Evidently AI
Evidently AI是一個開源Python庫，用於監視ML模型，提供數據漂移，質量和性能指標，適用於數據科學家和ML工程師。
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什麼Evidently AI ？
Evidently AI是一個開源python庫，可監視機器學習模型，支持從檢索功能增強生成（RAGS）系統到由大語言模型（LLMS）驅動的AI助手的評估。它提供了用於監視數據漂移，數據質量和生產ML模型性能的工具。它具有超過2000萬個下載量和5,000個GitHub星星，這是機器學習領域的一個值得信賴的工具。
誰可以從Evidently AI中受益？
數據科學家，ML工程師和AI產品經理Evidently AI中受益，因為它提供了一個全面的工具包，用於評估從開發到生產的AI產品。這有助於他們系統地檢查，測試和監視AI產品，從而確保模型穩定性和數據質量。
示例用法方案：
Deepl的MLOP工程師Evidently AI來測試數據質量並監視生產數據漂移。
Wise的高級數據科學家和AI領導者Evidently AI來監視生產環境中的數據分佈，並將模型績效指標與培訓數據聯繫起來。
Plushcare的高級數據工程師Evidently AI來不斷監視與CI/CD管道中的模型漂移和數據質量相關的關鍵ML模型和標誌問題，以及模型監視工作流程。
關鍵功能：
LLM可觀察性：評估LLM驅動的產品（例如RAGS和AI助手）。
ML可觀察性：監視數據漂移，數據質量和生產ML模型的性能。
開源：一個超過200,000個下載的開源Python庫。
自定義儀表板：在部署前後查看AI產品的清晰性能見解，並與團隊輕鬆分享結果。
連續測試：評估生成的輸出，以確保准確性，安全性和質量。
深入調試：了解個體錯誤，並將不良結果轉化為測試用例，以持續改進。
預測性ML：評估預測任務的輸入和輸出質量，包括分類，回歸，排名和建議。
Evidently AI的開始：
1。 Evidently AI網站並註冊帳戶或開始免費試用。
2。選擇所需的評估，測試或監視功能。
3.顯然，使用自定義儀表板和連續測試功能對您的AI產品進行深入分析和評估。
4.使用內置100+指標設計自定義AI質量系統或添加您自己的自定義指標。
5。顯然利用深入的調試功能來理解和改善個人錯誤。
6.使用數據漂移和數據質量監視功能確保模型輸入和輸出穩定性。
7.跟踪模型性能，以確保在部署，再培訓和更新期間達到期望。
