Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs

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Introduction :
La plateforme WhyLabs permet le MLOps avec le suivi des modèles et des données pour une détection et une prévention efficaces des problèmes.
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May 27 2023
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Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs Informations sur le produit

Qu'est-ce que Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs ?

La plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs est une solution inter-cloud qui permet le MLOps en fournissant des fonctionnalités de suivi des modèles et des données. Elle prend en charge la surveillance de tout type de données à n'importe quelle échelle. La plateforme aide à détecter plus rapidement les problèmes de données et d'apprentissage automatique (ML), apporte des améliorations continues et prévient les incidents coûteux.

Comment utiliser Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs ?

Pour utiliser la plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs, vous devez intégrer les agents spécialement conçus avec vos pipelines de données existants et vos architectures multi-cloud. La plateforme offre une intégration sécurisée avec des agents intégrés qui analysent les données brutes sans les déplacer ni les dupliquer, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité des données. Vous pouvez ensuite surveiller en continu vos modèles prédictifs, modèles génératifs, pipelines de données et magasins de fonctionnalités à l'aide des agents intégrés. La plateforme prend également en charge la surveillance de données structurées ou non structurées en exécutant whylogs sur vos données et en téléchargeant les journaux sur la plateforme.

Fonctionnalités de base de Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs

Surveillance de la santé des modèles et des données

Surveillance continue du décalage d'entrée et de sortie des modèles

Identification de l'écart entre l'entraînement et le serveur

Amélioration des performances de l'IA en identifiant le meilleur modèle et les fonctionnalités fiables

Traçabilité des cohortes qui contribuent aux performances du modèle et introduisent un biais

Résolution proactive des problèmes de qualité des données dans les pipelines de fonctionnalités et les magasins de fonctionnalités

Sécurité LLM (Language and Learning Models) pour les API LLM auto-hébergées et propriétaires

Actions en ligne pour se protéger contre les sollicitations malveillantes et les risques d'abus

Protection contre les vulnérabilités OWASP Top 10, telles que les injections de sollicitations et les fuites de données

Évaluation continue des sollicitations LLM et des réponses pour garantir une expérience utilisateur positive

Fonctionnalités de niveau professionnel, y compris RBAC, SSO SAML, contrôles API et configurations avancées de déclencheur et de notification

Conformité en matière de sécurité (SOC 2 de type 2)

Modèle de déploiement SaaS hybride pour les modèles hautement confidentiels

Outils d'analyse des causes fondamentales pour les enquêtes sur les problèmes

Algorithmes de surveillance puissants pour des surveillances intelligentes des bases et des saisons

Intégration transparente avec les pipelines et les outils existants

Les cas d'utilisation de Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs

#1

Services financiers : Protéger les entreprises de services financiers contre les risques de partialité et d'opacité de l'IA

#2

Logistique et fabrication : S'assurer que l'IA apporte en permanence un avantage aux entreprises de logistique et de fabrication

#3

Commerce de détail et e-commerce : Optimiser les décisions commerciales de détail et garantir des modèles précis et fiables

#4

Santé : Surveiller les systèmes d'IA utilisés dans les soins de santé pour garantir la fiabilité, la conformité et la sécurité des patients

FAQ de Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs

Quels types de données peuvent être surveillés avec la plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs ?

La plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs est-elle compatible avec les architectures multi-cloud ?

La plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs prend-elle en charge la surveillance des modèles linguistiques et d'apprentissage (LLM) ?

La plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs est-elle conforme aux normes de sécurité ?

La plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs peut-elle gérer de grandes quantités de données ?

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Intro to LLM Security - OWASP Top 10 for Large Language Models (LLMs)

Workshop links: WhyLabs Sign-up: https://whylabs.ai/free LangKit GitHub (give us a star!): https://github.com/whylabs/langkit Colab Notebook: https://bit.ly/whylabs-OWASPLLM10 Join the Responsible AI Slack Group: http://join.slack.whylabs.ai/ Join our workshop designed to equip you with the knowledge and skills to use LangKit with Hugging Face models. Guided by WhyLabs CEO Alessya Visnjic, you'll learn how to assess the security risks of your LLM application and how to protect your application from adversarial scenarios. This workshop will cover how to tackle the OWASP Top 10 security challenges for Large Language Model Applications (version 1.1). LLM01: Prompt Injection LLM02: Insecure Output Handling LLM03: Training Data Poisoning LLM04: Model Denial of Service LLM05: Supply Chain Vulnerabilities LLM06: Sensitive Information Disclosure LLM07: Insecure Plugin Design LLM08: Excessive Agency LLM09: Overreliance LLM10: Model Theft What you’ll need: A free WhyLabs account (https://whylabs.ai/free) A Google account (for saving a Google Colab) Who should attend: Anyone interested in building applications with LLMs, AI Observability, Model monitoring, MLOps, and DataOps! This workshop is designed to be approachable for most skill levels. Familiarity with machine learning and Python will be useful, but it's not required to attend. By the end of this workshop, you’ll be able to implement security techniques to your large language models (LLMs) . Bring your curiosity and your questions. By the end of the workshop, you'll leave with a new level of comfort and familiarity with LangKit and be ready to take your language model development and monitoring to the next level.

WhyLabs
Nov 17 2023
9.4K
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19:19

Alessya Visnjic, whylabs.ai | Supercloud 6

Alessya Visnjic, co-founder and CEO of WhyLabs, speaks with theCUBE Research analyst John Furrier during Supercloud 6, discussing the transformative impact of MLOps and generative AI on organizational strategies. They explore how these technologies are evolving the AI stack, making AI application creation more accessible to developers and emphasizing the need for enterprises to secure their data to expedite business decisions. Get insights into what you might have missed at Supercloud 6: AI Innovators https://siliconangle.com/2024/03/15/three-insights-ai-innovators-walmart-uber-supercloud6/ The conversation further delves into the rapid expansion and introduction of new products aimed at improving observability and control over applications. Visnjic highlights the significance of making AI-powered applications more accessible and the role of big cloud companies in simplifying deployment processes. Security challenges in LLMs and AI-gen applications are also discussed, focusing on new security metrics and strategies for safe adoption. Check out the full article https://siliconangle.com/2024/03/12/organizational-ai-strategies-mlops-generative-ai-2024-supercloud6/ Explore theCUBE's complete Supercloud event series coverage at supercloud.world https://events.cube365.net/supercloud Catch up on theCUBE's video coverage of Supercloud 6: AI Innovators https://www.youtube.com/watch?v=plEK22-zEJE&list=PLenh213llmcZKPngL8n5CHYDnr4weWfYB #theCUBE #Supercloud6 #theCUBEResearch #WhyLabs #MLOps #observability #security

SiliconANGLE theCUBE
Mar 12 2024
6.3K
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1:33:46

Intro to ML Monitoring: Data Drift, Quality, Bias and Explainability

Workshop Links: - Free WhyLabs Signup: https://whylabs.ai/free - Notebook: https://bit.ly/ml-monitor-colab - whylogs github (give us a star!) https://github.com/whylabs/whylogs/ - Join The AI Slack group: https://bit.ly/r2ai-slack LLM monitoring: https://github.com/whylabs/langkit If you want to build reliable pipelines, trustworthy data, and responsible AI applications, you need to validate and monitor your data & ML models! In this workshop we’ll cover how to ensure model reliability and performance to implement your own AI observability solution from start to finish. Once completed you'll also receive a certificate! This workshop will cover: Detecting data drift Measuring model drift Monitoring model performance Data quality validation Measuring Bias & Fairness Model explainability What you’ll need: A modern web browser A Google account (for saving a Google Colab) Sign up free a free WhyLabs account (https://whylabs.ai/free) Who should attend: Anyone interested in AI Observability, Model monitoring, MLOps, and DataOps! This workshop is designed to be approachable for most skill levels. Familiarity with machine learning and Python will be useful, but it's not required. By the end of this workshop, you’ll be able to implement data and AI observability into your own pipelines (Kafka, Airflow, Flyte, etc) and ML applications to catch deviations and biases in data or ML model behavior. About the instructor: Sage Elliott enjoys breaking down the barrier to AI observability, talking to amazing people in the Robust & Responsible AI community, and teaching workshops on machine learning. Sage has worked in hardware and software engineering roles at various startups for over a decade. Connect with Sage on LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sageelliott/ About WhyLabs: WhyLabs.ai is an AI observability platform that prevents data & model performance degradation by allowing you to monitor your data and machine learning models in production. https://whylabs.ai/ Check out our open-source data & ML monitoring project: https://github.com/whylabs/whylogs Do you want to connect with the community, learn about WhyLabs, or get project support? Join the WhyLabs + Robust & Responsible AI community Slack: https://bit.ly/rsqrd-slack

WhyLabs
Oct 18 2023
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Un total de 57 données de médias sociaux doivent être déverrouillées pour être consultées

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Utilisez les badges de site web pour obtenir le soutien de votre communauté lors du lancement de Toolify. Ils sont faciles à intégrer à votre page d'accueil ou à votre pied de page.

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