Evidently AI

ဤသည်မှာ အဘယ်နည်း

Evidently AI သည် စက်သင်ယူမှု (ML) မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ် (LLM) အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် စောင့်ကြည့်ရန် အမေရိကန်နိုင်ငံမှ ထွက်ရှိလာသော ပွင့်လင်းမြင်သာသည့် (Open-source) မူဘောင်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် အသင်းအဖွဲ့များကို မော်ဒယ်များ တင်သွင်းပြီးနောက်ပိုင်း (Production) စွမ်းဆောင်ရည်ကို စစ်ဆေးရန်၊ ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်များ ပြောင်းလဲသွားမှု (Drift) ကို သိရှိနိုင်ရန် ကူညီပေးပြီး စိတ်ကြိုက်စမ်းသပ်ဒေတာ ထုတ်ပေးခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံပါ ဒက်ရှ်ဘုတ်များကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် အကဲဖြတ်မှုနှင့် စောင့်ကြည့်မှုရလဒ်များကို တစ်ချက်ကြည့်ရုံဖြင့် ရှင်းလင်းစွာ မြင်တွေ့ရစေပါသည်။ Open-source ပရောဂျက်တစ်ခု ဖြစ်သည့်အလျောက် အသင်းအဖွဲ့များအနေဖြင့် မိမိဘာသာ တပ်ဆင်အသုံးပြုရန် (Self-host) နှင့် လိုသလို ပြုပြင်ဖန်တီးရန် (Customize) လွယ်ကူစေပါသည်။

မည်သည့်ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပေးသနည်း

မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီး Live တင်လိုက်ရုံဖြင့် အလုပ်ပြီးသွားသည်မဟုတ်ဘဲ အစစ်အမှန် စိန်ခေါ်မှုမှာ ဒေတာဖြန့်ဝေမှုများ အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲလာခြင်း၊ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်များ တဖြည်းဖြည်း ကျဆင်းလာခြင်းနှင့် LLM အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ ရလဒ်အရည်အသွေးကို သမားရိုးကျ တိုင်းတာမှုများဖြင့် တိုင်းတာရန် ခက်ခဲခြင်းတို့ ဖြစ်ပါသည်။ စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်မှု မရှိပါက လုပ်ငန်းကို ထိခိုက်လာမှသာ ပြဿနာများကို သိရှိရတတ်ပါသည်။ Evidently AI သည် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စောင့်ကြည့်ခြင်းကို စံနှုန်းသတ်မှတ်ပေးကာ အသင်းအဖွဲ့များကို သမားရိုးကျ ML မော်ဒယ်များနှင့် LLM အက်ပ်များ၏ အရည်အသွေးကို စဉ်ဆက်မပြတ် ခြေရာခံနိုင်စေခြင်း၊ စိတ်ကြိုက်စမ်းသပ်ဒေတာများဖြင့် စမ်းသပ်မှုလွှမ်းခြုံမှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်းနှင့် ဒက်ရှ်ဘုတ်များဖြင့် လမ်းကြောင်းများကို ပြသပေးခြင်းတို့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် MLOps/LLMOps ကို ခိုင်မာစွာ လုပ်ဆောင်လိုသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာအသင်းအဖွဲ့များအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ မော်ဒယ်များကို Production တင်ပြီးနောက် အရည်အသွေးကို စဉ်ဆက်မပြတ် ထိန်းချုပ်လိုပြီး Drift နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းမှုများကို စောစီးစွာ သိရှိလိုပါက ဤကဲ့သို့သော Open-source စောင့်ကြည့်ရေး မူဘောင်သည် အရေးကြီးသော အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်ပါသည်။