Arize-ai/phoenix
کاربرد:
این ابزار به شما کمک می‌کنه تا عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی رو نظارت کنید، مشکلات رو تشخیص بدید و دقت مدل‌ها رو در حین اجرا ارزیابی کنید ️. با استفاده از آن می‌تونید داده‌های ورودی، خروجی مدل، تغییرات مفهومی (concept drift) و خطاهای مدل رو ردیابی کنید.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که یک مدل هوش مصنوعی رو در محیط تولید اجرا کردید و می‌خواید مطمئن بشید همیشه به خوبی کار می‌کنه، استفاده از Phoenix مناسبه . همچنین وقتی تیم شما نیاز داره به صورت تیمی روی بهبود مدل کار کنه یا می‌خواید ارزیابی کیفی و کمی از پاسخ‌های مدل داشته باشید، این ابزار مفیده.
چند مثال از موارد استفاده
ردیابی کاهش دقت مدل در طول زمان
مقایسه عملکرد دو نسخه از یک مدل (A/B Testing)
شناسایی داده‌های پرت یا نامتعارف در ورودی مدل
ارزیابی خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با معیارهای مختلف
تحلیل تأثیر تغییر در داده‌های آموزشی روی عملکرد مدل
- ##AI
- ##Machine
- ##LLM
- ##Model
- ##Phoenix
- ##Data
- ##MLOps
- ##AI
- ##Model
- ##Arize