Arize AI برای مشاهدات LLM بسیار عالی است. بسته به آنچه شما نیاز دارید ، ممکن است مجموعه ویژگی های آن همیشه برای هر مورد استفاده ایده آل نباشد. اگر بیشتر به ارزیابی عملکرد برنامه های LLM خود اهمیت می دهید ، باید از چیزی مانند AI با اعتماد به نفس یا giskard استفاده کنید ، در حالی که برای ردیابی و مشاهده ، گزینه های ارزان تر دیگری مانند Langsmith وجود دارد.
بیایید شروع کنیم!
Arize AI یک بستر برای نظارت و ارزیابی برنامه های LLM است. این محصول اصلی ، ققنوس ، برای اشکال زدایی برنامه های LLM مانند نمایندگان هوش مصنوعی (به عنوان مثال برای پشتیبانی مشتری) بسیار عالی است و می تواند برای ارزیابی عملکرد آنها نیز استفاده شود. آنها در ابتدا برای گردش کار متمرکز ML بیشتر ساخته شده اند ، از آن زمان از سال 2023 تمرکز خود را روی LLM ها متمرکز کرده اند.
با این حال ، بسته به مورد استفاده (و بودجه) شما ، ممکن است متوجه شوید که Aize AI ممکن است مناسب برای مورد استفاده شما باشد. در این مقاله ، 5 گزینه برتر را که باید در سال 2025 در نظر بگیرید قبل از تصمیم گیری در مورد مناسب بودن Arize برای شما ، لیست خواهیم کرد.
هوش مصنوعی با اعتماد به نفس ، بستر ابری برای DeepVal ، یکی از محبوب ترین و اتخاذ چارچوب ارزیابی LLM با منبع باز جهان است. برای برنامه های LLM تست واحد شناخته شده است
تفاوت های کلیدی
همانطور که از نام آن پیداست ، بیشتر به دلیل تمرکز لیزر در ارزیابی LLM شناخته شده است. در حالی که Aize AI ارزیابی هایی را در دهانه های خود و آثار در طول مشاهده LLM از طریق اشکال زدایی یک طرفه ارائه می دهد ، هوش مصنوعی با اعتماد به نفس بر روی معیار سفارشی برنامه های LLM متمرکز است.
این بدان معنی است:
- معیارهای قابل کنترل و قابل تنظیم تر
- نتایج ارزیابی دقیق تر است
- همکاری در کل سازمانها در آزمایش LLMS آسان تر است
- مقیاس به آزمایش ایمنی LLM
با هوش مصنوعی با اعتماد به نفس ، شما می توانید به راحتی تکرارهای مختلف برنامه LLM خود را با یک طرف جانبی ، GitHub مانند نمایش متفاوت از همه رگرسیون ها و پیشرفت ها آزمایش کنید. از طرف دیگر ، Arize AI بیشتر روی اشکال زدایی یک طرفه تمرکز دارد.
آنها همچنین در چرخه عمر توسعه LLM کمی متفاوت هدف قرار می دهند. Arize بیشتر برای نظارت بر تولید است در حالی که AI برای ارزیابی LLM قبل از استقرار اعتماد به نفس دارد. هر دو آنها بخش دیگر را نیز خوب انجام می دهند.
خلاصه مقایسه جانبی
ما لیست ویژگی ها را پایین می آوریم تا بتوانید تصمیم آگاهانه تری بگیرید که در مورد آن برای شما بهتر است.
معیارها
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| معیارهای خارج از جعبه | 50+ | 10+ |
| معیارهای پارچه ای | ✅ | ✅ |
| معیارهای مکالمه (chatbot) | ✅ | ❌ |
| معیارهای عامل | ✅ | ✅ |
| معیارهای سفارشی تحت حمایت تحقیق | ✅ | ❌ |
| معیارهای تعیین کننده LLM-as-a-judge | ✅ | ❌ |
| منبع باز | ✅ | ✅ |
| با هر LLM ادغام می شود | ✅ | ❌ |
| می تواند به صورت محلی با کد اجرا شود | ✅ | ❌ |
| قابل اجرا بر روی ابر است | ✅ | ✅ |
| خودکار بهبود می یابد | ✅ | ❌ |
برای کاربران منبع باز ، AI با اعتماد به نفس به شما امکان می دهد از هر LLM برای معیارهای ارزیابی استفاده کنید ، در حالی که معیارهای Aize AI محدود به LLM های موجود در سیستم عامل خود هستند.
پلتفرم
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| ارزیابی | 50+ | 10+ |
| مدیریت مجموعه داده ها | ✅ | ✅ |
| مدیریت سریع | ✅ | ✅ |
| تراز متریک | ✅ | ❌ |
| بازخورد انسانی | ✅ | ✅ |
| مشاهده LLM | ✅ | ✅ |
از دور ، هیچ تفاوت بزرگی در اینجا وجود ندارد. بیایید عمیق تر به هر ویژگی موجود در سیستم عامل بپردازیم.
ارزیابی
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| گزارش آزمایش | ✅ | ✅ |
| آزمایش A/B | ✅ | 🚧 |
| تست رگرسیون | ✅ | ❌ |
| مقایسه ارزیابی جانبی در کنار | ✅ | ❌ |
| تجزیه و تحلیل نمرات متریک آماری | ✅ | ❌ |
| گزارش تست قابل اشتعال عمومی | ✅ | ❌ |
| فیلتر پیشرفته برای معیارها/موارد آزمون | ✅ | ❌ |
| برچسب زدن انسان برای معیارها | ✅ | ✅ |
| اعتبار سنجی دقت نمره متریک (ماتریس سردرگمی) | ✅ | ❌ |
| مقیاس به آزمایش ایمنی | ✅ | ✅ |
اگرچه Arize از ویژگی های ارزیابی LLM پشتیبانی می کند ، اما موارد زیادی وجود دارد که به خوبی در> 100s موارد آزمون مقیاس نمی یابد. این بدان معناست که معیار برنامه های LLM که برای آزمایش مورد نیاز است و رضایت از ذینفعان خارجی از طریق گزارش های آزمایشی قابل قبول عمومی سخت تر خواهد بود.
🌟 به وب سایت AI با اعتماد به نفس مراجعه کنید
مدیریت مجموعه داده ها
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| ادغام 100 ٪ عمیق | ✅ | ❌ |
| ویرایشگر مجموعه داده ها | ✅ | ✅ |
| بارگذاری مجموعه داده ها از CSV | ✅ | ✅ |
| مجموعه داده ها را با کد فشار دهید/بکشید | ✅ | ✅ |
| از داده های تولید مجموعه داده ایجاد کنید | ✅ | ✅ |
| مجموعه داده ها را از گزارش های آزمایش ایجاد کنید | ✅ | ❌ |
| در مورد مجموعه داده ها نظر دهید | ✅ | ❌ |
| بازیابی گودال | ✅ | ❌ |
| تهیه نسخه پشتیبان از مجموعه داده ها | ✅ | ✅ |
| تاریخچه تجدید نظر | ✅ | ✅ |
| ستونهای سفارشی | ✅ | ✅ |
| حمایت از پارچه | ✅ | ❌ |
| پرچم “نهایی” | ✅ | ❌ |
Arize و با اعتماد به نفس عمدتاً در اینجا یکسان است. با اعتماد به نفس از نظر همکاری مجموعه داده ها در جایی که می توان نظرات را توسط کارشناسان دامنه می توان در حالی که مهندسان می توانند برای اطمینان از عبور از این موارد آزمایشی تمرکز کنند ، کمی از این امر برخوردار باشد.
مدیریت سریع
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| ادغام 100 ٪ عمیق | ✅ | ❌ |
| ویراستار سریع | ✅ | ❌ |
| نسخه خودکار سریع | ✅ | ❌ |
| متغیرهای سریع پویا | ✅ | ❌ |
| می تواند برای ارزیابی استفاده شود | ✅ | ❌ |
| برای مشاهده قابل استفاده است | ✅ | ❌ |
Arize هیچ مدیریت سریع ندارد.
مشاهده LLM
| نشان | با اعتماد به نفس | AROSES AI |
|---|---|---|
| نظارت بر خروجی LLM | ✅ | ✅ |
| ردیابی LLM یکپارچه | ✅ | ✅ |
| ردیابی LLM سفارشی | ✅ | ✅ |
| دارای نظارت خاص chatbot است | ✅ | ❌ |
| ارزیابی در زمان واقعی | ✅ | ✅ |
| بازخورد انسانی ترک | ✅ | ✅ |
| فیلتر کردن پیشبرد و مدل ها | ✅ | ❌ |
| فیلتر پیش برای خصوصیات سفارشی | ✅ | ❌ |
Arize AI بیشتر روی اشکال زدایی عمیق و دقیق تمرکز دارد در حالی که مشاهدات AI با اطمینان برای نظارت بر خروجی هر تعامل LLM است ، با ردیابی شامل.
پشتیبانی ، امنیت و دیگران
| نشان | هوش مصنوعی با اعتماد به نفس (حق بیمه) | AROSES AI (PRO) |
|---|---|---|
| قیمت گذاری | ماهانه | ماهانه |
| نقش و مجوزهای کاربر | ✅ | ❌ |
| SOC2 نوع II | ✅ | ❌ |
| هیپا | ✅ | ❌ |
| حفظ داده ها | 1 سال | 6 ماه |
| حمایت | اختصاصی | جامعه + ایمیل |
هر دو ارائه دهنده با این حال برای ردیف سازمانی خود سازگار هستند.
کدام یک را باید انتخاب کنید؟
Arize Ai برای اشکال زدایی عالی است ، در حالی که AI با اعتماد به نفس برای ارزیابی LLM و معیار عالی است. هر دو نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند و از ویژگی های خود همپوشانی دارند ، اما در نهایت بستگی به این دارد که آیا شما بیشتر به ارزیابی یا مشاهده اهمیت می دهید.
اگر می خواهید هر دو را انجام دهید ، به دنبال AI با اعتماد به نفس بروید ، زیرا مشاهده LLM به هر حال برای اکثر ارائه دهندگان یکسان است.
🌟 به وب سایت AI با اعتماد به نفس مراجعه کنید
- مورد استفاده اولیه: آزمایش و اشکال زدایی LLM ها قبل از استقرار
- ویژگی ها:
- تمرکز بر تست قبل از استقرار و اعتبار سنجی مدل است.
- قبل از تولید به شناسایی تعصبات ، آسیب پذیری ها و خطاهای LLMS کمک می کند.
- ابزارهای تست و توضیح خودکار را ارائه می دهد.
- می توان برای تست واحد LLMS ، مشابه چارچوب های تست نرم افزار استفاده کرد.
- به اطمینان از رعایت دستورالعمل های ایمنی و انصاف هوش مصنوعی کمک می کند.
- ایده آل برای: تیم های LLM که می خواهند مدل ها را اشکال بزنند ، از استحکام اطمینان حاصل کنند و از مشکلات قبل از استقرار جلوگیری کنند.
تفاوت های کلیدی
| نشان | AROSES AI | تضمین کردن |
|---|---|---|
| منطقه تمرکز | نظارت و مشاهده تولید | آزمایش قبل از استقرار و اشکال زدایی |
| تشخیص داده ها | ✅ | ❌ |
| آزمایش تعصب و انصاف | ❌ | ✅ |
| تجزیه و تحلیل علت ریشه | ✅ | ❌ |
| قابلیت توضیح | ✅ | ✅ |
| تست خودکار LLM | ❌ | ✅ |
| بررسی های رعایت و ایمنی | ❌ | ✅ |
کدام یک را باید انتخاب کنید؟
- اگر برای رانش و تخریب عملکرد نیاز به نظارت بر تولید LLMS دارید ، با Arize AI بروید.
- اگر قبل از استقرار نیاز به آزمایش و اشکال زدایی LLMS دارید ، با Giskard بروید.
- اگر به هر دو آزمایش و نظارت نیاز دارید ، ممکن است استفاده از هر دو را با هم در نظر بگیرید.
به وب سایت Giskard مراجعه کنید
- مورد استفاده اولیه: LLM چتر مشاهده ، ارزیابی و اشکال زدایی
- ویژگی ها:
- ورود به سیستم ، نظارت و تجزیه و تحلیل را برای chatbots LLM فراهم می کند.
- سابقه مکالمه ، بازخورد کاربر و عملکرد مدل را ردیابی می کند.
- از نسخه سریع ، مدیریت و همکاری پشتیبانی می کند.
- اندازه گیری هزینه ، تأخیر ، استفاده از نشانه ها و معیارهای عملکرد مدل.
- گزینه های استقرار ابر و میزبان خود را هم ارائه می دهد.
- ایده آل برای: تیم هایی که در حال توسعه و استقرار Chatbots LLM هستند که نیاز به نظارت ، ارزیابی و قابلیت اشکال زدایی دارند.
تفاوت های کلیدی
| نشان | AROSES AI | قناری |
|---|---|---|
| منطقه تمرکز | عوامل LLM | chatbots LLM |
| تجزیه و تحلیل علت ریشه | ✅ | ❌ |
| ورود به سیستم و ردیابی | ✅ | ✅ |
| نسخه سریع | ❌ | ✅ |
| هزینه و ردیابی توکن | ✅ | ✅ |
| تست خودکار LLM | ❌ | ❌ |
| انطباق و امنیت | ✅ | ✅ (SOC 2 ، ISO 27001) |
کدام یک را باید انتخاب کنید؟
- در صورت نیاز به ردیابی ، اشکال زدایی و ارزیابی برنامه های LLM با ورود به سیستم ، تجزیه و تحلیل و بازخورد کاربر ، Lunary را انتخاب کنید. این به تیم ها کمک می کند تا در مورد اعلان ها تکرار شوند ، توهم را تشخیص دهند و هزینه های قبل و بعد از استقرار را تجزیه و تحلیل کنند.
- اگر به راه حل متمرکز بر نظارت بر تولید با ردیابی عملکرد در زمان واقعی و تشخیص رانش نیاز دارید ، Arize AI را انتخاب کنید. این برنامه برای مشاهده LLM در مقیاس طراحی شده است ، و اطمینان حاصل می کند که مدل ها در استقرار قابل اعتماد هستند.
به وب سایت Lunary مراجعه کنید
4. DataDog – نظارت و امنیت مدرن
DataDog LLM خاص نیست ، اما در مقایسه با Arize AI ، ویژگی های خوبی را ارائه می دهد.
- مورد استفاده اولیه: نظارت عمومی ، ورود به سیستم و مشاهده زیرساخت
- ویژگی ها:
- نظارت بر سرورها ، بانکهای اطلاعاتی و خدمات ابری با داشبورد در زمان واقعی را فراهم می کند.
- از مدیریت ورود به سیستم ، ردیابی توزیع شده و نظارت بر امنیت در برنامه ها پشتیبانی می کند.
- ناهنجاری ها و تنگناهای عملکرد را در زیرساخت های سیستم تشخیص می دهد.
- پاسخ هشدار و پاسخ حادثه خودکار برای خرابی سیستم را ارائه می دهد.
- با ارائه دهندگان مختلف ابر ، ابزارهای DevOps و معماری های میکروسرویس ادغام می شود.
- تمرکز بر مشاهده زیرساخت ها به جای بینش های خاص مدل.
- ضعیف تر از Arize AI در هنگام ارزیابی LLM ، زیرا فاقد ردیابی عملکرد مدل داخلی ، تشخیص داده های داده و تجزیه و تحلیل دقیق LLM است.
تفاوت های کلیدی
| نشان | داتوگ | AROSES AI |
|---|---|---|
| منطقه تمرکز | زیرساخت و نظارت بر برنامه | مشاهده LLM و ردیابی عملکرد |
| نظارت بر عملکرد مدل | ❌ | ✅ |
| تشخیص رانش LLM | 🚧 | ✅ |
| ورود به سیستم و ردیابی | ✅ | ✅ |
| تجزیه و تحلیل علت ریشه | 🚧 | ✅ |
| امنیت و انطباق | ✅ | ❌ |
| نظارت بر عملکرد برنامه | ✅ | ❌ |
| ارزیابی LLM و اشکال زدایی | 🚧 | ✅ |
کدام یک را باید انتخاب کنید؟
- اگر نیاز به نظارت بر زیرساخت های سیستم ، عملکرد برنامه و رویدادهای امنیتی دارید ، DataDog را انتخاب کنید. این مناسب تر برای برنامه های DevOps و Cloud بومی است که نیاز به مشاهده پایان به پایان دارند.
- اگر شما نیاز به نظارت بر LLM ها در تولید دارید ، مدل را تشخیص داده و مشکلات عملکرد را تجزیه و تحلیل کنید ، Arize AI را انتخاب کنید. Arize در ارزیابی LLM به طور قابل توجهی قوی تر است ، ارائه بینش خاص مدل ، تشخیص رانش و ردیابی عملکرد که DataDog فاقد آن است.
به داده ها و وب سایت ها مراجعه کنید
همانطور که از نام آن پیداست ، MLFlow در مورد تمرکز روی ML یا Genai سنتی تصمیم گیری نشده است. من اگر شما گردش کار سنتی ML را برای برآورده کردن به همین دلیل ندارید ، MLFlow را توصیه نمی کنم.
- مورد استفاده اولیه: ردیابی آزمایش ، مدیریت مدل و استقرار
- ویژگی ها:
- آزمایشات ML آهنگ ها و سیاهههای مربوطه ، از جمله پارامترها ، معیارها و مصنوعات.
- یک رجیستری مدل اصلی برای نسخه های نسخه و مدیریت را فراهم می کند.
- از بسته بندی مدل برای استقرار در محیط های مختلف پشتیبانی می کند.
- قابلیت تکرارپذیری را با ورود به کد ، وابستگی ها و تنظیمات محیط امکان پذیر می کند.
- با چارچوب های مختلف ML ، از جمله Tensorflow ، Pytorch و Scikit-Learn ادغام می شود.
- امکان استقرار مدل ها به سرویس های ابری ، دستگاه های داخلی و Edge را فراهم می کند.
- API و UI را برای ردیابی و مدیریت آزمایشات ارائه می دهد.
- از گردش کار مشترک برای تیم های ML پشتیبانی می کند.
- مدیریت چرخه عمر را برای مدل های ML ، از توسعه تا تولید فراهم می کند.
کدام یک را باید انتخاب کنید؟
- اگر نیاز به پیگیری آزمایش ها دارید ، نسخه های مدل را مدیریت کرده و استقرار را انجام می دهید ، MLFlow را انتخاب کنید. این مناسب برای مراحل اولیه چرخه چرخه LLM مناسب است و به تیم ها کمک می کند تا قبل از استقرار مدل ها را توسعه دهند ، تکرار کنند و مدیریت کنند.
- اگر نیاز به نظارت بر LLM ها در تولید دارید ، مشکلات عملکرد را تشخیص داده و مدل را تجزیه و تحلیل می کنید ، Arize AI را انتخاب کنید. این برنامه به طور خاص برای مشاهده LLM طراحی شده است ، به تیم ها کمک می کند تا با گذشت زمان داده ها ، توهم و تخریب داده ها را تشخیص دهند.
- اگر گردش کار شما شامل آموزش و نظارت بر تولید است ، از MLFlow برای ردیابی آزمایش استفاده کنید و هوش مصنوعی را برای نظارت پس از استقرار انجام دهید.
به وب سایت MLFlow مراجعه کنید
بنابراین در آنجا آن را دارید ، لیست 5 گزینه برتر Aize AI در سال 2025. فکر می کنید چیزی وجود دارد که من از دست داده ام؟ در زیر نظر دهید تا به من اطلاع دهید!
با تشکر از شما برای خواندن ، و تا دفعه بعد
