गक्रमण/फेलओव्हर. चांगले आहे: जलद प्रयोग, खर्च/UX ट्यूनिंग, पुनर्लेखनाशिवाय प्रदात्यांना स्विच करणे.
• एआय गेटवे. एजवर गव्हर्नन्स (क्रेडेन्शियल्स, स्कोप्स, गार्डरेल्स), कोटा/रेट लिमिट्स, आणि निरीक्षणक्षमता. तुम्ही तुमचे स्वतःचे प्रदाते आणि खाती आणता. चांगले आहे: केंद्रीकृत सुरक्षा, ऑडिटक्षमता, इग्रेस नियंत्रण.
• एजंट/चॅटबॉट प्लॅटफॉर्म्स. पॅकेज्ड UX (मेमरी, टूल्स), चॅनेल्स, आणि टीम वर्कफ्लो—अंतिम वापरकर्त्याच्या सहाय्यकांसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले, प्रदाता-अज्ञेय समाकलनाऐवजी.

आम्ही सर्वोत्तम MLflow एआय गेटवे पर्यायांचे मूल्यांकन कसे केले

• मॉडेल रुंदी आणि तटस्थता — मालकीचे + खुले; सोपे स्विचिंग; किमान पुनर्लेखन.
• विलंबता आणि लवचिकता — रूटिंग धोरणे, टाइमआउट्स/पुनःप्रयत्न, त्वरित फेलओव्हर.
• प्रशासन व सुरक्षा — की हाताळणी, स्कोप्स, प्रादेशिक रूटिंग.
• निरीक्षणक्षमता — लॉग्स/ट्रेस आणि खर्च/प्रतीक्षा डॅशबोर्ड्स.
• किंमत पारदर्शकता व TCO — वास्तविक खर्चाची तुलना करा आधी तुम्ही रूट करा.
• विकसक अनुभव — दस्तऐवज, SDKs, क्विकस्टार्ट्स; पहिल्या टोकनपर्यंतचा वेळ.
• समुदाय व अर्थशास्त्र — तुमचा खर्च पुरवठा वाढवतो का (GPU मालकांसाठी प्रोत्साहन).

टॉप 10 MLflow एआय गेटवे पर्याय

#1 — ShareAI (लोक-चालित AI API)

काय आहे. एक मल्टी-प्रदाता API ज्यामध्ये पारदर्शक मार्केटप्लेस आणि स्मार्ट रूटिंग आहे. एका समाकलनासह, मॉडेल्स आणि प्रदात्यांच्या मोठ्या कॅटलॉगमध्ये ब्राउझ करा, किंमत, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, आणि प्रदाता प्रकाराची तुलना करा, नंतर त्वरित फेलओव्हरसह रूट करा. अर्थशास्त्र लोक-संचालित आहे: प्रत्येक डॉलरपैकी 70% प्रदात्यांकडे (समुदाय किंवा कंपनी) जाते जे मॉडेल्स ऑनलाइन ठेवतात.

का #1 येथे आहे. जर तुम्हाला प्री-रूट पारदर्शकता आणि लवचिकतेसह प्रदाता-अज्ञेय समाकलन हवे असेल, तर ShareAI सर्वात थेट फिट आहे. जर तुम्हाला संघ-व्यापी धोरणांची आवश्यकता असेल तर गेटवे ठेवा; मार्केटप्लेस-मार्गदर्शित रूटिंगसाठी ShareAI जोडा.

• एक API → अनेक प्रदात्यांमधील 150+ मॉडेल्स; कोणतेही पुनर्लेखन नाही, कोणतेही लॉक-इन नाही. • ब्राउज करा मॉडेल्स
• पारदर्शक मार्केटप्लेस: किंमत, विलंब, अपटाइम, उपलब्धता, आणि प्रदाता प्रकारानुसार निवडा. • याचा प्रयत्न करा प्लेग्राउंड
• डीफॉल्टने लवचिकता: रूटिंग धोरणे आणि त्वरित फेलओव्हर.
• न्याय्य अर्थशास्त्र: 70% खर्च प्रदात्यांकडे (समुदाय किंवा कंपनी) जातो. • API की तयार करा · API संदर्भ · दस्तऐवज · प्रकाशने

प्रदात्यांसाठी: मॉडेल्स ऑनलाइन ठेवून कमवा. कोणीही ShareAI प्रदाता बनू शकतो—समुदाय किंवा कंपनी. Windows, Ubuntu, macOS, किंवा Docker द्वारे ऑनबोर्ड करा. निष्क्रिय वेळेचे योगदान द्या किंवा नेहमी चालू ठेवा. आपले प्रोत्साहन निवडा: बक्षिसे (पैसे), एक्सचेंज (टोकन्स / AI प्रोझ्युमर), किंवा मिशन (NGOs ला 1% दान करा). आपण स्केल करत असताना, आपले स्वतःचे इनफरन्स दर सेट करू शकता आणि प्राधान्य प्रदर्शन मिळवू शकता. • प्रदाता मार्गदर्शक · प्रदाता डॅशबोर्ड

1%2 — पोर्टकी

काय आहे. निरीक्षणक्षमता, गार्डरेल्स, आणि गव्हर्नन्सवर भर देणारे AI गेटवे—ज्या टीम्सना मजबूत नियंत्रण आणि निदान आवश्यक आहे त्यांच्यासाठी लोकप्रिय.

सर्वोत्तम साठी. नियमन केलेले/एंटरप्राइझ वातावरण जिथे गव्हर्नन्सची खोली सर्वोच्च प्राधान्य आहे. जेव्हा तुम्हाला सखोल धोरण अंमलबजावणीची आवश्यकता असते परंतु मार्केटप्लेस-मार्गदर्शित रूटिंग देखील हवे असते तेव्हा ShareAI पूरक ठरते.

1%3 — कॉन्ग AI गेटवे

काय आहे. एंटरप्राइझ AI/LLM गेटवे—धोरणे/प्लगइन्स, विश्लेषण, आणि AI ट्रॅफिकसाठी एज निरीक्षणक्षमता. मार्केटप्लेसऐवजी नियंत्रण प्लेन.

सर्वोत्तम साठी. संपूर्ण संस्थेसाठी धोरण, कोटा, आणि प्लगइन-चालित विस्तार विविध टीम्समध्ये.

#4 — ओपनराउटर

काय आहे. अनेक मॉडेल्सवर एकसंध API; विस्तृत कॅटलॉगमध्ये जलद प्रयोगासाठी उत्कृष्ट.

सर्वोत्तम साठी. जलद मल्टी-मॉडेल प्रवेश; जेव्हा तुम्हाला धोरणापेक्षा निवडीची अधिक गरज असते तेव्हा गेटवेज पूरक ठरतात.

#5 — एडन एआय

काय आहे. LLMs आणि व्यापक AI क्षमता (दृष्टी, भाषांतर, TTS) एकत्रित करते, फॉलबॅक्स/कॅशिंग आणि बॅचिंगसह.

सर्वोत्तम साठी. अनेक AI पद्धती एकाच ठिकाणी मानक नियंत्रणांसह आवश्यक असलेल्या टीम्स.

#6 — लाइटएलएलएम

काय आहे. हलके वजनाचे Python SDK आणि स्वत: होस्ट करण्यायोग्य प्रॉक्सी जे अनेक प्रदात्यांसाठी OpenAI-सुसंगत इंटरफेस बोलते.

सर्वोत्तम साठी. DIY नियंत्रण जेव्हा तुम्हाला स्वत: प्रॉक्सी ऑपरेट करणे आणि पुनर्प्रयत्न/फॉलबॅक ट्यून करणे आवडते.

#7 — युनिफाय

काय आहे. प्रत्येक प्रॉम्प्टसाठी चांगले मॉडेल निवडण्यासाठी गुणवत्ता-केंद्रित रूटिंग आणि मूल्यांकन.

सर्वोत्तम साठी. प्रतिसाद गुणवत्ता आणि प्रॉम्प्ट-विशिष्ट निवडीवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या मूल्यांकन-चालित टीम्स.

#8 — ऑर्क एआय

काय आहे. ऑर्केस्ट्रेशन/सहकार्य प्लॅटफॉर्म जो टीम्सना कमी-कोड फ्लोजसह प्रयोगांपासून उत्पादनापर्यंत जाण्यास मदत करतो.

सर्वोत्तम साठी. वर्कफ्लो आणि मल्टी-स्टेप LLM अॅप्स तयार करणे जिथे गैर-इंजिनिअर्स इंजिनिअर्ससोबत सहकार्य करतात.

#9 — Apigee (त्यामागे LLMs सह)

काय आहे. एक प्रगत API व्यवस्थापन/गेटवे ज्याला तुम्ही LLM प्रदात्यांसमोर धोरणे, कीज आणि कोटा लागू करण्यासाठी ठेवू शकता.

सर्वोत्तम साठी. परिचित नियंत्रणांसह एकाच छत्राखाली API गव्हर्नन्स एकत्रित करणारे एंटरप्रायझेस.

#10 — एनजीआयएनएक्स

काय आहे. जर तुम्हाला DIY नियंत्रण हवं असेल तर LLM बॅकएंडसाठी कस्टम रूटिंग, टोकन अंमलबजावणी, आणि कॅशिंग तयार करण्यासाठी NGINX वापरा.

सर्वोत्तम साठी. इन्फ्रा DNA असलेल्या टीम्स ज्यांना स्वतंत्र AI उत्पादन स्वीकारल्याशिवाय सूक्ष्म नियंत्रण हवे आहे.

MLflow AI Gateway vs ShareAI (जलद तुलना)

जर तुम्हाला अनेक प्रदात्यांवर एक API आवश्यक असेल ज्यामध्ये पारदर्शक किंमत/लेटन्सी/अपटाइम आणि त्वरित फेलओव्हर असेल, तर निवडा शेअरएआय. जर तुमची सर्वोच्च आवश्यकता बाहेर जाण्याचे गव्हर्नन्स असेल—केंद्रित क्रेडेन्शियल्स, धोरण अंमलबजावणी, आणि निरीक्षण—एमएलफ्लो एआय गेटवे त्या मार्गात बसते. अनेक टीम्स त्यांना जोडतात: गेटवे संस्थेच्या धोरणासाठी आणि ShareAI मार्केटप्लेस रूटिंगसाठी.

जलद तुलना

प्लॅटफॉर्म	कोणाला सेवा देते	मॉडेलची रुंदी	प्रशासन व सुरक्षा	निरीक्षणक्षमता	रूटिंग / फेलओव्हर	मार्केटप्लेस पारदर्शकता	प्रदाता कार्यक्रम
शेअरएआय	उत्पादन/प्लॅटफॉर्म टीम्स ज्यांना एक API आणि न्याय्य अर्थशास्त्र आवश्यक आहे.	150+ मॉडेल्स, अनेक प्रदाते	API कीज आणि प्रति-मार्ग नियंत्रण	कन्सोल वापर आणि मार्केटप्लेस आकडेवारी.	स्मार्ट रूटिंग + त्वरित फेलओव्हर	होय (किंमत, लेटन्सी, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार).	होय — खुला पुरवठा; 70% प्रदात्यांना
एमएलफ्लो एआय गेटवे	बाहेर जाणाऱ्या गव्हर्नन्ससाठी संघ	BYO प्रदाते	केंद्रीकृत क्रेडेन्शियल्स/धोरणे	MLflow-नेटिव वर्कफ्लोज	कॉन्फिगद्वारे सशर्त रूटिंग	नाही (इन्फ्रा टूल, मार्केटप्लेस नाही)	लागू नाही
कॉन्ग एआय गेटवे	गेटवे-स्तरीय धोरणाची आवश्यकता असलेल्या उद्योगांना	बीवायओ	मजबूत एज धोरणे/प्लगइन्स	विश्लेषण	प्रॉक्सी/प्लगइन्स, पुनःप्रयत्न	नाही	लागू नाही
पोर्टकी	नियमन केलेले/उद्योग संघ	व्यापक	संरक्षक आणि शासन	सखोल ट्रेस	सशर्त रूटिंग	अंशतः	लागू नाही
ओपनराउटर	एक की हवी असलेल्या डेव्हलपर्स	विस्तृत कॅटलॉग	मूलभूत API नियंत्रण	अॅप-साइड	फॉलबॅक्स	अंशतः	लागू नाही
एडन एआय	LLM + इतर AI आवश्यक असलेल्या टीम्स	व्यापक	मानक नियंत्रण	बदलते	फॉलबॅक्स/कॅशिंग	अंशतः	लागू नाही
LiteLLM	DIY/स्वतः-होस्ट प्रॉक्सी	अनेक प्रदाते	कॉन्फिग/की मर्यादा	तुमची इन्फ्रा	पुनःप्रयत्न/फॉलबॅक	लागू नाही	लागू नाही
एकत्रित करा	गुणवत्ता-चालित संघ	मल्टी-मॉडेल	मानक API सुरक्षा	प्लॅटफॉर्म विश्लेषण	सर्वोत्तम-मॉडेल निवड	लागू नाही	लागू नाही
ऑर्क	ऑर्केस्ट्रेशन-प्रथम संघ	विस्तृत समर्थन	प्लॅटफॉर्म नियंत्रण	प्लॅटफॉर्म विश्लेषण	ऑर्केस्ट्रेशन प्रवाह	लागू नाही	लागू नाही
अपिजी / NGINX	एंटरप्रायझेस / DIY	बीवायओ	धोरणे	अॅड-ऑन्स / सानुकूल	सानुकूल	लागू नाही	लागू नाही

किंमत आणि TCO: वास्तविक खर्चांची तुलना करा (फक्त युनिट किंमती नाहीत)

1K टोकन्ससाठी कच्चा किंमत खरा चित्र लपवते. TCO पुनःप्रयत्न/फॉलबॅक्स, विलंब (जो वापर आणि वापरकर्त्याच्या संयमावर परिणाम करतो), प्रदाता फरक, निरीक्षण संचय, आणि मूल्यांकन रनसह बदलतो. एक पारदर्शक मार्केटप्लेस तुम्हाला किंमत आणि UX संतुलित करणारे मार्ग निवडण्यास मदत करते.

एक मानसिक मॉडेल:

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

प्रोटोटाइप (~10k टोकन्स/दिवस). प्रथम-टोकन-पर्यंत वेळेसाठी ऑप्टिमाइझ करा प्लेग्राउंड आणि क्विकस्टार्ट्स. मध्यम-स्तर (~2M टोकन्स/दिवस). मार्केटप्लेस-मार्गदर्शित रूटिंग/फेलओव्हर UX सुधारताना 10–20% कमी करू शकतो. स्पाइकी वर्कलोड्स. फेलओव्हर दरम्यान पुनःप्रयत्नांमुळे जास्त प्रभावी टोकन खर्च अपेक्षित; त्यासाठी बजेट ठेवा.

स्थलांतर मार्गदर्शक: ShareAI वर जाणे

MLflow AI गेटवे → ShareAI

गेटवे-स्तर धोरणे जिथे ती चमकतात तिथे ठेवा; मार्केटप्लेस रूटिंग आणि त्वरित फेलओव्हरसाठी ShareAI जोडा. नमुना: 14. काँग / Apigee / NGINX / Traefik / Gravitee / APISIX / KrakenD / AWS / Azure.

OpenRouter → ShareAI

मॉडेल नावे मॅप करा, प्रॉम्प्ट समतुल्यता सत्यापित करा, नंतर 10% ट्रॅफिक शॅडो करा आणि विलंब/त्रुटी बजेट टिकवून 25% → 50% → 100% पर्यंत वाढवा. मार्केटप्लेस डेटा प्रदाता बदल सुलभ करतो.

LiteLLM → ShareAI

उत्पादन मार्गांवर स्वतः-होस्ट केलेला प्रॉक्सी बदला ज्याचे तुम्हाला ऑपरेट करायचे नाही; हवे असल्यास डेव्हसाठी LiteLLM ठेवा. व्यवस्थापित रूटिंग फायद्यांशी तुलना करा.

युनिफाय / पोर्टकी / ऑर्क / कॉंग → शेअरAI

वैशिष्ट्य-समानता अपेक्षा (विश्लेषण, गार्डरेल्स, ऑर्केस्ट्रेशन, प्लगइन्स) परिभाषित करा. अनेक टीम्स हायब्रिड चालवतात: जिथे विशेष वैशिष्ट्ये मजबूत आहेत तिथे ठेवा; पारदर्शक प्रदाता निवड आणि फेलओव्हरसाठी शेअरAI वापरा.

विकसक जलद प्रारंभ (कॉपी-पेस्ट)

API पृष्ठभाग OpenAI-सुसंगत आहे. बदल करा तुमची_कुंजी खालील स्निपेट्समध्ये. येथे एक की तयार करा: API की तयार करा. दस्तऐवज पहा: API संदर्भ आणि डॉक्स होम.

#!/usr/bin/env bash"

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

# Python — requests

सुरक्षा, गोपनीयता आणि अनुपालन चेकलिस्ट (विक्रेता-अज्ञेय)

• की हाताळणी. रोटेशन कॅडन्स; किमान स्कोप्स; पर्यावरण विभाजन.
• डेटा धारणा. जिथे प्रॉम्प्ट्स/प्रतिसाद संग्रहित केले जातात आणि किती वेळ; रेडॅक्शन डीफॉल्ट्स.
• PII & संवेदनशील सामग्री. मास्किंग; प्रवेश नियंत्रण; डेटा स्थानिकतेसाठी प्रादेशिक रूटिंग.
• निरीक्षणक्षमता. प्रॉम्प्ट/प्रतिसाद लॉगिंग; फिल्टर किंवा छद्मनाम करण्याची क्षमता; ट्रेस IDs सातत्याने प्रसारित करा.
• घटना प्रतिसाद. उन्नती मार्ग आणि प्रदाता SLA.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न — MLflow AI Gateway विरुद्ध इतर स्पर्धक

MLflow AI Gateway विरुद्ध ShareAI — बहु-प्रदाता रूटिंगसाठी कोणते?

शेअरएआय. हे मार्केटप्लेस पारदर्शकतेसाठी (किंमत, विलंब, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार) आणि अनेक प्रदात्यांमध्ये स्मार्ट रूटिंग/फेलओव्हरसाठी तयार केले आहे. MLflow AI Gateway हे एक निर्गमन गव्हर्नन्स साधन आहे (केंद्रित क्रेडेन्शियल्स/धोरण; निरीक्षणक्षमता). अनेक संघ दोन्ही वापरतात.

MLflow AI Gateway विरुद्ध OpenRouter — जलद बहु-मॉडेल प्रवेश किंवा गेटवे नियंत्रण?

ओपनराउटर बहु-मॉडेल प्रवेश जलद बनवते; एमएलफ्लो धोरण/निरीक्षणक्षमता केंद्रीकृत करते. जर तुम्हाला प्री-रूट पारदर्शकता आणि त्वरित फेलओव्हर देखील हवे असेल, शेअरएआय बहु-प्रदाता प्रवेश बाजारपेठ दृश्य आणि लवचिक रूटिंगसह एकत्र करते.

MLflow AI Gateway विरुद्ध Portkey — गार्डरेल्सवर कोण मजबूत आहे?

दोघेही गव्हर्नन्स आणि निरीक्षणक्षमतेवर भर देतात; खोली आणि एर्गोनॉमिक्स वेगळे आहेत. जर तुमची मुख्य गरज पारदर्शक प्रदाता निवड आणि फेलओव्हर असेल, तर शेअरएआय. “Portkey पर्याय” शोधणारे संघ अनेकदा ShareAI च्या मार्केटप्लेस + रूटिंग कथेची पसंती करतात.

MLflow AI Gateway विरुद्ध Traefik AI Gateway — दोन गेटवे?

दोघेही गेटवे आहेत (धोरणे, प्लगइन्स/मिडलवेअर्स, विश्लेषण), मार्केटप्लेस नाहीत. अनेक संघ गेटवेसोबत शेअरएआय पारदर्शक मल्टी-प्रोव्हायडर रूटिंग आणि फेलओव्हरसाठी.

MLflow AI Gateway विरुद्ध Kong AI Gateway — एंटरप्राइझ धोरण किंवा MLflow-नेटिव्ह वर्कफ्लोज?

काँग प्रगत एंटरप्राइझ धोरणे/प्लगइन्स ऑफर करते; एमएलफ्लो MLflow-केंद्रित वर्कफ्लोजसाठी योग्य आहे. मार्केटप्लेस पारदर्शकता आणि प्रदात्यांमध्ये त्वरित फेलओव्हरसाठी, शेअरएआय.

MLflow AI Gateway विरुद्ध Eden AI — अनेक AI सेवा किंवा निर्गमन नियंत्रण?

एडन एआय अनेक AI सेवा (LLM, प्रतिमा, TTS) एकत्र करते. एमएलफ्लो धोरण/क्रेडेन्शियल्स केंद्रीकृत करते. पारदर्शक किंमत/विलंबता आणि प्रदात्यांमध्ये त्वरित फेलओव्हरसाठी, निवडा शेअरएआय.

MLflow AI Gateway vs LiteLLM — स्व-होस्ट प्रॉक्सी किंवा व्यवस्थापित गव्हर्नन्स?

LiteLLM हा एक DIY प्रॉक्सी आहे जो तुम्ही चालवता; एमएलफ्लो AI ईग्रेससाठी व्यवस्थापित गव्हर्नन्स/निरीक्षण प्रदान करते. जर तुम्हाला प्रॉक्सी चालवायचे नसेल आणि मार्केटप्लेस-चालित रूटिंग हवे असेल, तर निवडा शेअरएआय.

MLflow AI Gateway vs Unify — सर्वोत्तम-मॉडेल निवड vs धोरण अंमलबजावणी?

एकत्रित करा मूल्यांकन-चालित मॉडेल निवडीवर लक्ष केंद्रित करते; एमएलफ्लो धोरण/निरीक्षणावर लक्ष केंद्रित करते. अनेक प्रदात्यांवर एक API आणि लाइव्ह मार्केटप्लेस आकडेवारीसाठी, वापरा शेअरएआय.

MLflow AI Gateway vs Orq — ऑर्केस्ट्रेशन vs ईग्रेस?

ऑर्क कार्यप्रवाहांचे ऑर्केस्ट्रेशन करण्यात मदत करते; एमएलफ्लो बाहेर जाणाऱ्या वाहतुकीचे नियंत्रण करते. शेअरएआय मार्केटप्लेस रूटिंगसह कोणत्याहीसाठी पूरक.

MLflow AI Gateway vs Apigee — API व्यवस्थापन vs AI-विशिष्ट ईग्रेस?

एपीजीई विस्तृत API व्यवस्थापन आहे; एमएलफ्लो MLflow संदर्भात AI-केंद्रित ईग्रेस गव्हर्नन्स आहे. प्रदाता-अज्ञेय प्रवेशासाठी आणि मार्केटप्लेस पारदर्शकतेसाठी, वापरा शेअरएआय.

MLflow AI Gateway vs NGINX — DIY vs टर्नकी?

एनजीआयएनएक्स DIY फिल्टर्स/धोरणे ऑफर करते; एमएलफ्लो MLflow-अनुकूल निरीक्षणासह एक पॅकेज केलेले स्तर ऑफर करते. सानुकूल Lua टाळण्यासाठी आणि तरीही पारदर्शक प्रदाता निवड मिळवण्यासाठी, स्तर जोडा शेअरएआय.

पुढील ShareAI वापरून पहा

• मॉडेल्स ब्राउज करा
• ओपन प्लेग्राउंड
• तुमची API की तयार करा
• दस्तऐवज वाचा
• प्रकाशने पहा
• साइन इन / साइन अप