Plateforme d'observabilité de l'IA WhyLabs

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Introduction :
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.
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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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