fiddler AI 可観測性プラットフォーム ユーザー ガイド

フィドラー AI 可観測性プラットフォーム

製品情報

仕様:

• 製品名: LLMOps 向け Fiddler AI 可観測性プラットフォーム
• 機能: LLM メトリックの監視と分析のための包括的な AI 観測プラットフォーム
• 対象ユーザー: 開発者、プラットフォームエンジニアリング、データサイエンスチーム
• メリット: チームを調整して、高性能で責任あるモデルとアプリケーションを提供します

製品使用説明書

以上view:

Fiddler AI Observability Platform は、組織がライフサイクル全体にわたってモデルとアプリケーションを評価、監視、分析、保護できるように設計されています。

主な特徴:

• パフォーマンス評価
• データ品質監視
• 安全性とセキュリティの評価
• コスト最適化分析
• 透明性と偏見の検出
• プライバシー保護
• モデルの堅牢性テスト

段階的な使用ガイド:

1. 指定されたポータルを通じて Fiddler AI Observability Platform にアクセスします。
2. 監視および分析するモデルまたはアプリケーションをアップロードします。
3. 回答満足度、データ品質、安全性、正確性、透明性、バイアス、プライバシー、堅牢性などの主要なパフォーマンス指標に基づいて監視パラメータを設定します。
4. 生成されたレポートと洞察を分析して、改善すべき領域を特定します。
5. モデルまたはアプリケーションのパフォーマンス、セキュリティ、信頼性を向上させるために必要な変更を実装します。

よくある質問

Q: Fiddler AI Observability Platform が対処する主な懸念事項は何ですか?

A: このプラットフォームは、パフォーマンス評価、データ品質の監視、安全性とセキュリティの評価、コスト最適化分析、透明性、バイアス検出、プライバシー保護、モデルの堅牢性テストに関連する懸念に対処します。

Q: LLMOps に MOOD スタックを使用すると、企業はどのようなメリットを得られるのでしょうか?

A: MOOD スタックを採用する企業は、LLM を利用したアプリケーションの開発、展開、管理において、効率性、柔軟性、サポートの強化を実現できます。

LLMアプリケーションの高パフォーマンス、動作、安全性を確保する

LLMOps 向け Fiddler AI 可観測性プラットフォーム
Fiddler はエンタープライズ AI オブザーバビリティの先駆者であり、組織全体のチームを調整して高性能で責任あるモデルとアプリケーションを提供する包括的な LLMOps プラットフォームを提供しています。Fiddler AI オブザーバビリティ プラットフォームは、開発者、プラットフォーム エンジニアリング、データ サイエンス チームがライフサイクルを通じてモデルとアプリケーションを評価、監視、分析、保護するのに役立ちます。
Fiddler は、組織が生成 AI の力を活用して、正確で安全かつセキュアなチャットボットと LLM アプリケーションを提供できるようにします。

Fortune 500 企業は、Fiddler を使用して高性能 AI を提供し、コストを削減して ROI を高め、ガバナンスに責任を持ちます。

AIに関する企業の主な懸念

企業は、ジェネレーティブ AI と LLM を活用して、ビジネスを拡大し、収益機会を最大化し、プロセスを自動化し、顧客と従業員の満足度を向上させています。これらの企業が LLM ベースのアプリケーションを立ち上げる際には、パフォーマンス、品質、安全性、プライバシー、正確性など、ジェネレーティブ AI を取り巻く懸念にも対処する必要があります。LLM アプリケーションを立ち上げる前にこれらの懸念に対処することで、開発者、プラットフォーム エンジニアリング、ビジネス チームは、エンド ユーザーにパフォーマンスが高く、便利で、安全で、セキュリティ保護された LLM を提供し、悪影響のリスクを軽減できます。

LLMOps 向けの新しい MOOD スタック

MOOD スタックは、LLM アプリケーションの開発、展開、管理を標準化し、加速するための LLMOps の新しいスタックです。このスタックは、LLM を利用したアプリケーションに不可欠なモデリング、AI 可観測性、オーケストレーション、およびデータ レイヤーで構成されています。展開のスケーリングに MOOD スタックを採用する企業は、効率性、柔軟性、およびサポートの強化を向上させることができます。

AI オブザーバビリティは、MOOD スタックの最も重要なレイヤーであり、ガバナンス、解釈可能性、および LLM の運用パフォーマンスとリスクの監視を可能にします。このレイヤーは、企業全体の関係者に可視性と信頼性を提供し、実稼働 LLM がパフォーマンスに優れ、安全で、正確で、信頼できるものであることを保証します。

AI オブザーバビリティ レイヤーは MOOD スタックの集大成であり、企業が LLM 展開から価値を最大化できるように強化します。

LLMOps 向けの包括的な AI 観測プラットフォーム

Fiddler AI Observability プラットフォームは、生成 AI に関する懸念に顧客が対処できるように設計および構築されています。

AIチームがオープンソース、社内構築のLLM、商用LLMのいずれを使用してAIアプリケーションを立ち上げる場合でも、Fiddlerは組織全体のユーザーに、プリプロダクションからプロダクションまでエンドツーエンドのLLMOpsエクスペリエンスを提供します。Fiddlerを使用すると、大規模な言語モデルとアプリケーションを評価、監視、分析、保護できます。

Fiddler は、組織がエンドツーエンドの LLMOps の基盤を構築できるように、包括的なエンタープライズ グレードの AI 可観測性プラットフォームを提供します。運用中の LLM を監視、分析、保護します。幻覚、敵対的攻撃、データ漏洩などの問題を検出して解決し、敵対的モデルの結果がユーザーに影響を与えるリスクを最小限に抑えます。

主な機能

LLM メトリック監視のための Fiddler のエンリッチメント フレームワーク

Fiddler は、プロンプトと応答の問題を測定して表面化するための LLM メトリックまたはエンリッチメント サービスの包括的なライブラリを提供します。モデル開発者とアプリケーション エンジニアは、ユース ケースに合わせて特定の LLM メトリックを選択することで、監視をカスタマイズできます。LLM アプリケーションからの推論が公開されると、エンリッチメント パイプラインは、選択された LLM メトリックに基づいてプロンプトと応答の両方を評価してスコアを提供し、包括的なメトリック監視を保証します。

RAG アーキテクチャにおける Fiddler の動作

AI 戦略とユースケースに応じて、組織が LLM を導入する方法には、コンテキストによるプロンプト エンジニアリング、検索拡張生成 (RAG)、微調整、トレーニングの 4 つがあります。RAG は、LLM によって生成される応答の品質を向上させるのに効果的であるため、LLM アプリケーションを導入するための一般的なアプローチです。

Fiddler は、組織が使用する LLM 展開方法に関係なく、プリプロダクションからプロダクションまでの LLMOps ライフサイクル全体を通じて、LLM を活用したチャットボットとアプリケーションを起動するのに役立ちます。

企業向けLLM信頼基準

LLMを導入する企業は、安全で倫理的かつコンプライアンスに準拠したAI運用を確保するために、6つのLLM信頼標準に厳密に従う必要があります。これらの標準は、データのプライバシーを保護し、AIアプリケーションの信頼性を高めるために不可欠です。

LLMOps の AI オブザーバビリティのパートナー

Fiddler は、責任ある AI のための AI オブザーバビリティの先駆者です。統合環境は、共通言語、集中管理、実用的な洞察を提供し、信頼性の高い ML/AI を運用できるようにします。監視、説明可能な AI、分析、公平性の機能により、安定した安全な LLM と MLOps を大規模に社内で構築するという固有の課題に対処します。

Fiddler は、時間の経過とともに高度な機能を習得し、責任ある AI 実践のためのフレームワークを構築するのに役立ちます。

Fortune 500 企業は、高性能な AI を提供し、コストを削減し、ガバナンスに責任を持つために、プリプロダクションとプロダクション全体で Fiddler を使用しています。

フィドラー
セールス@fiddler.ai