Plateforme d'observabilité de l'IA fiddler
Informations sur le produit
Caractéristiques:
- Nom du produit : Plateforme d'observabilité Fiddler AI pour LLMOps
- Caractéristiques : Plateforme complète d'observabilité de l'IA pour surveiller et analyser les métriques LLM
- Utilisateurs cibles : développeurs, équipes d'ingénierie de plateforme et de science des données
- Avantages : Aligne les équipes pour fournir des modèles et des applications performants et responsables
Instructions d'utilisation du produit
Surview:
La plateforme d'observabilité Fiddler AI est conçue pour aider les organisations à évaluer, surveiller, analyser et protéger les modèles et les applications tout au long de leur cycle de vie.
Caractéristiques principales :
- Évaluation des performances
- Surveillance de la qualité des données
- Évaluation de la sûreté et de la sécurité
- Analyse d'optimisation des coûts
- Transparence et détection des biais
- Protection de la vie privée
- Test de robustesse du modèle
Guide d'utilisation étape par étape :
- Accédez à la plateforme d'observabilité Fiddler AI via le portail désigné.
- Téléchargez le modèle ou l'application que vous souhaitez surveiller et analyser.
- Définissez des paramètres de surveillance basés sur des indicateurs de performance clés tels que la satisfaction des réponses, la qualité des données, la sécurité, l'exactitude, la transparence, la partialité, la confidentialité et la robustesse.
- Analysez les rapports et les informations générés pour identifier les domaines d'amélioration.
- Mettez en œuvre les modifications nécessaires pour améliorer les performances, la sécurité et la fiabilité de vos modèles ou applications.
Questions fréquemment posées
Q : Quelles sont les principales préoccupations résolues par la plateforme d'observabilité Fiddler AI ?
R : La plateforme répond aux préoccupations liées à l'évaluation des performances, à la surveillance de la qualité des données, à l'évaluation de la sûreté et de la sécurité, à l'analyse de l'optimisation des coûts, à la transparence, à la détection des biais, à la protection de la vie privée et aux tests de robustesse des modèles.
Q : Comment les entreprises peuvent-elles bénéficier de l'utilisation de la pile MOOD pour LLMOps ?
R : Les entreprises qui adoptent la pile MOOD peuvent gagner en efficacité, en flexibilité et en support amélioré dans le développement, le déploiement et la gestion d'applications basées sur LLM.
Garantir des performances, un comportement et une sécurité élevés des applications LLM
Plateforme d'observabilité Fiddler AI pour LLMOps
Fiddler est le pionnier de l'observabilité de l'IA d'entreprise et propose une plate-forme LLMOps complète qui aligne les équipes de toute l'organisation pour fournir des modèles et des applications hautement performants et responsables. La plateforme Fiddler AI Observability aide les développeurs, les équipes d'ingénierie de plateforme et de science des données tout au long du cycle de vie à évaluer, surveiller, analyser et protéger les modèles et les applications.
Fiddler aide les organisations à exploiter la puissance de l'IA générative pour fournir des chatbots et des applications LLM corrects, sûrs et sécurisés pour :
Les organisations Fortune 500 utilisent Fiddler pour fournir une IA hautes performances, réduire les coûts et augmenter le retour sur investissement, et être responsables en matière de gouvernance.
Principales préoccupations des entreprises concernant l’IA
Les entreprises tirent parti de l'IA générative et des LLM pour développer leur activité, maximiser les opportunités de revenus, automatiser les processus et améliorer la satisfaction des clients et des employés. À mesure que ces entreprises lancent des applications basées sur LLM, elles doivent également répondre aux préoccupations liées à l'IA générative telles que les performances, la qualité, la sécurité, la confidentialité, l'exactitude, etc. En répondant à ces préoccupations avant de lancer des applications LLM, les développeurs, les équipes d'ingénierie de plate-forme et les équipes commerciales peuvent fournir des LLM performants, utiles, sûrs et sécurisés aux utilisateurs finaux tout en évitant les risques d'effets indésirables.
La nouvelle pile MOOD pour LLMOps
La pile MOOD est la nouvelle pile permettant aux LLMOps de normaliser et d'accélérer le développement, le déploiement et la gestion d'applications LLM. La pile comprend les couches de modélisation, d'observabilité de l'IA, d'orchestration et de données qui sont essentielles pour les applications basées sur LLM. Les entreprises qui adoptent la pile MOOD pour faire évoluer leurs déploiements bénéficient d'une efficacité, d'une flexibilité et d'un support améliorés.
L'observabilité de l'IA est la couche la plus critique de la pile MOOD, permettant la gouvernance, l'interprétabilité et la surveillance des performances opérationnelles et des risques des LLM. Cette couche offre la visibilité et la confiance aux parties prenantes de l'entreprise pour garantir que les LLM de production sont performants, sûrs, corrects et dignes de confiance.
La couche d'observabilité de l'IA est le point culminant de la pile MOOD, améliorant la capacité des entreprises à maximiser la valeur de leurs déploiements LLM.
Plateforme complète d'observabilité de l'IA pour LLMOps
La plateforme Fiddler AI Observability est conçue et construite pour aider les clients à répondre aux préoccupations liées à l'IA générative.
Que les équipes d'IA lancent des applications d'IA à l'aide de LLM open source construits en interne ou de LLM commerciaux, Fiddler offre aux utilisateurs de l'ensemble de l'organisation une expérience LLMOps de bout en bout, allant de la pré-production à la production. Avec Fiddler, vous pouvez évaluer, surveiller, analyser et protéger de grands modèles et applications linguistiques
Fiddler propose une plate-forme complète d'observabilité de l'IA de niveau entreprise pour aider les organisations à jeter les bases d'un LLMOps de bout en bout. Surveillez, analysez et protégez les LLM en production. Détectez et résolvez les problèmes, tels que les hallucinations, les attaques contradictoires et les fuites de données, afin de minimiser les risques affectant les utilisateurs en raison des résultats contradictoires du modèle.
Principales capacités
Cadre d'enrichissement de Fiddler pour la surveillance des métriques LLM
Fiddler propose une bibliothèque complète de métriques LLM, ou services d'enrichissement, pour mesurer et faire apparaître les problèmes dans les invites et les réponses. Les développeurs de modèles et les ingénieurs d'applications peuvent personnaliser leur surveillance en sélectionnant des métriques LLM spécifiques adaptées à leurs cas d'utilisation. Au fur et à mesure que les inférences de l'application LLM sont publiées, le pipeline d'enrichissement évalue et fournit un score d'invites et de réponses en fonction des métriques LLM choisies, garantissant ainsi une surveillance complète des métriques.
Comment fonctionne Fiddler dans l'architecture RAG
En fonction de la stratégie d'IA et du cas d'utilisation, les organisations disposent de quatre méthodes pour déployer des LLM : l'ingénierie rapide avec contexte, la génération augmentée par récupération (RAG), le réglage fin et la formation. RAG est une approche courante pour déployer une application LLM car elle est efficace pour améliorer la qualité des réponses générées par un LLM.
Fiddler aide les organisations à lancer des chatbots et des applications basés sur LLM tout au long du cycle de vie des LLMOps, de la pré-production à la production, quelle que soit la méthode de déploiement LLM qu'elles utilisent.
Normes de confiance LLM pour les entreprises
Les entreprises déployant des LLM doivent adhérer rigoureusement aux six normes de confiance LLM pour garantir des opérations d'IA sécurisées, éthiques et conformes. Ces normes sont essentielles pour protéger la confidentialité des données et améliorer la fiabilité des applications d'IA.
Votre partenaire pour l'observabilité de l'IA pour LLMOps
Fiddler est un pionnier de l’observabilité de l’IA pour une IA responsable. L'environnement unifié fournit un langage commun, des contrôles centralisés et des informations exploitables pour opérationnaliser le ML/AI en toute confiance. Les capacités de surveillance, d'IA explicable, d'analyse et d'équité répondent aux défis uniques liés à la création de LLM et de MLOps internes stables et sécurisés à grande échelle.
Fiddler vous aide à acquérir des capacités avancées au fil du temps et à créer un cadre pour des pratiques d'IA responsables.
Les organisations Fortune 500 utilisent Fiddler en pré-production et en production pour fournir une IA haute performance, réduire les coûts et être responsable en matière de gouvernance.
violoneux.ai
ventes@fiddler.ai
Documents / Ressources
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