需求人群:
适用于所有需要监控和管理机器学习模型的数据科学家和团队。
产品特色:
自动检测模型变化、趋势和异常
跟踪模型性能和数据漂移
监控运行时间和延迟
配置自定义警报和通知
可视化项目间的趋势和相关性
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您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。
数据科学家助手是您的完整MLOps、监控和AI质量与治理解决方案。它自动检测准确性、数据大小、模型漂移、运行时间、调度等的变化和趋势。通过提供统一的视图和关键指标,您可以全面了解您的机器学习环境。它还可以跟踪监控模型性能和数据漂移,以便快速识别准确性下降和数据质量变化。无需设置或等待基础架构配置,通过简单的代码集成,您就可以完全控制您发送的内容。您可以配置自定义警报和通知,以及可视化项目间的趋势和相关性。成为α用户即可获得免费访问。
实时监控和管理AI模型与数据
WhyLabs AI Observability Platform是一个实时监控和管理AI模型与数据的平台。它可以帮助用户发现数据和机器学习问题,实现持续改进,避免昂贵的故障。该平台支持监控结构化和非结构化数据,以及所有类型的机器学习模型,包括LLMs。用户可以对数据进行全面的分析,检测数据漂移和数据质量问题,并获得有关训练和部署之间的差异的警报。WhyLabs AI Observability Platform可以快速集成到现有的数据管道和多云架构中,支持从海量数据到实时可行动洞察的转变。定价信息请参考官方网站。
AI驱动的公司监控服务
RivalSense是一个利用人工智能技术连接80多个数据源,为用户提供深度公司洞察的监控服务。它能够帮助用户关注竞争对手、客户、目标账户、供应商、合作伙伴、投资者以及自己的公司,通过每周的精选更新,帮助用户在商业和职业发展上保持领先。
开源的AI代理/RAG应用的监控与分析工具
Laminar是一个开源的监控和分析工具,专为AI代理和RAG应用设计,提供类似于DataDog和PostHog的功能。它基于OpenTelemetry进行自动监控,支持快速、可靠的数据收集和分析。Laminar使用Rust编写,具有高性能和可靠性,适用于大规模数据处理。它通过提供详细的追踪、事件和分析功能,帮助开发者和企业优化AI应用的性能和用户体验。
AI驱动的网站监控与竞争对手分析工具。
Let Me Know When 是一个AI驱动的网站监控平台,能够自动跟踪网站变化、价格变动、竞争对手更新等信息,为个人和企业提供实时的在线监控服务。它通过AI技术提供智能化的洞察,帮助用户及时把握市场动态和竞争对手的行动。
自动化监控平台,简化故障排查。
Edge Delta 是一个自动化的监控平台,它使用 AI/ML 技术自动检测异常并发出警报,无需手动设置警报阈值或预测监控条件。该平台提供辅助故障排查功能,通过汇总日志数据,帮助用户快速定位问题和受影响的资源。Edge Delta 还支持 PB 级日志搜索,允许用户存储和搜索所有数据,无需采样或过滤事件以控制成本。此外,Edge Delta 被 Gartner 评为 2023 年监控和可观测性的 Cool Vendor,并且是 SOC 2 Type 2 认证的,可以支持敏感的、关键的任务信息。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
一站式去中心化AI平台,集成了去中心化超级计算机
AIxBlock是一个综合性的链上AI平台,集成了去中心化超级计算机。主要功能包括:数据引擎进行数据采集、整理和标注;低代码MLOps平台轻松构建和部署AI模型;通过链上共识机制实时验证AI模型质量;提供去中心化计算力交易市场,节省90%计算成本;基于P2P无手续费交易;通过区块链共识确保数据质量;所有交易在链上安全透明记录。适用于AI开发者、计算力供应商、自由职业者等。
开发者文档的AI助手
Hyperlint能够帮助开发者文档团队以更少的努力构建出优秀的开发者体验。它提供AI编辑器和AI监控两大功能,AI编辑器能够自动检查文档的语法、拼写和可读性,并提供改进建议;AI监控能够自动监测文档的更新和API的变化,并提供修改建议。通过使用Hyperlint,团队可以轻松摆脱维护文档所带来的困扰,专注于提升文档质量。
一站式 AI 服务平台和 AI 应用生态
揽睿星舟提供丰富的 GPU 租用选择、开箱即用的 AI 开发环境、多机多卡分布式训练、弹性扩容、开放的镜像生态等 AI 开发环境,助力您登上 AI 变革的舞台。
LLM应用开发者平台
LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。它支持LLM应用程序开发生命周期的所有阶段,为构建LLM应用提供端到端的解决方案。主要功能包括:链路追踪、提示工具、数据集、自动评估、线上部署等。适用于构建基于LLM的AI助手、 ChatGPT应用的开发者。
Ploomber Cloud是一个面向数据科学的协作平台
Ploomber Cloud是一个面向数据科学家和机器学习工程师的在线协作平台。它通过版本控制和环境管理来实现数据科学项目的可重现性,让用户能够轻松地与团队成员分享代码、数据和运行环境。主要功能包括:追踪项目迭代历史;支持Jupyter和集成开发环境,平滑数据科学工作流程;利用Docker和Kubernetes实现环境一致性;支持Notebook和脚本的运行和调度。该产品采用按量计费的订阅模式,面向需要协同工作的企业数据科学团队。
用于记录和测试LLM提示的MLops工具
Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。
Google Cloud的统一AI平台
Vertex AI提供了构建和部署机器学习模型所需的一体化平台和工具。它具有强大的功能,可以加速自定义模型的训练和部署,并提供预构建的AI API和应用。关键功能包括:集成的工作空间、模型部署与管理、MLOps支持等。可显著提高数据科学家和ML工程师的工作效率。
一个开源的企业级数据科学平台
Domino Data Lab是一个统一、协作、管控的端到端企业级AI平台。该平台可以在任何环境下构建、部署和管理AI模型,访问任何环境下的数据、工具、计算和项目。Domino Data Lab通过建立最佳实践、跟踪生产中的模型以及加强治理,帮助企业加速AI应用、扩大AI规模,同时确保治理并降低成本。
IBM Watson Studio是一个IDE,用于构建、运行和管理AI模型。
IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
PyTorch训练平台,闪电般快速
Lightning AI是一个基于PyTorch的平台,可以帮助用户无痛地在本地机器和云环境之间进行AI模型的训练和部署。它支持各类热门AI模型如大型语言模型、Transformers、Stable Diffusion等的构建。关键特性包括对分布式多GPU训练的支持、内置MLOps功能、云端无服务器部署等。适用于AI研发团队、想要快速构建AI产品的公司以及拥有GPU资源的机构。
AI提示管理工具
Orquesta是一款AI提示管理工具,为工程师提供了管理提示的工具,包括集中存储、实验、个性化定制和收集反馈等功能。它能够帮助您丰富产品的功能,并实现AI和LLM的能力,同时集中管理和优化提示的生命周期。
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