WhyLabs AI Observability Platform
WhyLabs MLOps模型数据监控
WhyLabs AI Observability Platform产品信息
有没有觉得您的AI模型就像是神秘的盒子，在没有任何清楚地了解内部发生的事情的情况下消除了结果？这就是WhyLabs AI可观察性平台发挥作用的地方。这不仅仅是另一个工具；对于我们在MLOPS世界中的我们中，这是一种改变游戏规则的人。 WhyLabs就是为您提供轻松监视模型和数据的能力，无论他们托管的位置如何。这是一种云敏捷的解决方案，无论您是处理几千兆字节还是数据，它都会与您缩放。最好的部分？它可以帮助您比您说的“模型漂移”更快地发现数据和ML模型的问题，从而确保不断改进并使您摆脱那些可怕的，昂贵的事件。
如何使用WhyLabs AI可观察性平台？
因此，您准备潜水并开始使用WhyLabs？它比您想象的要简单。首先，您需要将其专用代理集成到现有的数据管道和多云设置中。不用担心数据隐私 - 这些代理人旨在分析您所在的原始数据，而无需移动或重复。设置了代理后，您可以全天监视预测模型，生成模型，数据管道和功能存储。而且您的数据是结构化的还是非结构化的；只需在其上运行Whylogs并将日志上传到平台。这就像为您的AI操作拥有24/7的看门狗。
WhyLabs AI可观察性平台的核心功能
是什么使WhyLabs脱颖而出？让我们分解其一些核心特征：
- 模型和数据健康监控：密切关注模型和数据的健康状况，以确保他们表现最好。
- 连续监视模型输入和输出漂移：在模型性能成为问题之前，请捕获任何漂移。
- 识别训练服务偏斜：培训数据与模型在现实世界中遇到的内容之间的斑点差异。
- 改进AI性能：确定最佳候选模型和可靠功能，以提高您的AI性能。
- 可追溯性人群：了解哪些数据组有助于您的模型的性能以及偏见可能蔓延的地方。
- 积极分辨数据质量问题：在影响您的模型之前解决功能管道中的数据质量问题。
- LLM安全：无论是自我托管还是使用专有API，保护您的语言和学习模型。
- 内联行动：保护有恶意或高虐待风险的提示。
- 防止OWASP前十大漏洞：保护您的系统免受诸如及时注射和数据泄漏之类的威胁。
- LLM提示和响应的持续评估：确保您的语言模型提供积极的用户体验。
- 企业级功能：享受RBAC，SAML SSO，API控件和高级通知设置等强大功能。
- 安全合规性： SOC 2 2型合规性休息。
- 混合SaaS部署：非常适合需要额外保护的高度机密模型。
- 根本原因分析工具：深入研究问题并找出真正发生的事情。
- 强大的监视算法：使用智能基线和季节性监视器保持领先地位。
- 无缝集成：将WhyLabs拟合到您现有的管道和工具中，而无需挂钩。
WhyLabs AI可观察性平台的用例
WhyLabs不仅适用于技术极客；它在各个行业都有现实世界中的应用程序：
- 金融服务：使您的财务模型免于偏见，并确保它们尽可能透明。
- 物流与制造：无论如何，请确保您的AI不断为您提供竞争优势。
- 零售和电子商务：通过准确可靠的模型来优化您的业务决策。
- 医疗保健：监视AI系统，以确保它们可靠，合规，最重要的是对患者安全。
WHYLABS AI可观察性平台的常见问题解答
- WhyLabs AI可观察性平台可以监视哪些类型的数据？
- 任何类型的数据，无论是结构化的还是非结构化的，都可以使用whylabs监视。
- WhyLabs AI可观察性平台是否与多云架构兼容？
- 是的，它旨在与多云设置无缝工作。
- WhyLabs AI可观察性平台是否支持对语言和学习模型（LLMS）的监视？
- 绝对，它为LLM提供了强大的监视和安全性。
- WhyLabs AI可观察性平台是否符合安全标准？
- 是的，它是SOC 2符合2类的SOC 2，可确保一流的安全性。
- WhyLabs AI可观察性平台可以处理大量数据吗？
- 毫无疑问，它的构建是为了在任何卷中扩展和处理数据。
需要与WhyLabs取得联系吗？您可以联系他们的支持团队，或在他们的联系我们页面上找到更多联系方式。
对WhyLabs背后的公司感到好奇？他们是WhyLabs，Inc。，您可以在他们的关于我们的页面上了解更多有关它们的信息。
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WhyLabs AI Observability Platform截图
WhyLabs AI Observability Platform评价
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WhyLabs is a lifesaver for keeping my AI models in check! 🛠️ The real-time monitoring catches data drift before it messes things up. Super easy to integrate, but I wish the UI was a bit snappier. Still, it’s like having a hawk-eyed assistant for my ML projects! 😎
