Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs
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 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 contínua de prompts e respostas do LLM para garantir uma experiência do usuário positiva
Recursos de nível empresarial, incluindo RBAC, SAML SSO, controles de API e configurações avançadas de gatilho e notificação
Conformidade de segurança (SOC 2 Tipo 2)
Modelo de implantação híbrida de SaaS para modelos altamente confidenciais
Ferramentas de análise de causa raiz para investigação de problemas
Algoritmos de monitoramento avançados para baselines inteligentes e monitoramento sazonal
Integração perfeita com pipelines e ferramentas existentes
Casos de uso da Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs
Serviços Financeiros: Proteja empresas de serviços financeiros dos riscos de viés e opacidade da IA
Logística e Manufatura: Garanta que a IA continue proporcionando vantagens para empresas de logística e manufatura
Varejo e E-commerce: Otimize decisões de negócios no varejo e garanta modelos precisos e confiáveis
Saúde: Monitore sistemas de IA usados na área da saúde para garantir confiabilidade, conformidade e segurança do paciente
Perguntas frequentes de Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs
Quais tipos de dados podem ser monitorados com a Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs?
A Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs é compatível com arquiteturas de várias nuvens?
A Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs suporta o monitoramento de modelos de linguagem e aprendizado (LLM)?
A Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs está em conformidade com os padrões de segurança?
A Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs consegue lidar com grandes volumes de dados?
Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs E-mail de suporte e contato de atendimento ao cliente e contato de reembolso, etc.
Mais contato, visite a página de contato(https://whylabs.ai/contact-us#form)
Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs Empresa
Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs Nome da empresa: WhyLabs, Inc. .
Mais sobre Plataforma de Observabilidade de IA da WhyLabs, visite a página sobre nós(https://whylabs.ai/about) .
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