Кіраўніцтва карыстальніка платформы назіральнасці fiddler AI

Fiddler AI Observability Platform

Інфармацыя аб прадукце

тэхнічныя характарыстыкі:

• Назва прадукту: платформа назірання Fiddler AI для LLMOps
• Характарыстыкі: Комплексная платформа назірання AI для маніторынгу і аналізу паказчыкаў LLM
• Мэтавыя карыстальнікі: распрацоўшчыкі, каманды распрацоўшчыкаў платформаў і навукі аб дадзеных
• Перавагі: аб'ядноўвае каманды для стварэння высокапрадукцыйных і адказных мадэляў і прыкладанняў

Інструкцыя па ўжыванні прадукту

Скончанаview:

Платформа Fiddler AI Observability Platform распрацавана, каб дапамагчы арганізацыям ацэньваць, кантраляваць, аналізаваць і абараняць мадэлі і прыкладанні на працягу ўсяго іх жыццёвага цыкла.

Асноўныя характарыстыкі:

• Ацэнка дзейнасці
• Маніторынг якасці даных
• Ацэнка бяспекі і бяспекі
• Аналіз аптымізацыі выдаткаў
• Выяўленне празрыстасці і зрушэння
• Абарона прыватнасці
• Тэставанне на трываласць мадэлі

Пакрокавае кіраўніцтва па выкарыстанні:

1. Доступ да платформы назірання Fiddler AI праз прызначаны партал.
2. Загрузіце мадэль або прыкладанне, якое вы хочаце кантраляваць і аналізаваць.
3. Наладзьце параметры маніторынгу на аснове ключавых паказчыкаў эфектыўнасці, такіх як задаволенасць адказам, якасць даных, бяспека, карэктнасць, празрыстасць, прадузятасць, прыватнасць і надзейнасць.
4. Прааналізуйце створаныя справаздачы і інфармацыю, каб вызначыць напрамкі паляпшэння.
5. Унясіце неабходныя змены для павышэння прадукцыйнасці, бяспекі і надзейнасці вашых мадэляў або прыкладанняў.

Часта задаюць пытанні

Пытанне: Якія асноўныя праблемы вырашае платформа назірання Fiddler AI?

A: Платформа вырашае праблемы, звязаныя з ацэнкай прадукцыйнасці, маніторынгам якасці даных, ацэнкай бяспекі і бяспекі, аналізам аптымізацыі выдаткаў, празрыстасцю, выяўленнем зрушэнняў, абаронай канфідэнцыяльнасці і тэставаннем трываласці мадэлі.

Пытанне: Якую карысць могуць атрымаць прадпрыемствы ад выкарыстання стэка MOOD для LLMOps?

A: Прадпрыемствы, якія выкарыстоўваюць стэк MOOD, могуць атрымаць павышаную эфектыўнасць, гнуткасць і палепшаную падтрымку пры распрацоўцы, разгортванні і кіраванні праграмамі на базе LLM.

Забяспечце высокую прадукцыйнасць, паводзіны і бяспеку праграм LLM

Платформа назірання Fiddler AI для LLMOps
Fiddler з'яўляецца піянерам у карпаратыўнай назіральнасці штучнага інтэлекту і прапануе комплексную платформу LLMOps, якая аб'ядноўвае каманды ўсёй арганізацыі для стварэння высокапрадукцыйных і адказных мадэляў і прыкладанняў. Платформа Fiddler AI Observability дапамагае распрацоўшчыкам, распрацоўшчыкам платформы і камандам па навуцы дадзеных на працягу ўсяго жыццёвага цыкла ацэньваць, кантраляваць, аналізаваць і абараняць мадэлі і прыкладанні.
Fiddler дапамагае арганізацыям выкарыстоўваць магчымасці генератыўнага штучнага інтэлекту для прадастаўлення правільных, бяспечных і абароненых чат-ботаў і праграм LLM для:

Арганізацыі з спісу Fortune 500 выкарыстоўваюць Fiddler для забеспячэння высокапрадукцыйнага штучнага інтэлекту, зніжэння выдаткаў і павышэння рэнтабельнасці інвестыцый, а таксама для адказнага кіравання.

Асноўныя праблемы прадпрыемстваў па ІІ

Прадпрыемствы выкарыстоўваюць генератыўны штучны інтэлект і магістратуру, каб развіваць свой бізнес, максымізаваць магчымасці атрымання прыбытку, аўтаматызаваць працэсы і павышаць задаволенасць кліентаў і супрацоўнікаў. Паколькі гэтыя прадпрыемствы запускаюць прыкладанні на аснове LLM, ім таксама неабходна вырашаць праблемы, звязаныя з генератыўным штучным інтэлектам, такія як прадукцыйнасць, якасць, бяспека, прыватнасць, карэктнасць і іншыя. Вырашыўшы гэтыя праблемы перад запускам праграм LLM, распрацоўшчыкі, інжынерныя платформы і бізнес-каманды могуць паставіць канечным карыстальнікам эфектыўныя, карысныя, бяспечныя і бяспечныя праграмы LLM, пазбаўляючы пры гэтым адмоўных вынікаў.

Новы набор MOOD для LLMOps

Стэк MOOD - гэта новы стэк для LLMOps для стандартызацыі і паскарэння распрацоўкі, разгортвання і кіравання праграмамі LLM. Стэк складаецца з узроўняў мадэлявання, назіральнасці штучнага інтэлекту, аркестрацыі і даных, якія важныя для праграм, якія працуюць на LLM. Прадпрыемствы, якія выкарыстоўваюць стэк MOOD для маштабавання сваіх разгортванняў, атрымліваюць павышаную эфектыўнасць, гнуткасць і пашыраную падтрымку.

Назіральнасць штучнага інтэлекту з'яўляецца найбольш важным узроўнем стэка MOOD, які забяспечвае кіраванне, інтэрпрэтацыю і маніторынг аперацыйнай прадукцыйнасці і рызык LLM. Гэты ўзровень забяспечвае бачнасць і ўпэўненасць для зацікаўленых бакоў ва ўсім прадпрыемстве, каб пераканацца, што вытворчыя LLM з'яўляюцца прадукцыйнымі, бяспечнымі, карэктнымі і надзейнымі.

Узровень AI Observability з'яўляецца кульмінацыяй стэка MOOD, які павялічвае здольнасць прадпрыемстваў максымізаваць каштоўнасць ад разгортвання LLM.

Комплексная платформа назіральнасці AI для LLMOps

Платформа Fiddler AI Observability распрацавана і пабудавана, каб дапамагчы кліентам вырашыць праблемы, звязаныя з генератыўным ІІ.

Незалежна ад таго, запускаюць каманды штучнага інтэлекту прыкладанні з адкрытым зыходным кодам, уласныя LLM або камерцыйныя LLM, Fiddler забяспечвае карыстальнікаў ва ўсёй арганізацыі скразным вопытам LLMOps, пачынаючы ад падрыхтоўкі да вытворчасці. З дапамогай Fiddler вы можаце ацэньваць, кантраляваць, аналізаваць і абараняць вялікія моўныя мадэлі і прыкладанні

Fiddler прапануе комплексную платформу AI Observability карпаратыўнага ўзроўню, каб дапамагчы арганізацыям пабудаваць аснову для скразных LLMOps. Маніторынг, аналіз і абарона LLM у вытворчасці. Выяўляйце і вырашайце такія праблемы, як галюцынацыі, спаборніцкія атакі і ўцечка даных, каб звесці да мінімуму рызыкі, якія ўплываюць на карыстальнікаў з-за вынікаў спаборніцкай мадэлі.

Асноўныя магчымасці

Fiddler's Enrichment Framework для маніторынгу паказчыкаў LLM

Fiddler прапануе поўную бібліятэку паказчыкаў LLM або паслуг па ўзбагачэнні для вымярэння і выяўлення праблем у падказках і адказах. Распрацоўшчыкі мадэляў і інжынеры прыкладанняў могуць наладзіць свой маніторынг, выбраўшы пэўныя паказчыкі LLM, адаптаваныя да іх варыянтаў выкарыстання. Па меры публікацыі высноў з прыкладання LLM канвеер узбагачэння ацэньвае і дае ацэнку як падказак, так і адказаў на аснове выбраных паказчыкаў LLM, забяспечваючы поўны маніторынг паказчыкаў.

Як Fiddler працуе ў архітэктуры RAG

У залежнасці ад стратэгіі штучнага інтэлекту і варыянту выкарыстання арганізацыі могуць разгарнуць LLM чатырма спосабамі, у тым ліку аператыўнае праектаванне з кантэкстам, дапоўненае генераванне пошуку (RAG), тонкую наладу і навучанне. RAG з'яўляецца агульным падыходам да разгортвання праграмы LLM, паколькі яна эфектыўна паляпшае якасць адказаў, якія ствараюцца LLM.

Fiddler дапамагае арганізацыям запускаць чат-боты і прыкладанні на базе LLM на працягу ўсяго жыццёвага цыкла LLMOps, ад падрыхтоўкі да вытворчасці, незалежна ад таго, які метад разгортвання LLM яны выкарыстоўваюць.

Стандарты LLM Trust для прадпрыемстваў

Прадпрыемствы, якія разгортваюць LLM, павінны строга прытрымлівацца шасці стандартаў даверу LLM, каб забяспечыць бяспечныя, этычныя і сумяшчальныя аперацыі штучнага інтэлекту. Гэтыя стандарты важныя для захавання прыватнасці даных і павышэння надзейнасці прыкладанняў штучнага інтэлекту

Ваш партнёр па назіранні AI для LLMOps

Fiddler з'яўляецца піянерам у галіне AI Observability для адказнага AI. Уніфікаванае асяроддзе забяспечвае агульную мову, цэнтралізаваныя элементы кіравання і дзейную інфармацыю для давернага ўкаранення ML/AI. Магчымасці маніторынгу, вытлумачальнага штучнага інтэлекту, аналітыкі і справядлівасці вырашаюць унікальныя задачы пабудовы ўласных стабільных і бяспечных LLM і MLO ў вялікіх маштабах.

Fiddler дапамагае вам з цягам часу развіваць пашыраныя магчымасці і ствараць аснову для адказных практык штучнага інтэлекту.

Арганізацыі з спісу Fortune 500 выкарыстоўваюць Fiddler на падрыхтоўцы і вытворчасці, каб забяспечыць высокую прадукцыйнасць штучнага інтэлекту, знізіць выдаткі і быць адказным у кіраванні.

fiddler.ai
sales@fiddler.ai