Solutions detecção de deriva de dados à prix réduit

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detecção de deriva de dados

  • Arize AI améliore l’observabilité ML et les insights de performance.
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    Qu'est-ce que arize.com ?
    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 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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