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WhyLabs AI Observatory
WhyLabs平台通过模型和数据监控实现MLOps，以便高效地检测和防止问题。MLOps（机器学习运维）是将机器学习模型部署到生产环境中的一系列实践和工具，旨在提高模型的可靠性和性能。通过WhyLabs，用户可以实时监控模型的表现，及时发现潜在的异常和问题，从而确保机器学习系统的稳定性和安全性。借助先进的数据监控技术，WhyLabs帮助企业优化其机器学习流程，提升数据驱动决策的效率，确保业务的持续发展。
#AI观测#ML监控#模型监控#数据监控#数据隐私#数据记录#LLM安全#混合SaaS部署#根本原因分析
May 27, 2023
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AI项目详情
什么是WhyLabs AI Observability Platform？
WhyLabs AI Observability Platform是一个云平台无关的解决方案，通过提供模型监控和数据监控功能来支持MLOps。它支持在任何规则下监控任何类型的数据。该平台有助于更快地检测数据和机器学习（ML）问题，提供持续改进，并防止严重的事故。
如何使用WhyLabs AI Observability Platform？
要使用WhyLabs AI Observability Platform，您需要将专注于此目标的代理和现有的数据流线和多云架构集成。该平台提供与内置代理的安全集成，这些代理可以分析原始数据而无需移动或复制数据，确保数据的隐私和安全。
然后，您可以使用集成代理不断监控预测模型、生成模型、数据流线和特征存储。该平台还通过在数据上运行whylogs并将日志上传到平台来支持结构化或非结构化数据的监控。
WhyLabs AI Observability Platform的核心功能
- 模型和数据健康监控
- 连续监控模型输入和输出的流动
- 识别异常-服务偏差
- 通过识别最佳模型组合和可依赖特征来提高AI性能
- 主动解决特征流线和特征存储中的数据质量问题
- 面向自托管和专有LLM API的LLM（语言和学习模型）安全
- 防止OWASP前10名漏洞，如提取注入和数据泄露
- 连续评估LLM建议和响应，确保极高的用户体验
- 企业级功能，包括RBAC、SAML SSO、API控制和高级开发者和通知配置
- 安全合规性（SOC 2 Type 2）
- 高度保密模式的混合SaaS部署模式
- 问题调