Evidently AI
ໂຄງຮ່າງການແບບ Open-source ສຳລັບການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມ ML models ແລະ LLM apps ພ້ອມຂໍ້ມູນສ້າງຂຶ້ນ (synthetic data) ແລະ ລະບົບໜ້າຈໍສະແດງຜົນ
ນີ້ແມ່ນຫຍັງ
Evidently AI ແມ່ນໂຄງຮ່າງການແບບ Open-source ຈາກ ສາທາລະນະລັດອາເມລິກາ ທີ່ໃຊ້ສຳລັບການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມ 機器學習 (Machine Learning) models ແລະ ລະບົບແອັບພລິເຄຊັນ ລະບົບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM). ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດກວດສອບຜົນງານຫຼັງຈາກເອົາ model ຂຶ້ນລະບົບຕົວຈິງ, ກວດຈັບບັນຫາການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ model (Drift), ພ້ອມທັງສະໜອງການສ້າງຂໍ້ມູນທົດສອບສຳຮອງ ແລະ ໜ້າຈໍສະແດງຜົນ (Dashboard) ທີ່ເຮັດໃຫ້ຜົນການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມເຫັນໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ. ໃນຖານະທີ່ເປັນໂຄງການ Open-source, ມັນຍังສະດວກໃຫ້ທີມງານສາມາດຕິດຕັ້ງດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ປັບແຕ່ງໄດ້ຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ການຝຶກອົບຮົມ model ແລະ ເອົາມັນຂຶ້ນລະບົບ (Deploy) ເປັນພຽງຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນ: ການກະຈາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມເວລາ, ຜົນງານຂອງ model ອາດຈະຫຼຸດລົງຢ່າງງຽບໆ, ແລະ ຄຸນນະພາບຜົນລັບຂອງ LLM apps ແມ່ນຍາກທີ່ຈະວັດແທກດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດແບບດັ້ງເດີມ. ຫາກຂາດການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ບັນຫາກມັກຈະຖືກຄົ້ນພົບເມື່ອມັນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດແລ້ວ. Evidently AI ເຮັດໃຫ້ການປະເມີນ ແລະ ການຕິດຕາມເປັນມາດຕະຖານ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານສາມາດຕິດຕາມຄຸນນະພາບຂອງທັງ model ດັ້ງເດີມ ແລະ LLM ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຕື່ມເຕັມການກວມເອົາການທົດສອບດ້ວຍຂໍ້ມູນສ້າງຂຶ້ນ, ແລະ ສະແດງແນວໂນ້ມຜ່ານໜ້າຈໍ Dashboard. ມັນເໝາະສົມສຳລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ທີມວິສະວະກອນທີ່ຕ້ອງການເຮັດ MLOps／LLMOps ໃຫ້ແຂງແກ່ນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮັກສາຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼັງຈາກ model ຂຶ້ນລະບົບ ແລະ ຄົ້ນພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິຕັ້ງແຕ່ຫົວທີ, ໂຄງຮ່າງການຕິດຕາມແບບ Open-source ນີ້ຈະເປັນພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ປະເມີນ Machine Learning models ແລະ LLM apps
- ຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ model ຫຼັງຂຶ້ນລະບົບ
- ສ້າງຂໍ້ມູນທົດສອບສຳຮອງ (Synthetic test data)
- ສະແດງຜົນຜ່ານໜ້າຈໍ Dashboard ທີ່ເຫັນພາບຈະແຈ້ງ
- ໂຄງຮ່າງການ Open-source ທີ່ສາມາດຕິດຕັ້ງ ແລະ ປັບແຕ່ງໄດ້ເອງ
ຂໍ້ດີ
- ກວມເອົາ cả ການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມ ຜົນງານຂອງ ML ດັ້ງເດີມ ແລະ LLM
- ເປັນ Open-source ສາມາດຕິດຕັ້ງເອງໄດ້, ມີຄວາມຢືດຢຸ່ນ ແລະ โปร่งใส ສູງ
- ໜ້າຈໍ Dashboard ເຮັດໃຫ້ເຫັນແນວໂນ້ມຄຸນນະພາບ ແລະ ບັນຫາໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ
ຂໍ້ເສຍ
- ການນຳໃຊ້ ແລະ ເຊື່ອມໂຍງຕ້ອງການຄວາມສາມາດທາງດ້ານວິສະວະກຳໃນລະດັບໜຶ່ງ
- ການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍຕົວຊີ້ວັດການຕິດຕາມຍັງຕ້ອງການປະສົບການຂອງທີມງານ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ຕິດຕາມການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມເສື່ອມຖອຍຂອງຜົນງານ model ທີ່ຂຶ້ນລະບົບແລ້ວ
- ປະເມີນຄຸນນະພາບຜົນລັບຂອງ LLM apps
- ໃຊ້ຂໍ້ມູນທົດສອບສຳຮອງເພື່ອຕື່ມເຕັມອັດຕາການກວມເອົາການທົດສອບ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ໂຄງຮ່າງການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມແບບ Open-source ທີ່ຮອງຮັບທັງ ML ແລະ LLM, ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງສຳຄັນສຳລັບ MLOps team.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
Evidently AI เป็น Open-source ບໍ່?
ແມ່ນແລ້ວ, ມັນແມ່ນໂຄງຮ່າງການແບບ Open-source ທີ່ທີມງານສາມາດຕິດຕັ້ງດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ປັບແຕ່ງຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ມັນສາມາດຕິດຕາມ LLM apps ໄດ້ບໍ່?
ໄດ້, ມັນຮອງຮັບການປະເມີນ ແລະ ຕິດຕາມທັງ Machine Learning models ດັ້ງເດີມ ແລະ LLM apps.
ຂໍ້ມູນທົດສອບສຳຮອງ (Synthetic data) ມີປະໂຫຍດຫຍັງ?
ມັນຊ່ວຍຕື່ມເຕັມການກວມເອົາການທົດສອບເມື່ອຂໍ້ມູນທົດສອບຕົວຈິງບໍ່ພຽງພໍ, ເຮັດໃຫ້ການປະເມີນສົມບູນແບບຍິ່ງຂຶ້ນ.