Confident AI
WebsiteOther
Confident AI — это инфраструктура для оценки с открытым исходным кодом для LLM, которая позволяет разработчикам легко проводить модульное тестирование и бенчмаркинг моделей искусственного интеллекта.
https://www.confident-ai.com/?utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/03/2025
Тенденции ежемесячного трафика Confident AI
Confident AI продемонстрировал рост на 34.1%, достигнув 140 тыс. посещений за месяц. Хотя конкретные обновления для Confident AI не упоминаются, улучшенная доступность и возможности Google Gemini 2.0 и повышенное внимание к ИИ на рабочем месте могли способствовать этому росту, повысив общий рыночный интерес к решениям в области ИИ.
Что такое Confident AI
Confident AI — это платформа, предоставляющая инструменты и инфраструктуру для оценки и тестирования крупных языковых моделей (LLM). Она предлагает DeepEval, открытый Python-фреймворк, который позволяет разработчикам писать модульные тесты для LLM всего в нескольких строках кода. Платформа направлена на помощь разработчикам искусственного интеллекта в создании более надежных и достоверных языковых моделей, предоставляя метрики, возможности сравнения и централизованную среду для отслеживания результатов оценки.
Ключевые особенности Confident AI
Confident AI — это платформа для оценки с открытым исходным кодом для крупномасштабных языковых моделей (LLM), которая позволяет компаниям тестировать, оценивать и развертывать свои реализации LLM с уверенностью. Она предлагает такие функции, как A/B тестирование, оценка выходных данных по эталонным истинам, классификация выходных данных, информационные панели отчетности и детальный мониторинг. Платформа направлена на то, чтобы помочь инженерам по искусственному интеллекту обнаруживать критические изменения, сокращать время вывода на рынок и оптимизировать приложения LLM.
Пакет DeepEval: Пакет с открытым исходным кодом, позволяющий инженерам оценивать или 'тестировать модули' выходные данные своих приложений LLM менее чем за 10 строк кода.
A/B Тестирование: Сравните и выберите лучший рабочий процесс LLM для максимизации ROI предприятия.
Оценка по эталонным истинам: Определите эталонные истины, чтобы обеспечить ожидаемое поведение LLM и количественно оценить выходные данные по стандартам.
Классификация выходных данных: Обнаруживайте повторяющиеся запросы и ответы для оптимизации под конкретные случаи использования.
Информационная панель отчетности: Используйте информацию отчетов для сокращения затрат и задержек LLM с течением времени.
Варианты использования Confident AI
Разработка приложений LLM: Инженеры по искусственному интеллекту могут использовать Confident AI для обнаружения критических изменений и более быстрого итеративного развития своих приложений LLM.
Развертывание LLM в крупных компаниях: Крупные компании могут оценивать и обосновывать развертывание своих решений LLM в производство с уверенностью.
Оптимизация производительности LLM: Научные сотрудники по данным могут использовать платформу для выявления узких мест и областей улучшения в рабочих процессах LLM.
Соответствие моделей искусственного интеллекта: Организации могут обеспечить ожидаемое поведение своих моделей искусственного интеллекта и соответствие нормативным требованиям.
Преимущества
Открытый исходный код и простота использования
Комплексный набор метрик оценки
Централизованная платформа для оценки приложений LLM
Помогает сократить время вывода на рынок для приложений LLM
Недостатки
Может потребовать знания программирования для полного использования
В основном ориентирован на LLM, может быть не подходящим для всех типов моделей искусственного интеллекта
Как использовать Confident AI
Установите DeepEval: Запустите 'pip install -U deepeval' для установки библиотеки DeepEval
Импортируйте необходимые модули: Импортируйте assert_test, metrics и LLMTestCase из deepeval
Создайте тестовый случай: Создайте объект LLMTestCase с входными данными и actual_output
Определите метрику оценки: Создайте объект метрики, например, HallucinationMetric, с желаемыми параметрами
Выполните проверку: Используйте assert_test() для оценки тестового случая по метрике
Запустите тесты: Запустите 'deepeval test run test_file.py' для выполнения тестов
Просмотрите результаты: Проверьте результаты тестов в выводе консоли
Залогируйте в платформу Confident AI: Используйте декоратор @deepeval.log_hyperparameters для логирования результатов в Confident AI
Анализируйте результаты: Войдите в платформу Confident AI для просмотра подробной аналитики и инсайтов
Часто задаваемые вопросы о Confident AI
Confident AI - это компания, которая предоставляет инфраструктуру для оценки с открытым исходным кодом для крупномасштабных языковых моделей (LLM). Они предлагают DeepEval, инструмент, который позволяет разработчикам проводить модульное тестирование LLM менее чем за 10 строк кода.
Популярные статьи

Reve 1.0: Революционный генератор изображений с использованием ИИ и руководство по использованию
Mar 31, 2025

Gemma 3 от Google: откройте для себя самую эффективную модель ИИ на сегодняшний день | Руководство по установке и использованию 2025
Mar 18, 2025

Бесплатные промокоды Pixverse в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025

Реферальные коды HiWaifu AI в марте 2025 года и как их использовать
Mar 10, 2025
Аналитика веб-сайта Confident AI
Трафик и рейтинги Confident AI
140.3K
Ежемесячные посещения
#293498
Глобальный рейтинг
#4001
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jun 2024-Feb 2025
Анализ пользователей Confident AI
00:02:05
Средняя продолжительность посещения
2.47
Страниц за посещение
51.64%
Показатель отказов
Основные регионы Confident AI
US: 26.5%
IN: 12.49%
GB: 10.96%
DE: 7.55%
VN: 5.59%
Others: 36.91%