מדריך למשתמש של Fiddler AI Observability Platform

פלטפורמת תצפית בינה מלאכותית של כנר

מידע על המוצר

מפרטים:

• שם המוצר: Fiddler AI Observability Platform עבור LLMOps
• מאפיינים: פלטפורמת צפייה מקיפה של AI לניטור וניתוח מדדי LLM
• משתמשי יעד: מפתחים, צוותי הנדסת פלטפורמות ומדעי הנתונים
• יתרונות: מיישרת צוותים כדי לספק דגמים ויישומים בעלי ביצועים גבוהים ואחראים

הוראות שימוש במוצר

מֵעַלview:

פלטפורמת התצפית של Fiddler AI נועדה לעזור לארגונים להעריך, לנטר, לנתח ולהגן על מודלים ויישומים לאורך מחזור החיים שלהם.

תכונות עיקריות:

• הערכת ביצועים
• ניטור איכות נתונים
• הערכת בטיחות ואבטחה
• ניתוח אופטימיזציית עלויות
• זיהוי שקיפות והטיות
• הגנת הפרטיות
• בדיקת יציבות דגם

מדריך שימוש שלב אחר שלב:

1. גש לפלטפורמת התצפית של Fiddler AI דרך הפורטל המיועד.
2. העלה את הדגם או האפליקציה שברצונך לנטר ולנתח.
3. הגדר פרמטרי ניטור המבוססים על מדדי ביצועים מרכזיים כגון שביעות רצון בתגובה, איכות נתונים, בטיחות, נכונות, שקיפות, הטיה, פרטיות וחוסן.
4. נתח את הדוחות והתובנות שנוצרו כדי לזהות תחומי שיפור.
5. יישם את השינויים הדרושים כדי לשפר את הביצועים, האבטחה והאמינות של הדגמים או היישומים שלך.

שאלות נפוצות

ש: מהן החששות העיקריים שבהם מתייחסת פלטפורמת התצפית של Fiddler AI?

ת: הפלטפורמה מתייחסת לחששות הקשורים להערכת ביצועים, ניטור איכות נתונים, הערכת בטיחות ואבטחה, ניתוח אופטימיזציית עלויות, שקיפות, זיהוי הטיה, הגנת פרטיות ובדיקת חוסן מודל.

ש: כיצד ארגונים יכולים להפיק תועלת משימוש בערימת MOOD עבור LLMOps?

ת: ארגונים המאמצים את מחסנית MOOD יכולים להשיג יעילות משופרת, גמישות ותמיכה משופרת בפיתוח, פריסה וניהול של יישומים המופעלים על ידי LLM.

להבטיח ביצועים גבוהים, התנהגות ובטיחות של יישומי LLM

פלטפורמת תצפית בינה מלאכותית של Fiddler עבור LLMOps
Fiddler היא החלוצה בתחום תצפית בינה מלאכותית ארגונית ומציעה פלטפורמת LLMOPS מקיפה שמיישרת צוותים ברחבי הארגון כדי לספק מודלים ויישומים בעלי ביצועים גבוהים ואחראים. פלטפורמת Fiddler AI Observability מסייעת למפתחים, הנדסת פלטפורמות וצוותי מדעי הנתונים לאורך מחזור החיים להעריך, לנטר, לנתח ולהגן על מודלים ויישומים.
Fiddler עוזר לארגונים לרתום את הכוח של AI מחולל כדי לספק צ'אטבוטים נכונים, בטוחים ומאובטחים ויישומי LLM ל:

ארגוני Fortune 500 משתמשים ב-Fiddler כדי לספק בינה מלאכותית עם ביצועים גבוהים, להפחית עלויות ולהגדיל את החזר ה-ROI, ולהיות אחראי על הממשל.

דאגות ארגוניות מרכזיות בנושא בינה מלאכותית

ארגונים ממנפים בינה מלאכותית ו-LLM כדי להגדיל את העסק שלהם, למקסם הזדמנויות הכנסה, להפוך תהליכים לאוטומטיים ולשפר את שביעות רצון הלקוחות והעובדים. כאשר ארגונים אלה משיקים יישומים מבוססי LLM, הם צריכים גם לטפל בחששות סביב AI יצירתי כמו ביצועים, איכות, בטיחות, פרטיות, נכונות ועוד. על ידי התייחסות לחששות אלה לפני השקת יישומי LLM, מפתחים, הנדסת פלטפורמות וצוותים עסקיים יכולים לספק LLMs ביצועים, מועילים, בטוחים ומאובטחים למשתמשי הקצה תוך מניעת תוצאות שליליות.

מחסנית MOOD החדשה ל-LLMOps

מחסנית MOOD היא המחסנית החדשה של LLMOPS לסטנדרטיזציה והאצת פיתוח, פריסה וניהול של יישומי LLM. המחסנית כוללת שכבות מידול, יכולת תצפית בינה מלאכותית, תזמורת ונתונים החיוניות ליישומים המופעלים על ידי LLM. ארגונים המאמצים את מחסנית MOOD להגדלת הפריסה שלהם זוכים לשיפור ביעילות, גמישות ותמיכה משופרת.

תצפית בינה מלאכותית היא השכבה הקריטית ביותר של מחסנית MOOD, המאפשרת ממשל, פרשנות וניטור של ביצועים תפעוליים וסיכונים של LLMs. שכבה זו מספקת את הנראות והביטחון עבור מחזיקי עניין ברחבי הארגון כדי להבטיח ש-LLMs לייצור הם ביצועיים, בטוחים, נכונים ומהימנים.

שכבת AI Observability היא שיאה של מחסנית MOOD, ומשפרת את היכולת של ארגונים למקסם את הערך מפריסות ה-LLM שלהם.

פלטפורמת תצפית מקיפה בינה מלאכותית עבור LLMOps

פלטפורמת התבוננות בינה מלאכותית של Fiddler תוכננה ונבנתה כדי לעזור ללקוחות להתמודד עם החששות סביב בינה מלאכותית גנרטיבית.

בין אם צוותי בינה מלאכותית משיקים יישומי בינה מלאכותית באמצעות קוד פתוח, LLMs שנבנו בעצמם או LLMs מסחריים, Fiddler מציידת את המשתמשים ברחבי הארגון עם חווית LLMOps מקצה לקצה, החל מקדם ייצור ועד לייצור. עם Fiddler, אתה יכול להעריך, לנטר, לנתח ולהגן על מודלים ויישומים של שפות גדולים

Fiddler מציעה פלטפורמת AI Observability מקיפה ברמה ארגונית כדי לעזור לארגונים לבנות את הבסיס ל-LLMOps מקצה לקצה. ניטור, נתח והגן על LLMs בייצור. זיהוי ופתרון בעיות, כמו הזיות, התקפות יריבות ודליפת נתונים, כדי למזער סיכונים המשפיעים על המשתמשים כתוצאה מתוצאות מודל יריבות.

יכולות מפתח

מסגרת העשרה של כנר לניטור מדדי LLM

Fiddler מציעה ספרייה מקיפה של מדדי LLM, או שירותי העשרה, כדי למדוד ולהעלות בעיות בהנחיות ובתגובות. מפתחי מודלים ומהנדסי אפליקציות יכולים להתאים אישית את הניטור שלהם על ידי בחירת מדדי LLM ספציפיים המותאמים למקרי השימוש שלהם. ככל שמתפרסמות מסקנות מאפליקציית LLM, צינור ההעשרה מעריך ומספק ציון הן של הנחיות והן של תגובות בהתבסס על מדדי ה-LLM שנבחרו, מה שמבטיח ניטור מדדים מקיף.

כיצד פועל כנר בארכיטקטורת RAG

בהתאם לאסטרטגיית הבינה המלאכותית ולמקרה השימוש, ישנן ארבע דרכים שבהן ארגונים פורסים LLMs, כולל הנדסה מיידית עם הקשר, אחזור מוגדל דור (RAG), כוונון עדין והדרכה. RAG היא גישה נפוצה לפריסת יישום LLM מכיוון שהיא יעילה בשיפור איכות התגובות שנוצרות על ידי LLM.

Fiddler מסייע לארגונים להשיק צ'אטבוטים ויישומים המופעלים על ידי LLM לאורך כל מחזור החיים של LLMOps, מהקדם-ייצור ועד לייצור, ללא קשר לשיטת הפריסה של LLM שהם משתמשים בהם.

תקני אמון LLM לארגונים

ארגונים הפורסים LLMs חייבים לדבוק בקפדנות בששת תקני אמון LLM כדי להבטיח פעולות AI מאובטחות, אתיות ותואמות. תקנים אלה חיוניים לשמירה על פרטיות הנתונים ולשיפור האמינות של יישומי AI

השותף שלך לתצפית בינה מלאכותית עבור LLMOps

Fiddler הוא חלוץ ב-AI Observability עבור AI אחראי. הסביבה המאוחדת מספקת שפה משותפת, בקרות מרכזיות ותובנות ניתנות לפעולה להפעלת ML/AI עם אמון. יכולות ניטור, בינה מלאכותית ניתנת להסבר, אנליטיקה והגינות עונות על האתגרים הייחודיים של בניית LLM ו-MLOps יציבים ומאובטחים בתוך הבית בקנה מידה.

Fiddler עוזר לך לצמוח ליכולות מתקדמות לאורך זמן ולבנות מסגרת לשיטות AI אחראיות.

ארגוני Fortune 500 משתמשים ב-Fiddler בפרודוקציה ובייצור כדי לספק AI עם ביצועים גבוהים, להפחית עלויות ולהיות אחראי בניהול.

fiddler.ai
sales@fiddler.ai