Варианты использования мониторинга ИИ
Узнайте, как наш API веб-поиска предоставляет критически важные данные в реальном времени, необходимые для обеспечения основных функций мониторинга ИИ, от обнаружения дрейфа до наблюдаемости LLM.
Производительность моделей в реальном времени и обнаружение дрейфа
Эти инструменты, необходимые для MLOps, обеспечивают непрерывную наблюдаемость ИИ в производственных моделях. Они отслеживают метрики производительности, такие как точность и задержка, и критически важны для обнаружения дрейфа моделей, автоматически оповещая команды о дрейфе данных (изменения входных данных) и дрейфе концепции (изменения взаимосвязей), чтобы гарантировать сохранение предсказательной способности и ROI модели машинного обучения.
Предвзятость ИИ, справедливость и объяснимость (XAI)
Для поддержки управления ИИ и ответственного ИИ инструменты мониторинга выполняют обнаружение предвзятости, чтобы гарантировать справедливость предсказаний модели для различных сегментов пользователей. Предоставляя информацию об объяснимости (XAI), эти платформы помогают командам понять, почему модель приняла конкретное решение, что повышает доверие пользователей и обеспечивает соответствие нормативным требованиям.
Наблюдаемость LLM и защитные механизмы генеративного ИИ
Для больших языковых моделей (LLM) специализированный мониторинг LLM жизненно важен. Эти инструменты отслеживают качество ответов на запросы, выполняют обнаружение галлюцинаций, отслеживают токсичные выводы или утечки PII, а также анализируют использование токенов для управления затратами. Эта наблюдаемость LLM имеет решающее значение для обеспечения безопасности, надежности и экономической эффективности приложений генеративного ИИ.
Работоспособность и анализ первопричин
Инструменты мониторинга ИИ выходят за рамки моделей, обеспечивая сквозные проверки работоспособности системы. Они выполняют обнаружение аномалий в конвейерах данных и инфраструктуре, отправляя оповещения в реальном времени о сбоях. При возникновении проблем они облегчают анализ первопричин, помогая командам быстро диагностировать проблемы — от проблем с качеством данных до ошибок прогнозирования — чтобы минимизировать время простоя и поддерживать целостность системы.