Мониторинг с помощью машинного обучения отклонения данных, создание более качественных моделей компьютерного зрения и многое другое.

Каждую неделю в сообществе Robust & Responsible AI (R2AI) WhyLabs происходит много событий! Это еженедельное обновление служит подведением итогов, чтобы вы ничего не пропустили!

Начните изучать MLOps и мониторинг машинного обучения:

💡 Совет недели от MLOps:

Как настроить ML-мониторинг отклонения данных: пару недель назад мы рассмотрели возможность использованияWhylogs, нашей библиотеки с открытым исходным кодом для обнаружения отклонения данных в среде Python. На этой неделе мы увидим, как мы можем отслеживать дрейф данных в моделях ML на платформе обсерваторииWhyLabs. Это позволит нам легко настраивать оповещения или рабочие процессы на основе любых обнаруженных аномалий.

После установкиWhylogs с помощью `pip` вы сможете создать профиль вашего набора данных с помощью всего лишь нескольких строк кода! Эти профили данных содержат сводную статистику о вашем наборе данных и могут использоваться для отслеживания отклонений данных и проблем с качеством данных. Эти профили можно отправить вWhyLabs для визуализации и мониторинга с помощью всего лишь нескольких строк кода.

import os

# set WhyLabs authentication & project keys
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_ORG_ID"] = 'ORGID'
os.environ["WHYLABS_API_KEY"] = 'APIKEY'
os.environ["WHYLABS_DEFAULT_DATASET_ID"] = 'MODELID'

from whylogs.api.writer.whylabs import WhyLabsWriter

# Write a single profile to WhyLabs
writer = WhyLabsWriter()
profile= why.log(dataset_batch)
writer.write(file=profile.view())

Мониторинг качества данных, отклонения данных и производительности модели можно настроить одним щелчком мыши с использованием готовых конфигураций, а пользовательские мониторы можно настроить в пользовательском интерфейсе или с помощью JSON.

Чтобы просмотреть оповещения монитора, нажмите кнопку «Просмотреть сейчас» на соответствующей вкладке данных.

Узнайте больше об обнаружении отклонения данных и мониторинге машинного обучения:

📝 Последние записи в блоге:

ПочемуLabs признана CB Insights GenAI 50 одним из самых инновационных стартапов в области генеративного искусственного интеллекта

CB Insights включилаWhyLabs в свой первый ежегодный рейтинг GenAI 50, список 50 самых инновационных компаний мира, разрабатывающих генеративные приложения и инфраструктуру искусственного интеллекта в различных отраслях. Что особенно примечательно, так это то, что наблюдаемость модели сразу же признается важной категорией, имеющей решающее значение для успеха приложений LLM. Подробнее на WhyLabs.AI

🎥 Записи мероприятий

Создание лучших моделей компьютерного зрения — Харприт Сахота из Deci AI

На этом мероприятии мы поговорим с Харпритом Сахотой об захватывающем мире глубокого обучения и компьютерного зрения. Мы обсудим, как создавать лучшие модели и приложения компьютерного зрения.

📅 Предстоящие мероприятия R2AI иWhyLabs:

💻 Обновления с открытым исходным кодомWhyLabs:

Вышла версия whylogs v1.3.0!

Whylogs — это открытый стандарт для регистрации данных и телеметрии с использованием искусственного интеллекта. Обновление этой недели включает в себя:

  • зарегистрировать валидатор udf
  • Разрешить аргумент session_type для init() для обратной совместимости.
  • Добавить новый регистратор процессов и регистратор потоков.
  • Уважайте флагallow_anonymous, даже если вы ранее были анонимными.
  • Несколько изменений для поддержкиWhy.init для аутентифицированных пользователей.

Полные примечания к выпускуWhylogs можно найти на Github.

Вышел LangKit 0.0.15!

LangKit — это набор инструментов текстовых метрик с открытым исходным кодом для мониторинга языковых моделей.

  • Исправлена ​​регрессия совокупного уровня чтения.
  • Добавить UDF счетчика регулярных выражений
  • Разрешить пользовательский кодировщик встраивания для input_output и тем
  • Исправление некоторых проблем с конфигурацией
  • Добавить Makefile

Полную информацию о выпуске LangKit см. на Github.

🤝 Оставайтесь на связи с сообществомWhyLabs:

Присоединяйтесь к тысячам инженеров по машинному обучению и специалистам по обработке данных, которые уже используютWhyLabs для решения некоторых из самых сложных случаев мониторинга машинного обучения!

  • Более 1208 надежных и ответственных участников AI Slack
  • 2 331+Whylogs GitHub Stars
  • 1192+ надежных и ответственных участников AI Meetup
  • 9,414+ подписчиковWhyLabs LinkedIn
  • 900+ подписчиковWhyLabs в Твиттере

Запросите демо, чтобы узнать, какую пользу мониторинг ML может принести вашей компании.

Увидимся в следующий раз! — Мудрец Эллиотт