WhyLabs bietet eine KI-Beobachtungsplattform, die entwickelt wurde, um KI-Anwendungen in Echtzeit zu überwachen, zu sichern und zu optimieren. Die Plattform unterstützt großangelegte Datenoperationen in verschiedenen Branchen und ermöglicht es Teams, Probleme wie Datenverschiebung, Datenqualität und Leistungseinbußen von Modellen zu erkennen und zu beheben. WarumLabs stellt sicher, dass KI-Modelle zuverlässig und leistungsfähig bleiben, wodurch Organisationen mit größerer Gewissheit arbeiten können.

Arize AI ist eine Beobachtungsplattform für maschinelles Lernen und zur Bewertung von großen Sprachmodellen (LLM). Sie bietet Benutzern Echtzeitüberwachung und Analysen zur Identifizierung, Diagnose und Behebung von Problemen in KI-Modellen. Die Plattform hilft sicherzustellen, dass KI-Pipelines reibungslos laufen, indem sie potenzielle Ausfälle, Datenabweichungen und Leistungsprobleme aufzeigt, was eine schnellere Fehlersuche und zuverlässigere KI-Ergebnisse ermöglicht. Arize zielt darauf ab, das Black-Box-Problem in der KI zu beseitigen und Modelle transparenter und verständlicher zu machen.

Der MLE Agent ist ein vielseitiges, KI-gesteuertes Agenten-Framework, das den Betrieb von maschinellem Lernen durch den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle vereinfacht und beschleunigt. Es interpretiert Benutzeranfragen auf hohem Niveau, um komplexe ML-Aufgaben auszuführen, wie z.B. automatische Experimentverfolgung mit MLflow-Integration, Echtzeit-Leistungsüberwachung, Erkennung von Datenverschiebungen und Pipeline-Gesundheitschecks. Benutzer können den Agenten über eine Konversationsschnittstelle auffordern, um Experimentmetriken abzurufen, Trainingsfehler zu diagnostizieren oder Nachtraining zu planen. Der MLE Agent integriert sich nahtlos mit beliebten Orchestrierungsplattformen wie Kubeflow und Airflow, um automatisierte Workflow-Trigger und Benachrichtigungen zu ermöglichen. Seine modulare Plugin-Architektur erlaubt die Anpassung von Datenconnectors, Visualisierungsdashboards und Alarmierungskanälen, was ihn für verschiedene ML-Teams anpassbar macht.