
WhyLabs AI Observatory
A plataforma WhyLabs oferece soluções completas para MLOps, permitindo um monitoramento eficaz de modelos e dados. Com suas ferramentas avançadas, é possível detectar e prevenir problemas de forma eficiente, garantindo que seus modelos de machine learning operem com a máxima performance. Através de uma interface intuitiva, a WhyLabs facilita a gestão de dados e a supervisão contínua, ajudando as equipes a manterem a qualidade e a confiabilidade dos seus sistemas. Experimente a WhyLabs e transforme a maneira como você gerencia seus projetos de MLOps!

Detalhes do Projeto AI
O que é Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs?
A Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs é uma solução agnóstica de nuvem que permite o MLOps, fornecendo capacidades de monitoramento de modelos e dados. Ela suporta o monitoramento de qualquer tipo de dado em qualquer escala. A plataforma ajuda a detectar problemas de dados e de aprendizado de máquina (ML) mais rapidamente, entrega melhorias contínuas e evita incidentes custosos.
Como usar a Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs?
Para usar a Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs, você precisa integrar os agentes especializados com seus pipelines de dados existentes e arquiteturas de várias nuvens. A plataforma fornece integração segura com agentes incorporados que analisam dados brutos sem movimentá-los ou duplicá-los, garantindo privacidade e segurança dos dados. Em seguida, você pode monitorar continuamente seus modelos preditivos, modelos generativos, pipelines de dados e repositórios de recursos usando os agentes integrados. A plataforma também suporta o monitoramento de dados estruturados ou não estruturados, executando whylogs em seus dados e enviando os logs para a plataforma.
Principais recursos da Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs
- Monitoramento da saúde do modelo e dos dados
- Monitoramento contínuo para desvio de entrada e saída do modelo
- Identificação de discrepância entre treinamento e inferência
- Melhoria de desempenho da IA ao identificar o melhor modelo candidato e recursos confiáveis
- Rastreabilidade de grupos que contribuem para o desempenho do modelo e introduzem viés
- Resolução proativa de problemas de qualidade de dados em pipelines de recursos
- Segurança LLM (Linguagem e Modelos de Aprendizado) para APIs LLM auto-hospedados e proprietários
- Ações inline para proteção contra prompts com intenção maliciosa e risco de abuso
- Proteção contra as 10 principais vulnerabilidades do OWASP, como injeções de prompt e vazamento de dados
- Avaliação contí