WhyLabs fournit une plateforme d'observabilité AI conçue pour surveiller, sécuriser et optimiser les applications AI en temps réel. La plateforme prend en charge les opérations de données à grande échelle dans divers secteurs, permettant aux équipes de détecter et de résoudre des problèmes tels que la dérive des données, la qualité des données et la dégradation de la performance du modèle. WhyLabs s'assure que les modèles AI restent fiables et performants, aidant ainsi les organisations à fonctionner avec plus de certitude.

Arize AI est une plateforme d’observabilité d'apprentissage machine et d'évaluation de modèles de langage large (LLM). Elle fournit aux utilisateurs une surveillance en temps réel et des analyses pour identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes dans les modèles d'IA. La plateforme aide à garantir que les pipelines d’IA fonctionnent en douceur en mettant en évidence les échecs potentiels, les dérives de données et les problèmes de performance, facilitant ainsi un dépannage plus rapide et des résultats d'IA plus fiables. Arize vise à éliminer la préoccupation du black box dans l'IA, rendant les modèles plus transparents et compréhensibles.

L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.