fiddler AI Observability Platform Колдонуучунун колдонмосу

fiddler AI Observability Platform

Продукт маалыматы

Өзгөчөлүктөрү:

• Продукт аты: LLMOps үчүн Fiddler AI Observability Platform
• Өзгөчөлүктөрү: LLM метрикасына мониторинг жүргүзүү жана талдоо үчүн комплекстүү AI байкоочу платформа
• Максаттуу колдонуучулар: Иштеп чыгуучулар, платформа инженериясы жана маалымат илим топтору
• Артыкчылыктары: Жогорку аткаруу жана жоопкерчиликтүү моделдерди жана тиркемелерди жеткирүү үчүн командаларды теңдештирет

Продукт колдонуу нускамалары

Бүттүview:

Fiddler AI Observability Platform уюмдарга моделдерди жана тиркемелерди өмүр бою баалоого, көзөмөлдөөгө, талдоо жана коргоого жардам берүү үчүн иштелип чыккан.

Негизги өзгөчөлүктөрү:

• Performance Evaluation
• Берилиштердин сапатына мониторинг
• Коопсуздук жана коопсуздукту баалоо
• Чыгымдарды оптималдаштыруу анализи
• Ачыктык жана бир тараптуулукту аныктоо
• Privacy Protection
• Моделдин бекемдигин текшерүү

Колдонуу боюнча кадам-кадам көрсөтмө:

1. Белгиленген портал аркылуу Fiddler AI Observability платформасына кириңиз.
2. Мониторинг жана талдоо жүргүзүүнү каалаган моделди же тиркемени жүктөңүз.
3. Жооп канааттануу, маалыматтардын сапаты, коопсуздук, тууралык, ачыктык, бир тараптуулук, купуялуулук жана бекемдик сыяктуу негизги көрсөткүчтөрдүн негизинде мониторинг параметрлерин орнотуңуз.
4. Жакшыртуу багыттарын аныктоо үчүн түзүлгөн отчетторду жана түшүнүктөрдү талдоо.
5. Моделдериңиздин же тиркемелериңиздин иштешин, коопсуздугун жана ишенимдүүлүгүн жогорулатуу үчүн керектүү өзгөртүүлөрдү киргизиңиз.

Көп берилүүчү суроолор

С: Fiddler AI Observability Platform тарабынан каралган негизги көйгөйлөр кайсылар?

A: Платформа иштин натыйжалуулугун баалоого, маалыматтардын сапатына мониторинг жүргүзүүгө, коопсуздукту жана коопсуздукту баалоого, чыгымдарды оптималдаштырууну талдоого, ачыктыкка, бир тараптуулукту аныктоого, купуялуулукту коргоого жана моделдин бекемдигине тестирлөөгө байланыштуу көйгөйлөрдү чечет.

С: LLMOps үчүн MOOD стекинен ишканалар кандай пайда ала алышат?

A: MOOD стекин кабыл алган ишканалар LLM менен иштеген тиркемелерди иштеп чыгууда, жайылтууда жана башкарууда жакшыртылган натыйжалуулукту, ийкемдүүлүктү жана өркүндөтүлгөн колдоону ала алышат.

LLM тиркемелеринин жогорку аткарууну, жүрүм-турумун жана коопсуздугун камсыз кылуу

LLMOps үчүн Fiddler AI Observability Platform
Fiddler ишкананын AI Observability пионери болуп саналат жана жогорку натыйжалуу жана жоопкерчиликтүү моделдерди жана тиркемелерди жеткирүү үчүн уюм боюнча командаларды теңдештирген комплекстүү LLMOps платформасын сунуштайт. Fiddler AI Observability платформасы иштеп чыгуучуларга, платформа инженериясына жана маалымат илим топторуна моделдерди жана тиркемелерди баалоо, мониторинг жүргүзүү, талдоо жана коргоо үчүн жашоо цикли аркылуу жардам берет.
Fiddler уюмдарга туура, коопсуз жана коопсуз чатботторду жана LLM тиркемелерин жеткирүү үчүн генеративдик AI күчүн колдонууга жардам берет:

Fortune 500 уюмдары Fiddlerди жогорку натыйжалуу AI жеткирүү, чыгымдарды азайтуу жана ROI жогорулатуу жана башкарууга жоопкерчиликтүү болуу үчүн колдонушат.

AI боюнча негизги ишканалардын тынчсыздануулары

Ишканалар өз бизнесин өнүктүрүү, киреше мүмкүнчүлүктөрүн көбөйтүү, процесстерди автоматташтыруу жана кардарлардын жана кызматкерлердин канааттануусун жакшыртуу үчүн генеративдик AI жана LLMдерди колдонушат. Бул ишканалар LLMге негизделген тиркемелерди ишке киргизип жатканда, алар ошондой эле өндүрүмдүүлүк, сапат, коопсуздук, купуялуулук, тууралык жана башкалар сыяктуу генеративдик AI менен байланышкан көйгөйлөрдү чечиши керек. LLM тиркемелерин ишке киргизүүдөн мурун бул кооптонууларды чечүү менен, иштеп чыгуучулар, платформа инженериясы жана бизнес топтору акыркы колдонуучуларга натыйжалуу, пайдалуу, коопсуз жана коопсуз LLMлерди жеткирип, жагымсыз натыйжаларды алып чыгышат.

LLMOps үчүн жаңы MOOD стек

MOOD стек LLMOps үчүн LLM тиркемелерин иштеп чыгуу, жайылтуу жана башкарууну стандартташтыруу жана тездетүү үчүн жаңы стек болуп саналат. Стек LLM менен иштеген тиркемелер үчүн маанилүү болгон Моделдөө, AI Көзөмөлдөө, Оркестрация жана Маалымат катмарларын камтыйт. Жайгаштырууларын масштабдоо үчүн MOOD стекин кабыл алган ишканалар жакшыртылган натыйжалуулукту, ийкемдүүлүктү жана өркүндөтүлгөн колдоону алышат.

AI Observability MOOD стекинин эң маанилүү катмары болуп саналат, ал башкарууну, чечмелөөнү жана LLMдердин операциялык натыйжалуулугун жана тобокелдиктерин көзөмөлдөөнү камсыз кылат. Бул катмар өндүрүштүк LLMs натыйжалуу, коопсуз, туура жана ишенимдүү болушун камсыз кылуу үчүн ишкана боюнча кызыкдар тараптар үчүн көрүнүүнү жана ишенимди камсыз кылат.

AI Observability катмары MOOD стекинин туу чокусу болуп саналат, бул ишканалардын LLM жайылтууларынан максималдуу мааниге ээ болуу мүмкүнчүлүгүн жогорулатат.

LLMOps үчүн комплекстүү AI байкоо платформасы

Fiddler AI Observability платформасы кардарларга генеративдик AIнын тегерегиндеги көйгөйлөрдү чечүүгө жардам берүү үчүн иштелип чыккан жана курулган.

AI топтору ачык булактуу, үй ичинде курулган LLM же коммерциялык LLM аркылуу AI тиркемелерин ишке киргизип жатышабы, Fiddler бардык уюмдагы колдонуучуларды өндүрүштөн баштап өндүрүшкө чейин LLMOps тажрыйбасы менен жабдыйт. Fiddler менен сиз чоң тил моделдерин жана тиркемелерин баалоо, мониторинг жүргүзүү, талдоо жана коргой аласыз

Fiddler уюмдарга LLMOps үчүн негиз түзүүгө жардам берүү үчүн комплекстүү, ишкана деңгээлиндеги AI Observability платформасын сунуштайт. Өндүрүштөгү LLMлерди көзөмөлдөө, талдоо жана коргоо. Колдонуучуларга каршы моделдин натыйжаларынан таасир этүүчү тобокелдиктерди азайтуу үчүн галлюцинациялар, каршы чабуулдар жана маалыматтардын агып кетиши сыяктуу маселелерди таап, чечиңиз.

Негизги мүмкүнчүлүктөр

LLM Metrics Мониторинги үчүн Fiddler's Enrichment Framework

Fiddler тез арада жана жооптордо маселелерди өлчөө жана аныктоо үчүн LLM метрикасынын комплекстүү китепканасын же байытуу кызматтарын сунуштайт. Моделди иштеп чыгуучулар жана колдонмо инженерлери алардын колдонуу учурларына ылайыкташтырылган LLM спецификалык көрсөткүчтөрүн тандоо менен алардын мониторингин ыңгайлаштыра алышат. LLM тиркемесинин корутундулары жарыяланганда, байытуу конвейери өлчөөлөрдүн ар тараптуу мониторингин камсыз кылуу менен тандалган LLM метрикасынын негизинде сунуштардын жана жооптордун упайларын баалап, камсыз кылат.

Fiddler RAG архитектурасында кантип иштейт

AI стратегиясына жана колдонуу жагдайына жараша, уюмдар LLMди жайылтуунун төрт жолу бар, анын ичинде контекст менен ыкчам инженерия, издөө кеңейтилген муун (RAG), тактоо жана окутуу. RAG бул LLM тиркемесин жайылтуу үчүн кеңири таралган ыкма, анткени ал LLM тарабынан түзүлгөн жооптордун сапатын жакшыртууда натыйжалуу.

Fiddler уюмдарга LLMди жайылтуу ыкмасын колдонгонуна карабастан, LLMpowered чатботторду жана тиркемелерди LLMOps өмүр циклинде, өндүрүштөн баштап өндүрүшкө чейин ишке киргизүүгө жардам берет.

Ишканалар үчүн LLM Trust стандарттары

LLMди орноткон ишканалар AI операцияларынын коопсуз, этикалык жана шайкеш келишин камсыз кылуу үчүн алты LLM ишеним стандарттарын катуу кармашы керек. Бул стандарттар маалыматтардын купуялыгын коргоо жана AI колдонмолорунун ишенимдүүлүгүн жогорулатуу үчүн абдан маанилүү

LLMOps үчүн AI Observability боюнча өнөктөшүңүз

Fiddler жооптуу AI үчүн AI Observability пионери болуп саналат. Бирдиктүү чөйрө ишеним менен ML/AI иштетүү үчүн жалпы тилди, борборлоштурулган башкарууну жана иш жүзүндөгү түшүнүктөрдү камсыз кылат. Мониторинг, түшүнүктүү AI, аналитика жана адилеттүүлүк мүмкүнчүлүктөрү үй ичинде туруктуу жана коопсуз LLM жана MLOps масштабда куруунун уникалдуу көйгөйлөрүн чечет.

Fiddler убакыттын өтүшү менен өркүндөтүлгөн мүмкүнчүлүктөргө ээ болууга жана жоопкерчиликтүү AI тажрыйбалары үчүн негиз түзүүгө жардам берет.

Fortune 500 уюмдары Fiddlerди өндүрүшкө чейинки жана өндүрүштө жогорку натыйжалуу AI жеткирүү, чыгымдарды азайтуу жана башкарууда жоопкерчиликтүү болуу үчүн колдонушат.

fiddler.ai
sales@fiddler.ai