Fiddler AI Observability Platform
Informació del producte
Especificacions:
- Nom del producte: Fiddler AI Observability Platform for LLMOps
- Característiques: plataforma d'observabilitat d'IA integral per al seguiment i anàlisi de mètriques de LLM
- Usuaris objectiu: desenvolupadors, enginyeria de plataformes i equips de ciència de dades
- Beneficis: alinea els equips per oferir models i aplicacions d'alt rendiment i responsables
Instruccions d'ús del producte
Acabatview:
La plataforma d'observabilitat de la IA de Fiddler està dissenyada per ajudar les organitzacions a avaluar, supervisar, analitzar i protegir models i aplicacions al llarg del seu cicle de vida.
Característiques principals:
- Avaluació del rendiment
- Seguiment de la qualitat de les dades
- Avaluació de seguretat i seguretat
- Anàlisi d'optimització de costos
- Detecció de transparència i biaix
- Protecció de privadesa
- Prova de robustesa del model
Guia d'ús pas a pas:
- Accediu a la plataforma d'observabilitat de la IA de Fiddler a través del portal designat.
- Carregueu el model o l'aplicació que voleu supervisar i analitzar.
- Configureu paràmetres de monitorització basats en indicadors clau de rendiment, com ara la satisfacció de la resposta, la qualitat de les dades, la seguretat, la correcció, la transparència, el biaix, la privadesa i la robustesa.
- Analitzeu els informes i els coneixements generats per identificar àrees de millora.
- Implementeu els canvis necessaris per millorar el rendiment, la seguretat i la fiabilitat dels vostres models o aplicacions.
Preguntes freqüents
P: Quines són les principals preocupacions abordades per la plataforma d'observabilitat de la IA de Fiddler?
R: La plataforma aborda les preocupacions relacionades amb l'avaluació del rendiment, el seguiment de la qualitat de les dades, l'avaluació de la seguretat i la seguretat, l'anàlisi d'optimització de costos, la transparència, la detecció de biaix, la protecció de la privadesa i les proves de robustesa del model.
P: Com es poden beneficiar les empreses de l'ús de la pila MOOD per a LLMOps?
R: Les empreses que adopten la pila MOOD poden millorar l'eficiència, la flexibilitat i el suport millorat per desenvolupar, desplegar i gestionar aplicacions basades en LLM.
Assegureu-vos un alt rendiment, comportament i seguretat de les aplicacions LLM
Fiddler AI Observability Platform for LLMOps
Fiddler és el pioner en l'observabilitat de l'IA empresarial i ofereix una plataforma integral LLMOps que alinea els equips de tota l'organització per oferir models i aplicacions responsables i d'alt rendiment. La plataforma Fiddler AI Observability ajuda els desenvolupadors, l'enginyeria de plataformes i els equips de ciència de dades durant el cicle de vida per avaluar, supervisar, analitzar i protegir models i aplicacions.
Fiddler ajuda les organitzacions a aprofitar el poder de la IA generativa per oferir chatbots i aplicacions LLM correctes, segurs i segurs per:
Les organitzacions de Fortune 500 utilitzen Fiddler per oferir IA d'alt rendiment, reduir costos i augmentar el ROI i ser responsables amb la governança.
Preocupacions clau de l'empresa sobre la IA
Les empreses estan aprofitant la IA generativa i els LLM per fer créixer el seu negoci, maximitzar les oportunitats d'ingressos, automatitzar processos i millorar la satisfacció dels clients i dels empleats. A mesura que aquestes empreses llancen aplicacions basades en LLM, també han d'abordar les preocupacions relacionades amb la IA generativa, com ara el rendiment, la qualitat, la seguretat, la privadesa, la correcció, entre d'altres. En abordar aquestes preocupacions abans del llançament d'aplicacions de LLM, els desenvolupadors, l'enginyeria de plataformes i els equips empresarials poden oferir LLM eficients, útils, segurs i segurs als usuaris finals alhora que s'eliminen els riscos de resultats adversos.
La nova pila MOOD per a LLMOps
La pila MOOD és la nova pila per als LLMOps per estandarditzar i accelerar el desenvolupament, el desplegament i la gestió d'aplicacions LLM. La pila consta de capes de modelatge, observabilitat de l'IA, orquestració i dades que són essencials per a les aplicacions basades en LLM. Les empreses que adopten la pila MOOD per escalar els seus desplegaments aconsegueixen una millora de l'eficiència, flexibilitat i suport millorat.
L'observabilitat de l'IA és la capa més crítica de la pila MOOD, que permet la governança, la interpretabilitat i el seguiment del rendiment operatiu i els riscos dels LLM. Aquesta capa proporciona visibilitat i confiança a les parts interessades de l'empresa per garantir que els LLM de producció siguin eficients, segurs, correctes i fiables.
La capa d'observabilitat de l'IA és la culminació de la pila MOOD, millorant la capacitat de les empreses per maximitzar el valor dels seus desplegaments de LLM.
Plataforma d'observabilitat d'IA integral per a LLMOps
La plataforma Fiddler AI Observability està dissenyada i construïda per ajudar els clients a abordar les preocupacions que envolten la IA generativa.
Tant si els equips d'IA estan llançant aplicacions d'IA amb codi obert, LLM construïts a casa o LLM comercials, Fiddler equipa els usuaris de tota l'organització amb una experiència LLMOps d'extrem a extrem, que abasta des de la preproducció fins a la producció. Amb Fiddler, podeu avaluar, supervisar, analitzar i protegir grans models i aplicacions de llenguatge
Fiddler ofereix una plataforma d'observabilitat d'IA integral i de nivell empresarial per ajudar les organitzacions a construir les bases d'un LLMOps d'extrem a extrem. Supervisar, analitzar i protegir els LLM en producció. Detecteu i resoleu problemes, com ara al·lucinacions, atacs adversaris i fuites de dades, per minimitzar els riscos que afecten els usuaris dels resultats del model adversari.
Capacitats clau
Marc d'enriquiment de Fiddler per al seguiment de mètriques de LLM
Fiddler ofereix una biblioteca completa de mètriques de LLM, o serveis d'enriquiment, per mesurar i emergir problemes en les sol·licituds i respostes. Els desenvolupadors de models i els enginyers d'aplicacions poden personalitzar la seva supervisió seleccionant mètriques de LLM específiques adaptades als seus casos d'ús. A mesura que es publiquen les inferències de l'aplicació LLM, la canalització d'enriquiment avalua i proporciona una puntuació tant de sol·licituds com de respostes en funció de les mètriques de LLM escollides, garantint un seguiment exhaustiu de les mètriques.
Com funciona Fiddler a l'arquitectura RAG
Depenent de l'estratègia d'IA i el cas d'ús, hi ha quatre maneres en què les organitzacions implementen LLM, inclosa l'enginyeria ràpida amb context, la generació augmentada de recuperació (RAG), l'ajustament i la formació. RAG és un enfocament comú per desplegar una aplicació LLM, ja que és eficaç per millorar la qualitat de les respostes generades per un LLM.
Fiddler ajuda les organitzacions a llançar chatbots i aplicacions basades en LLM durant tot el cicle de vida de LLMOps, des de la preproducció fins a la producció, independentment del mètode de desplegament de LLM que utilitzin.
Estàndards de confiança de LLM per a empreses
Les empreses que despleguen LLM han de complir rigorosament els sis estàndards de confiança de LLM per garantir operacions d'IA segures, ètiques i compatibles. Aquests estàndards són essencials per protegir la privadesa de les dades i millorar la fiabilitat de les aplicacions d'IA
El vostre soci per a l'observabilitat de l'IA per a LLMOps
Fiddler és un pioner en l'observabilitat de la IA per a una IA responsable. L'entorn unificat proporciona un llenguatge comú, controls centralitzats i informació útil per operar l'ML/AI amb confiança. Les capacitats de monitorització, intel·ligència artificial explicables, anàlisi i equitat aborden els reptes únics de crear LLM i MLOps a escala interna, estables i segures.
Fiddler us ajuda a créixer en capacitats avançades amb el pas del temps i a crear un marc per a pràctiques responsables d'IA.
Les organitzacions de Fortune 500 utilitzen Fiddler en la preproducció i la producció per oferir IA d'alt rendiment, reduir costos i ser responsable en el govern.
violinista.ai
sales@fiddler.ai
Documents/Recursos
 |
Fiddler AI Observability Platform [pdfGuia de l'usuari AI Observability Platform, AI, Observability Platform, Platform |
