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使用场景
DeepL的MLOps工程师使用Evidently日常测试数据质量和监控生产数据漂移。
Wise的高级数据科学家和AI负责人使用Evidently监控生产环境中的数据分布，并将模型性能指标直接链接到训练数据。
PlushCare的高级数据工程师使用Evidently持续监控业务关键的ML模型，并在CI/CD和模型监控DAGs中直接标记模型漂移和数据质量问题。
产品特色
LLM可观测性：评估从RAGs到AI助手的LLM驱动产品。
ML可观测性：监控生产ML模型的数据漂移、数据质量和性能。
开源：拥有超过20万次下载的开源Python库。
自定义仪表板：在部署前后清晰地查看AI产品性能，并与团队轻松共享结果。
持续测试：评估生成的输出，确保准确性、安全性和质量。
深入调试：理解个别错误，将不良完成情况转化为测试用例以持续改进应用。
预测性ML：评估预测任务的输入和输出质量，包括分类、回归、排名和推荐。
使用教程
1. 访问Evidently AI官网并注册账户或开始免费试用。
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2. 根据需要选择评估、测试或监控功能。
3. 利用Evidently的自定义仪表板和持续测试功能，对AI产品进行深入分析和评估。
4. 设计自定义的AI质量系统，使用内置的100+指标或添加自定义指标。
5. 通过Evidently的深入调试功能，理解并改进个别错误。
6. 利用数据漂移和数据质量监控功能，确保模型输入和输出的稳定性。
7. 跟踪模型性能，确保模型在部署、重新训练和更新时符合预期。
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