Evidently AI

评估、测试和监控从验证到生产的 ML 模型。从表格数据到 NLP 和 LLM。专为数据科学家和 ML 工程师打造。

生成报表

有用、美观且可共享。全面了解数据和 ML 模型质量，以便进行探索和调试。需要一分钟才能开始。

测试管道

发货前进行测试，在生产中进行验证，并在每次模型更新时运行检查。通过从参考数据集生成测试条件来跳过手动设置。

监控一切

监控数据、模型和测试结果的各个方面。主动发现并解决生产模型问题，确保最佳性能，并持续改进。

数据质量

在整个 ML 生命周期中保持数据质量。

运行探索性分析，只需一行代码即可分析数据。
发现并解决生产管道中的空值、重复项和范围冲突。
随时间推移跟踪模型特征，并确保符合数据质量 KPI。

数据漂移

捕捉预测和输入数据分布的变化。

从过去的漂移模式中学习，了解会发生什么。
在没有标记数据的情况下获得有关潜在模型衰减的早期预警。
通过轻松查明更改源来加快调试速度。

模型性能

在现实世界中跟踪和改进您的 ML 模型。

了解您的所有生产模型。掌握趋势并快速捕捉偏差。
对常见模型类型使用模板，并为其他任何类型添加自定义指标。
使用现成的仪表板找到模型质量下降的根本原因。

LLM 和 NLP 模型

密切关注基于文本的模型和非结构化数据。

监控模型响应和数据输入的质量。
从文本数据中提取有意义的描述符，并跟踪它们的发展情况。
检测文本和嵌入中的分布漂移，以便在获取标签之前发现更改。

数据统计

数据评估

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