WhyLabs AI Observatory
Die WhyLabs Plattform ermöglicht MLOps durch umfassende Modell- und Datenüberwachung. Diese Funktionen sind entscheidend für die effiziente Erkennung und Vermeidung von Problemen, die während des Betriebs von Machine Learning Modellen auftreten können. Mit der WhyLabs Plattform können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Modelle stets optimal funktionieren und potenzielle Risiken frühzeitig identifiziert werden. Durch die Integration von fortschrittlichen Überwachungstools wird die Leistung der Modelle kontinuierlich analysiert, was zu einer höheren Effizienz und Zuverlässigkeit führt. Nutzen Sie die Vorteile der WhyLabs Plattform, um Ihre MLOps-Strategie zu optimieren und Probleme proaktiv zu vermeiden.
Details des AI-Projekts
Was ist WhyLabs KI-Überwachungsplattform?
Die WhyLabs KI-Überwachungsplattform ist eine cloud-agnostische Lösung, die MLOps ermöglicht, indem sie Modell- und Datenüberwachungsfunktionen bereitstellt. Damit können Daten jeglicher Art und Größenordnung überwacht werden. Die Plattform hilft dabei, Daten- und Machine Learning-Probleme schneller zu erkennen, kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen und kostspielige Zwischenfälle zu verhindern.
Wie benutzt man WhyLabs KI-Überwachungsplattform?
Um die WhyLabs KI-Überwachungsplattform zu nutzen, müssen Sie die speziell entwickelten Agenten in Ihre bestehenden Datenpipelines und Multi-Cloud-Architekturen integrieren. Die Plattform ermöglicht sichere Integration mit eingebauten Agenten, die Rohdaten analysieren, ohne sie zu verschieben oder zu duplizieren, um die Datenschutz und -sicherheit zu gewährleisten. Anschließend können Sie Ihre Vorhersagemodelle, generativen Modelle, Datenpipelines und Merkmaltabellen kontinuierlich überwachen, indem Sie die integrierten Agenten verwenden. Die Plattform unterstützt auch die Überwachung von strukturierten oder unstrukturierten Daten durch Ausführung von whylogs auf Ihren Daten und Hochladen der Protokolle in die Plattform.
WhyLabs KI-Überwachungsplattform's Hauptmerkmale
- Modell- und Datenüberwachung
- Kontinuierliche Überwachung von Modellinput- und Outputabweichungen
- Erkennung von Trainings-Serving-Abweichung
- Verbesserung der KI-Performance durch Identifizierung des besten Modellkandidaten und zuverlässiger Merkmale
- Rückverfolgbarkeit von Kohorten, die zur Modellleistung beitragen und Verzerrungen einführen
- Proaktive Behebung von Problemen mit Datenqualität in Merkmaltabellen und -pipelines
- LLM (Sprache und Lernmodelle)-Sicherheit für selbst gehostete und eigene LLM-APIs
- Inline-Aktionen zum Schutz vor Aufforderungen mit bösartiger