Evidently
Evidently, makine öğrenmesi ve LLM tabanlı sistemlerin değerlendirilmesi, test edilmesi ve izlenmesi için geliştirilmiş açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Tabular ve metin verileriyle çalışabilen araç, 100'den fazla yerleşik metrik sunarak hem çevrimdışı analizler hem de canlı izleme süreçleri sağlar. Kullanıcılar, verileri JSON veya HTML formatında dışa aktarabilir ve özel metrikler tanımlayarak sistemlerini yapılandırabilirler.
evidentlyai · MLOps & Yapay Zeka Altyapısı
Bu kategorideki yaygın ticari ürünler: Weights & Biases, Amazon SageMaker, Databricks
- Tahminleme ve üretken yapay zeka modelleri için veri kalitesi ve performans raporları oluşturabilirsin.
- Test setleri tanımlayarak CI/CD süreçlerinde veya veri doğrulama aşamalarında otomatik geçme/kalma kontrolleri yapabilirsin.
- İzleme arayüzünü kullanarak ML ve LLM sistemlerinin metriklerini zaman içindeki değişimleriyle görselleştirebilirsin.
- • NötrHacker News
HN: Besbelli AI (YC S21) – Üretimde Parça ve Hata Ayıklama ML Modelleri
“Desteğiniz için teşekkürler! Açıkladığınız iş akışları harici olarak oluşturulduğu an için: - Bildirimleri ayarlamak için çıktıyı Basic'ten Graphana gibi diğer araçlara gönderebilir ve ardından etrafında bir bildirim iş akışı oluşturabilirsiniz. Eğer bir toplu model varsa, bazı kullanabilirsiniz ...”
- • NötrHacker News
HN: Besbelli AI (YC S21) – Üretimde Parça ve Hata Ayıklama ML Modelleri
“Doğru, kullanıcıları katı bir iş akışına zorlamak istemiyoruz. Aracı, ML yığınının diğer parçalarıyla entegre olabilmesi için inşa ediyoruz. Şu anda örneğin, modelin sürüklenip sürüklenmediğini hesaplamak için Besbelli'yi kullanabilir ve daha sonra sonuçları bir JSON biçiminde kaydedebilir veya sadece birkaç tane alabilirsiniz.”