Innovations en outils Datenabdrift-Erkennung

Découvrez des solutions Datenabdrift-Erkennung révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

Datenabdrift-Erkennung

  • Plateforme de surveillance en temps réel et d'observabilité AI.
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    Qu'est-ce que WhyLabs AI Observatory ?
    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.
    Fonctionnalités principales de WhyLabs AI Observatory
    • Observabilité AI
    • Surveillance des modèles
    • Suivi de la qualité des données
    • Alertes en temps réel
    • Outil collaboratif
  • L'agent MLE exploite les LLM pour automatiser les opérations d'apprentissage automatique, notamment le suivi des expériences, la surveillance des modèles et l'orchestration des pipelines.
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    Qu'est-ce que MLE Agent ?
    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.
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