Confident AI
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Confident AI è un'infrastruttura di valutazione open-source per LLM che consente agli sviluppatori di testare unitariamente e fare benchmarking dei modelli AI con facilità.
https://www.confident-ai.com/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Apr 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di Confident AI
Confident AI ha registrato un aumento del traffico del 34,1%, raggiungendo 140K visite. La crescita moderata può essere attribuita alla crescente attenzione sulla valutazione dell'IA e al robusto set di funzionalità del prodotto, che include 14 metriche per esperimenti LLM e integrazione del feedback umano. Inoltre, l'ingresso di DeepSeek nel mercato e il restringimento del divario prestazionale tra i modelli di IA statunitensi e cinesi potrebbero guidare l'interesse verso strumenti di valutazione completi.
Cos'è Confident AI
Confident AI è una piattaforma che fornisce strumenti e infrastrutture per valutare e testare grandi modelli linguistici (LLM). Offre DeepEval, un framework Python open-source che consente agli sviluppatori di scrivere test unitari per gli LLM in poche righe di codice. La piattaforma mira ad aiutare gli sviluppatori di AI a costruire modelli linguistici più robusti e affidabili fornendo metriche, capacità di benchmarking e un ambiente centralizzato per monitorare i risultati della valutazione.
Caratteristiche principali di Confident AI
Confident AI è una piattaforma di valutazione open-source per i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) che consente alle aziende di testare, valutare e implementare le loro implementazioni di LLM con fiducia. Offre funzionalità come test A/B, valutazione dei risultati rispetto a verità di riferimento, classificazione dei risultati, dashboard di reporting e monitoraggio dettagliato. La piattaforma mira ad aiutare gli ingegneri AI a rilevare cambiamenti critici, ridurre il tempo di produzione e ottimizzare le applicazioni LLM.
Pacchetto DeepEval: Un pacchetto open-source che consente agli ingegneri di valutare o 'testare unitariamente' i risultati delle loro applicazioni LLM in meno di 10 righe di codice.
Test A/B: Confronta e scegli il miglior flusso di lavoro LLM per massimizzare il ROI aziendale.
Valutazione della Verità di Riferimento: Definisci verità di riferimento per garantire che i LLM si comportino come previsto e quantificare i risultati rispetto ai benchmark.
Classificazione dei Risultati: Scopri query e risposte ricorrenti per ottimizzare casi d'uso specifici.
Dashboard di Reporting: Utilizza le intuizioni dei report per ridurre i costi e la latenza dei LLM nel tempo.
Casi d'uso di Confident AI
Sviluppo di Applicazioni LLM: Gli ingegneri AI possono utilizzare Confident AI per rilevare cambiamenti critici e iterare più rapidamente sulle loro applicazioni LLM.
Implementazione di LLM Aziendali: Le grandi aziende possono valutare e giustificare l'implementazione delle loro soluzioni LLM in produzione con fiducia.
Ottimizzazione delle Prestazioni LLM: I data scientist possono utilizzare la piattaforma per identificare colli di bottiglia e aree di miglioramento nei flussi di lavoro LLM.
Conformità dei Modelli AI: Le organizzazioni possono garantire che i loro modelli AI si comportino come previsto e soddisfino i requisiti normativi.
Vantaggi
Open-source e semplice da usare
Set completo di metriche di valutazione
Piattaforma centralizzata per la valutazione delle applicazioni LLM
Aiuta a ridurre il tempo di produzione per le applicazioni LLM
Svantaggi
Potrebbe richiedere alcune conoscenze di programmazione per essere utilizzato appieno
Principalmente focalizzato sui LLM, potrebbe non essere adatto a tutti i tipi di modelli AI
Come usare Confident AI
Installa DeepEval: Esegui 'pip install -U deepeval' per installare la libreria DeepEval
Importa i moduli richiesti: Importa assert_test, metrics e LLMTestCase da deepeval
Crea un caso di test: Crea un oggetto LLMTestCase con input e actual_output
Definisci la metrica di valutazione: Crea un oggetto metrica, ad es. HallucinationMetric, con i parametri desiderati
Esegui l'asserzione: Usa assert_test() per valutare il caso di test rispetto alla metrica
Esegui i test: Esegui 'deepeval test run test_file.py' per eseguire i test
Visualizza i risultati: Controlla i risultati dei test nell'output della console
Registra sulla piattaforma Confident AI: Usa il decoratore @deepeval.log_hyperparameters per registrare i risultati su Confident AI
Analizza i risultati: Accedi alla piattaforma Confident AI per visualizzare analisi dettagliate e approfondimenti
FAQ di Confident AI
Confident AI è un'azienda che fornisce un'infrastruttura di valutazione open-source per i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM). Offrono DeepEval, uno strumento che consente agli sviluppatori di testare unitariamente gli LLM in meno di 10 righe di codice.
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