Censius é uma plataforma de observabilidade de IA que auxilia empresas a monitorar, analisar e explicar continuamente seus modelos de produção. Ao oferecer ferramentas abrangentes para detectar e diagnosticar problemas, capacita as equipes de ciência de dados a garantir desempenho, confiabilidade e transparência ideais dos modelos de IA. Aumente o desempenho no mundo real de seus modelos de IA com o robusto conjunto de recursos de monitoramento, análise e diagnóstico do Censius.

O Agente MLE é uma estrutura versátil baseada em IA que simplifica e acelera operações de machine learning aproveitando modelos avançados de linguagem. Interpreta consultas de alto nível para executar tarefas complexas de ML, como rastreamento automatizado de experimentos com integração ao MLflow, monitoramento de desempenho em tempo real, detecção de deriva de dados e verificações de integridade de pipelines. Usuários podem interagir com o agente via interface conversacional para obter métricas de experimentos, diagnosticar falhas ou agendar re-treinamentos. O Agente MLE integra-se perfeitamente com plataformas de orquestração populares como Kubeflow e Airflow, permitindo gatilhos automáticos e notificações. Sua arquitetura modular de plugins permite personalização de conectores de dados, dashboards e canais de alerta, adaptando-se às diversas rotinas de equipes de ML.

AutoML-Agent fornece uma estrutura versátil baseada em Python que orquestra cada etapa do ciclo de vida do aprendizado de máquina por meio de uma interface de agente inteligente. Começando com ingestão automatizada de dados, realiza análises exploratórias, tratamento de valores ausentes e criação de recursos usando pipelines configuráveis. Em seguida, realiza busca por arquitetura de modelo e otimização de hiperparâmetros alimentada por grandes modelos de linguagem para sugerir configurações ótimas. O agente executa experimentos em paralelo, rastreando métricas e visualizações para comparar o desempenho. Assim que o melhor modelo é identificado, AutoML-Agent simplifica o deployment gerando containers Docker ou artefatos nativos de nuvem compatíveis com plataformas MLOps comuns. Os usuários podem personalizar workflows via plugins e monitorar a deriva do modelo ao longo do tempo, garantindo soluções de IA robustas, eficientes e reprodutíveis em ambientes de produção.