ഫിഡ്ലർ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം

ഉൽപ്പന്ന വിവരം

സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ:

• ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ പേര്: LLMOps-നുള്ള ഫിഡ്‌ലർ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം
• സവിശേഷതകൾ: LLM മെട്രിക്‌സ് നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള സമഗ്രമായ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം
• ടാർഗെറ്റ് ഉപയോക്താക്കൾ: ഡെവലപ്പർമാർ, പ്ലാറ്റ്ഫോം എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡാറ്റ സയൻസ് ടീമുകൾ
• പ്രയോജനങ്ങൾ: ഉയർന്ന പ്രകടനവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മോഡലുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും നൽകുന്നതിന് ടീമുകളെ വിന്യസിക്കുന്നു

ഉൽപ്പന്ന ഉപയോഗ നിർദ്ദേശങ്ങൾ

കഴിഞ്ഞുview:

ഫിഡ്‌ലർ എഐ ഒബ്സർവബിലിറ്റി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം മോഡലുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വിലയിരുത്താനും നിരീക്ഷിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പരിരക്ഷിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

പ്രധാന സവിശേഷതകൾ:

• പ്രകടന വിലയിരുത്തൽ
• ഡാറ്റ ക്വാളിറ്റി മോണിറ്ററിംഗ്
• സുരക്ഷയും സുരക്ഷാ വിലയിരുത്തലും
• ചെലവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വിശകലനം
• സുതാര്യതയും പക്ഷപാത കണ്ടെത്തലും
• സ്വകാര്യത സംരക്ഷണം
• മോഡൽ കരുത്തുറ്റ പരിശോധന

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഉപയോഗ ഗൈഡ്:

1. നിയുക്ത പോർട്ടലിലൂടെ ഫിഡ്‌ലർ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ആക്‌സസ് ചെയ്യുക.
2. നിങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും ആഗ്രഹിക്കുന്ന മോഡലോ ആപ്ലിക്കേഷനോ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.
3. പ്രതികരണ സംതൃപ്തി, ഡാറ്റ നിലവാരം, സുരക്ഷ, കൃത്യത, സുതാര്യത, പക്ഷപാതം, സ്വകാര്യത, ദൃഢത തുടങ്ങിയ പ്രധാന പ്രകടന സൂചകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മോണിറ്ററിംഗ് പാരാമീറ്ററുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക.
4. മെച്ചപ്പെടുത്തലിൻ്റെ മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ജനറേറ്റുചെയ്‌ത റിപ്പോർട്ടുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും വിശകലനം ചെയ്യുക.
5. നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെയോ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയോ പ്രകടനം, സുരക്ഷ, വിശ്വാസ്യത എന്നിവ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക.

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

ചോദ്യം: ഫിഡ്‌ലർ AI ഒബ്സർവബിലിറ്റി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്ന പ്രധാന ആശങ്കകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

A: പ്രകടന മൂല്യനിർണ്ണയം, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര നിരീക്ഷണം, സുരക്ഷയും സുരക്ഷാ വിലയിരുത്തലും, ചെലവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വിശകലനം, സുതാര്യത, പക്ഷപാത കണ്ടെത്തൽ, സ്വകാര്യത പരിരക്ഷണം, മോഡൽ കരുത്തുറ്റ പരിശോധന എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആശങ്കകളെ പ്ലാറ്റ്ഫോം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.

ചോദ്യം: LLMOps-നുള്ള മൂഡ് സ്റ്റാക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് സംരംഭങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ലഭിക്കും?

എ: മൂഡ് സ്റ്റാക്ക് സ്വീകരിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങൾക്ക് എൽഎൽഎം-പവർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും വിന്യസിക്കുന്നതിലും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലും മെച്ചപ്പെട്ട കാര്യക്ഷമതയും വഴക്കവും മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പിന്തുണയും നേടാനാകും.

LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ഉയർന്ന പ്രകടനവും പെരുമാറ്റവും സുരക്ഷയും ഉറപ്പാക്കുക

LLMOps-നുള്ള ഫിഡ്‌ലർ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം
എൻ്റർപ്രൈസ് AI ഒബ്സർവബിലിറ്റിയിലെ പയനിയറാണ് ഫിഡ്‌ലർ കൂടാതെ ഉയർന്ന പ്രകടനവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള മോഡലുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും നൽകുന്നതിന് ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം ടീമുകളെ വിന്യസിക്കുന്ന ഒരു സമഗ്ര LLMOps പ്ലാറ്റ്ഫോം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഫിഡ്‌ലർ AI ഒബ്സർവബിലിറ്റി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം, മോഡലുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വിലയിരുത്താനും നിരീക്ഷിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പരിരക്ഷിക്കാനും ലൈഫ് സൈക്കിളിലൂടെ ഡെവലപ്പർമാർ, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡാറ്റ സയൻസ് ടീമുകൾ എന്നിവരെ സഹായിക്കുന്നു.
ശരിയായതും സുരക്ഷിതവും സുരക്ഷിതവുമായ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഇതിലേക്ക് എത്തിക്കുന്നതിന് ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ഫിഡ്‌ലർ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു:

ഫോർച്യൂൺ 500 ഓർഗനൈസേഷനുകൾ ഉയർന്ന പ്രവർത്തനക്ഷമതയുള്ള AI നൽകുന്നതിനും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ROI വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഭരണത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം വഹിക്കുന്നതിനും ഫിഡ്‌ലർ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

AI സംബന്ധിച്ച പ്രധാന എൻ്റർപ്രൈസ് ആശങ്കകൾ

എൻ്റർപ്രൈസസ് അവരുടെ ബിസിനസ്സ് വളർത്തുന്നതിനും വരുമാന അവസരങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പ്രക്രിയകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഉപഭോക്താവിൻ്റെയും ജീവനക്കാരുടെയും സംതൃപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ജനറേറ്റീവ് AI, LLM-കൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. ഈ സംരംഭങ്ങൾ LLM-അധിഷ്‌ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സമാരംഭിക്കുന്നതിനാൽ, പ്രകടനം, ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷ, സ്വകാര്യത, കൃത്യത എന്നിവ പോലെയുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI-യെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ആശങ്കകളും അവ പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. LLM ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സമാരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഈ ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്കും പ്ലാറ്റ്‌ഫോം എഞ്ചിനീയറിംഗിനും ബിസിനസ്സ് ടീമുകൾക്കും പ്രതികൂല ഫലങ്ങളെ പരിഹസിച്ചുകൊണ്ട് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രകടനവും സഹായകരവും സുരക്ഷിതവും സുരക്ഷിതവുമായ LLM-കൾ നൽകാൻ കഴിയും.

LLMOps-നുള്ള പുതിയ മൂഡ് സ്റ്റാക്ക്

LLM ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡവലപ്‌മെൻ്റ്, വിന്യാസം, മാനേജ്‌മെൻ്റ് എന്നിവ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ചെയ്യുന്നതിനും ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുമുള്ള LLMOps-നുള്ള പുതിയ സ്റ്റാക്ക് ആണ് MOOD സ്റ്റാക്ക്. മോഡലിംഗ്, AI ഒബ്സർവബിലിറ്റി, ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ, എൽഎൽഎം പവർഡ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ലെയറുകൾ എന്നിവ ഈ സ്റ്റാക്കിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. അവരുടെ വിന്യാസങ്ങൾ സ്കെയിലിംഗിനായി MOOD സ്റ്റാക്ക് സ്വീകരിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ട കാര്യക്ഷമതയും വഴക്കവും മെച്ചപ്പെടുത്തിയ പിന്തുണയും നേടുന്നു.

എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ പ്രവർത്തന പ്രകടനവും അപകടസാധ്യതകളും നിയന്ത്രിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും നിരീക്ഷിക്കാനും കഴിയുന്ന MOOD സ്റ്റാക്കിൻ്റെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ പാളിയാണ് AI നിരീക്ഷണക്ഷമത. പ്രൊഡക്ഷൻ LLM-കൾ പ്രവർത്തനക്ഷമവും സുരക്ഷിതവും കൃത്യവും വിശ്വാസയോഗ്യവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ എൻ്റർപ്രൈസസിലുടനീളമുള്ള പങ്കാളികൾക്ക് ഈ ലെയർ ദൃശ്യപരതയും ആത്മവിശ്വാസവും നൽകുന്നു.

എൻ്റർപ്രൈസസിൻ്റെ LLM വിന്യാസങ്ങളിൽ നിന്ന് മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവ് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന മൂഡ് സ്റ്റാക്കിൻ്റെ അവസാനമാണ് AI നിരീക്ഷണ പാളി.

LLMOps-നുള്ള സമഗ്രമായ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം

ഫിഡ്‌ലർ എഐ ഒബ്സർവബിലിറ്റി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, ജനറേറ്റീവ് എഐയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ആശങ്കകൾ പരിഹരിക്കാൻ ഉപഭോക്താക്കളെ സഹായിക്കുന്നതിന് വേണ്ടിയാണ്.

AI ടീമുകൾ ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ്, ഇൻ-ഹൗസ് ബിൽറ്റ് LLM-കൾ അല്ലെങ്കിൽ കൊമേഴ്‌സ്യൽ LLM-കൾ ഉപയോഗിച്ച് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സമാരംഭിക്കുകയാണെങ്കിലും, പ്രീ-പ്രൊഡക്ഷൻ മുതൽ പ്രൊഡക്ഷൻ വരെ വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് LLMOps അനുഭവം ഉപയോഗിച്ച് ഫിഡ്‌ലർ ഓർഗനൈസേഷനിലുടനീളം ഉപയോക്താക്കളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. ഫിഡ്‌ലർ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും വിലയിരുത്താനും നിരീക്ഷിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പരിരക്ഷിക്കാനും കഴിയും

ഫിഡ്‌ലർ സമഗ്രവും എൻ്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് AI ഒബ്സർവബിലിറ്റി പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ഒരു എൻഡ്-ടു-എൻഡ് LLMOps-ൻ്റെ അടിസ്ഥാനം നിർമ്മിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഉൽപ്പാദനത്തിൽ LLM-കൾ നിരീക്ഷിക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, പരിരക്ഷിക്കുക. പ്രതികൂല മോഡൽ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉപയോക്താക്കളെ ബാധിക്കുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന്, ഭ്രമാത്മകത, പ്രതികൂല ആക്രമണങ്ങൾ, ഡാറ്റ ചോർച്ച എന്നിവ പോലുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തി പരിഹരിക്കുക.

പ്രധാന കഴിവുകൾ

LLM മെട്രിക്‌സ് മോണിറ്ററിങ്ങിനുള്ള ഫിഡ്‌ലറുടെ എൻറിച്ച്‌മെൻ്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക്

പ്രോംപ്‌റ്റുകളിലും പ്രതികരണങ്ങളിലും പ്രശ്‌നങ്ങൾ അളക്കുന്നതിനും ഉപരിതല പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കുമായി ഫിഡ്‌ലർ LLM മെട്രിക്‌സിൻ്റെ അല്ലെങ്കിൽ സമ്പുഷ്ടീകരണ സേവനങ്ങളുടെ സമഗ്രമായ ഒരു ലൈബ്രറി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മോഡൽ ഡെവലപ്പർമാർക്കും ആപ്ലിക്കേഷൻ എഞ്ചിനീയർമാർക്കും അവരുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ പ്രത്യേക LLM മെട്രിക്‌സ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് അവരുടെ നിരീക്ഷണം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാൻ കഴിയും. LLM ആപ്ലിക്കേഷനിൽ നിന്നുള്ള അനുമാനങ്ങൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുമ്പോൾ, സമ്പുഷ്ടീകരണ പൈപ്പ്ലൈൻ, തിരഞ്ഞെടുത്ത LLM മെട്രിക്‌സിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രോംപ്റ്റുകളുടെയും പ്രതികരണങ്ങളുടെയും ഒരു സ്‌കോർ വിലയിരുത്തുകയും നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് സമഗ്രമായ മെട്രിക്‌സ് നിരീക്ഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

RAG ആർക്കിടെക്ചറിൽ ഫിഡ്‌ലർ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

AI തന്ത്രത്തെയും ഉപയോഗ സാഹചര്യത്തെയും ആശ്രയിച്ച്, സന്ദർഭത്തോടുകൂടിയ പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, വീണ്ടെടുക്കൽ ഓഗ്മെൻ്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG), ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, പരിശീലനം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ നാല് വഴികളാണ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ LLM-കൾ വിന്യസിക്കുന്നത്. ഒരു LLM സൃഷ്ടിക്കുന്ന പ്രതികരണങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ഫലപ്രദമാണ് എന്നതിനാൽ, ഒരു LLM ആപ്ലിക്കേഷൻ വിന്യസിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സാധാരണ സമീപനമാണ് RAG.

LLM പവർഡ് ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും ആപ്ലിക്കേഷനുകളും LLMOps ലൈഫ് സൈക്കിളിലുടനീളം സമാരംഭിക്കാൻ ഫിഡ്‌ലർ ഓർഗനൈസേഷനുകളെ സഹായിക്കുന്നു, പ്രീ-പ്രൊഡക്ഷൻ മുതൽ പ്രൊഡക്ഷൻ വരെ, അവർ ഏത് LLM വിന്യാസ രീതി ഉപയോഗിച്ചാലും.

എൻ്റർപ്രൈസസിനായുള്ള LLM ട്രസ്റ്റ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ

സുരക്ഷിതവും ധാർമ്മികവും അനുസരണമുള്ളതുമായ AI പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാൻ LLM-കൾ വിന്യസിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങൾ ആറ് LLM ട്രസ്റ്റ് മാനദണ്ഡങ്ങൾ കർശനമായി പാലിക്കണം. ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്

LLMOps-നുള്ള AI നിരീക്ഷണത്തിനുള്ള നിങ്ങളുടെ പങ്കാളി

ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI-യുടെ AI നിരീക്ഷണക്ഷമതയിൽ ഒരു മുൻനിരക്കാരനാണ് ഫിഡ്‌ലർ. ഏകീകൃത പരിസ്ഥിതി ഒരു പൊതു ഭാഷയും കേന്ദ്രീകൃത നിയന്ത്രണങ്ങളും ML/AI വിശ്വാസത്തോടെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും നൽകുന്നു. മോണിറ്ററിംഗ്, വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI, അനലിറ്റിക്‌സ്, ഫെയർനസ് കഴിവുകൾ എന്നിവ ഇൻ-ഹൗസ് സ്ഥിരതയുള്ളതും സുരക്ഷിതവുമായ LLM, MLOps എന്നിവ സ്‌കെയിലിൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അതുല്യമായ വെല്ലുവിളികളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.

കാലക്രമേണ വിപുലമായ കഴിവുകളിലേക്ക് വളരാനും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI സമ്പ്രദായങ്ങൾക്കായി ഒരു ചട്ടക്കൂട് നിർമ്മിക്കാനും ഫിഡ്‌ലർ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

ഫോർച്യൂൺ 500 ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പ്രീ-പ്രൊഡക്ഷൻ, പ്രൊഡക്ഷൻ എന്നിവയിൽ ഉടനീളം ഫിഡ്‌ലർ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള AI നൽകാനും ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും ഭരണത്തിൽ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളവരായിരിക്കാനും.

ഫിഡ്ലർ.ഐ
sales@fiddler.ai

പ്രമാണങ്ങൾ / വിഭവങ്ങൾ

ഫിഡ്ലർ AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം [pdf] ഉപയോക്തൃ ഗൈഡ് AI നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം, AI, നിരീക്ഷണ പ്ലാറ്റ്ഫോം, പ്ലാറ്റ്ഫോം

റഫറൻസുകൾ

• ഉപയോക്തൃ മാനുവൽ