Okareo
Okareo — это комплексная платформа оценки и мониторинга AI/ML, которая помогает командам создавать надежные продукты AI, предоставляя инструменты для тестирования, наблюдения, анализа и точной настройки приложений LLM и поведения агентов.
https://okareo.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/07/2025
Тенденции ежемесячного трафика Okareo
Okareo получил 3.8k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительный рост на уровне 60.6%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое Okareo
Okareo — это платформа, разработанная специально для команд, занимающихся разработкой ИИ, чтобы ускорить выпуск надежных продуктов ИИ. Основанная в 2023 году Мэтью Уайманом и Борисом Селитсером, Okareo предоставляет унифицированное решение для оценки, мониторинга и оптимизации больших языковых моделей (LLM), агентов ИИ и систем генерации с расширенным поиском (RAG). Платформа помогает разработчикам выявлять ошибки, предотвращать галлюцинации, поддерживать точность в производственных средах и оптимизировать рабочий процесс разработки от тестирования до развертывания.
Ключевые особенности Okareo
Okareo - это комплексная платформа для оценки, тестирования и оптимизации LLM, которая помогает разработчикам создавать надежные продукты на основе искусственного интеллекта. Она предоставляет инструменты для генерации синтетических данных, оценки моделей, мониторинга и возможности тонкой настройки для различных приложений ИИ, включая системы RAG, агентов и генеративные модели. Платформа предлагает автоматическое обнаружение ошибок, отслеживание показателей производительности и функции совместной работы для оптимизации жизненного цикла разработки ИИ.
Генерация синтетических данных: Создает разнообразные сценарии тестирования и синтетические данные для оценки моделей LLM в условиях, приближенных к производственным, помогая выявлять крайние случаи и потенциальные сбои
Мониторинг и аналитика в реальном времени: Предоставляет расширенные инструменты мониторинга для отслеживания производительности моделей, обнаружения галлюцинаций и поддержания точности в производственных средах
Фреймворк для оценки моделей: Предлагает комплексные метрики и инструменты оценки для анализа производительности моделей, включая поддержку многоходовых разговоров и пользовательские проверки оценки
Возможности тонкой настройки: Позволяет оптимизировать поисковые системы и генераторы для конкретных областей, с инструментами для сравнения производительности с базовыми моделями
Варианты использования Okareo
Разработка продуктов на основе ИИ: Помогает командам разработчиков создавать и тестировать приложения ИИ с надежными возможностями оценки и мониторинга
Оптимизация чат-ботов: Позволяет тестировать и улучшать разговорные системы ИИ посредством многоходовой оценки и анализа разговоров
Разработка систем RAG: Поддерживает разработку и оптимизацию систем генерации с расширенным поиском (retrieval-augmented generation) с помощью специализированных инструментов тестирования и оценки
Мониторинг ИИ в производственной среде: Обеспечивает непрерывный мониторинг и оценку развернутых систем ИИ для поддержания производительности и надежности
Преимущества
Комплексный набор инструментов для разработки и тестирования ИИ
Гибкая интеграция с различными моделями и фреймворками LLM
Сильный акцент на обнаружении ошибок и обеспечении качества
Недостатки
Относительно новая платформа (основана в 2023 году)
Для полного использования всех функций может потребоваться техническая экспертиза
Как использовать Okareo
1. Зарегистрируйтесь в Okareo: Перейдите на app.okareo.com/account/sign-up, чтобы создать бесплатную учетную запись и получить свой токен API на целевой странице
2. Настройте среду: Установите переменную среды OKAREO_API_KEY с помощью сгенерированного токена API. Установите Okareo CLI и необходимые зависимости (Python или TypeScript SDK)
3. Инициализируйте структуру проекта: Запустите 'okareo init -l [python/typescript]', чтобы создать базовую структуру каталогов с config.yml и папкой flows
4. Создайте потоки оценки: Напишите тестовые скрипты на Python или TypeScript для оценки выходных данных вашей LLM. Определите сценарии, зарегистрируйте модели и добавьте проверки оценки
5. Сгенерируйте тестовые сценарии: Используйте генераторы сценариев Okareo (Перефразирование, Релевантные термины, Опечатки и т. д.) для создания разнообразных тестовых примеров для вашей модели
6. Запустите оценки: Выполните оценки с помощью команды 'okareo run'. Это проверит вашу модель на соответствие сценариям и сгенерирует подробные отчеты
7. Отслеживайте результаты: Просматривайте результаты оценки и аналитику на панели управления app.okareo.com. Анализируйте производительность модели, ошибки и области для улучшения
8. Интегрируйте с CI/CD: Добавьте оценки Okareo в свой конвейер CI/CD, используя CircleCI orb или GitHub Actions для автоматического тестирования
9. Точная настройка и оптимизация: Используйте результаты оценки для точной настройки ваших моделей, повышения точности и предотвращения галлюцинаций перед развертыванием
Часто задаваемые вопросы о Okareo
Okareo - это платформа, предоставляющая решения для оценки, тонкой настройки и обратной связи с использованием ИИ и LLM. Она помогает разработчикам машинного обучения оценивать и сравнивать производительность моделей в процессе разработки, тестирования и поставки, автоматизируя механику оценки моделей.
Популярные статьи
Как использовать Nano Banana в Photoshop: Ваше полное руководство по плагину Nano Banana и Flux Kontext для Photoshop в 2025 году
Sep 9, 2025
Как использовать Gemini 2.5 Flash Nano Banana для создания своего художественного альбома: Полное руководство (2025)
Aug 29, 2025
Официальный релиз Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) – лучший редактор изображений с искусственным интеллектом от Google уже здесь
Aug 27, 2025
DeepSeek v3.1: Подробный обзор AIPURE с тестами и сравнением с GPT-5 и Claude 4.1 в 2025 году
Aug 26, 2025
Аналитика веб-сайта Okareo
Трафик и рейтинги Okareo
3.8K
Ежемесячные посещения
#3923031
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Feb 2025-Jun 2025
Анализ пользователей Okareo
00:00:08
Средняя продолжительность посещения
1.85
Страниц за посещение
42.03%
Показатель отказов
Основные регионы Okareo
US: 71.38%
IN: 27.69%
CA: 0.93%
Others: NAN%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Okareo
Hapticlabs
Hapticlabs — это инструмент без кодирования, который позволяет дизайнерам, разработчикам и исследователям легко создавать, прототипировать и развертывать погружные тактильные взаимодействия на устройствах без программирования.
Deployo.ai
Deployo.ai — это комплексная платформа для развертывания ИИ, которая обеспечивает бесшовное развертывание, мониторинг и масштабирование моделей с встроенными этическими рамками ИИ и совместимостью с различными облачными провайдерами.
CloudSoul
CloudSoul — это AI-платформа SaaS, которая позволяет пользователям мгновенно развертывать и управлять облачной инфраструктурой через разговоры на естественном языке, делая управление ресурсами AWS более доступным и эффективным.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Okareo
A2A Protocol
Протокол A2A (Agent2Agent) — это открытый протокол взаимодействия, разработанный Google, который обеспечивает беспрепятственное общение и сотрудничество между AI-агентами в разных фреймворках и поставщиках, независимо от их базовой архитектуры.
VoltOps
VoltOps — это агностическая к фреймворкам платформа наблюдения LLM, которая предоставляет инструменты визуального мониторинга, отладки и оптимизации в режиме реального времени для ИИ-агентов в любом технологическом стеке.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake для больших языковых моделей — это облачная служба по запросу с многоквартирной архитектурой, которая позволяет предприятиям приватно обучать, настраивать и развертывать масштабные модели ИИ, используя устойчивую инфраструктуру суперкомпьютеров, питаемую почти на 100% возобновляемой энергией.
RunPod
RunPod — это облачная платформа для вычислений, созданная для AI, которая предоставляет экономичные сервисы GPU для разработки, обучения и масштабирования моделей машинного обучения.