Evidently AI
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Evidently AI
簡介 :
Evidently AI是一個開源的Python庫,用於監控機器學習模型,支持從RAGs到AI助手的LLM驅動產品的評估。它提供了數據漂移、數據質量和生產ML模型性能的監控,擁有超過2000萬的下載量和5000+的GitHub星標,是機器學習領域中一個值得信賴的監控工具。
需求人群 :
Evidently AI的目標受眾是數據科學家、ML工程師和AI產品經理。它適合他們因為提供了從開發到生產的AI質量工具包,幫助他們系統地檢查、測試和監控AI產品,確保模型的穩定性和數據的質量。
總訪問量: 123.1K
佔比最多地區: US(29.82%)
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使用場景
DeepL的MLOps工程師使用Evidently日常測試數據質量和監控生產數據漂移。
Wise的高級數據科學家和AI負責人使用Evidently監控生產環境中的數據分佈,並將模型性能指標直接鏈接到訓練數據。
PlushCare的高級數據工程師使用Evidently持續監控業務關鍵的ML模型,並在CI/CD和模型監控DAGs中直接標記模型漂移和數據質量問題。
產品特色
LLM可觀測性:評估從RAGs到AI助手的LLM驅動產品。
ML可觀測性:監控生產ML模型的數據漂移、數據質量和性能。
開源:擁有超過20萬次下載的開源Python庫。
自定義儀表板:在部署前後清晰地查看AI產品性能,並與團隊輕鬆共享結果。
持續測試:評估生成的輸出,確保準確性、安全性和質量。
深入調試:理解個別錯誤,將不良完成情況轉化為測試用例以持續改進應用。
預測性ML:評估預測任務的輸入和輸出質量,包括分類、迴歸、排名和推薦。
使用教程
1. 訪問Evidently AI官網並註冊賬戶或開始免費試用。
2. 根據需要選擇評估、測試或監控功能。
3. 利用Evidently的自定義儀表板和持續測試功能,對AI產品進行深入分析和評估。
4. 設計自定義的AI質量系統,使用內置的100+指標或添加自定義指標。
5. 通過Evidently的深入調試功能,理解並改進個別錯誤。
6. 利用數據漂移和數據質量監控功能,確保模型輸入和輸出的穩定性。
7. 跟蹤模型性能,確保模型在部署、重新訓練和更新時符合預期。
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