平台
WhyLabs AI控制中心
人工智能控制中心确保人工智能应用程序的安全,因为在生成人工智能时代,仅凭可观察性是不够的
观察
安全
优化
开放源代码
whylogs:数据记录的开放标准
生成隐私保护数据集摘要,称为whylogs profiles
语言工具包
使用LangKit监控和保护LLM,以实施护栏、评估和可观察性
OpenLLM遥测
使用开放遥测集成实时跟踪和监控基于LLM的系统
解决
面向数据驱动企业的解决方案
适用于所有主要垂直领域中数据驱动企业的可扩展解决方案
使用LangKit保护LLM
使用以数据为中心的LLMOps方法提取有关提示和响应的可操作见解
LLM安全
ML监控
AI可观测性
行业
金融服务
保护您的金融服务业务免受AI偏见和不透明的风险
物流与制造
确保AI持续为您的物流和制造业务提供优势
零售和电子商务
优化零售业务决策并确保模型准确可靠
保健
监控医疗保健中使用的AI系统可确保可靠性、合规性和患者安全。
客户
案例研究:Yoodli
案例研究:空域
案例研究:财富500强金融科技
案例研究:财富500强零售
案例研究:医疗服务提供商
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人工智能为您最具影响力的应用程序提供动力。WhyLabs为您提供了确保这些应用程序安全、可靠和性能的工具。
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成千上万的用户喜欢并信任WhyLabs:
监控、评估和保护安全和质量的多个方面。保护专有LLM API和自托管LLM。
超越文本对文本。保护并观察任何形式的图像、文档、语音或视频。
为传统AI模型启用MLOps最佳实践,并对任何模型类型进行观察和监控。
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一流的团队依赖WhyLabs来控制他们的AI应用程序
2,371,363
安装
300
毫秒
平均延迟
93%
平均精确度
“我认为像这样的工具可以真正帮助标准化你正在注意的事情类型,以及你如何定义这些规则,以及你是如何可视化的。这不仅对数据科学家有用,而且我认为对其他利益相关者也有用。对于PM和PO,以及在产品上线后积极管理这些产品的工程师。”
高级数据科学家
华盖创意
“我们选择WhyLabs有几个原因。首先,它们提供了我们正在寻找的所有核心模型监控功能,包括结果的直观表示、离群值检测、直方图、数据漂移监控和缺失的特征值。[第二,]由于它们在消费前就聚集了数据,而且摄取速度非常快,因此具有很强的数据隐私性。”
ML平台项目经理
财富500强金融科技
“在Airspace,我们使用人工智能将世界上最关键的货运的整个供应链风险降至最低。WhyLabs在推动我们人工智能运营的可扩展性方面发挥了重要作用。该平台提供了简单的入职、数据隐私友好的集成,以及指挥中心视图,使我们能够在y影响用户体验。实现可观察性的下游影响是,我们能够通过将机器学习用于更多用例,不断扩展我们的差异化技术”
瑞恩·鲁斯纳克
合作伙伴和空域首席技术官
“我们选择WhyLabs作为ML平台的可观察性功能,因为它易于集成,功能丰富,使我们能够满足模型健康公平治理指导原则,并将模型操作任务的时间洞察力降至最低。”
工程总监
主要医疗服务提供商
“如果我们在凌晨3点叫醒工程师,我们需要确信我们没有报告假阳性。”
IT运营经理
财富500强零售
“WhyLabs为我们提供了一个以前没有的安全网。因此,我们能够迭代新的实验,更快地提示并快速发布新的AI功能。我们可以满怀信心地这样做,因为我们知道我们有量化指标来支持我们的决策。”
首席执行官
约德利
“我们喜欢将whylogs与我们的定制基础设施集成的轻松程度。whylog使我们的数据科学家能够深入了解他们的数据集并监控他们部署的模型。”
Nobuyuki Kuromatsu公司
AI平台团队平台工程师(MLOps)雅虎日本公司
“在Stitch Fix,我们有数百个连接到生产微服务的工作流,所有这些都是由Algorithms团队成员驱动和部署的。可观察性对于确保这些服务的健壮性和提供一致的客户体验至关重要。我们很高兴能与WhyLabs合作,构建数据记录的开源标准这有助于我们简化数据和人工智能管道的可观察性,无论是离线还是在线。”
斯特凡·克劳茨克
缝合修复模型生命周期经理
“ML工程师需要更好的工具来确保ML项目生命周期所有阶段的高质量数据。AI Fund很高兴能够支持WhyLabs,其开源日志库和AI可观察性平台使开发人员能够轻松维护实时日志和监控ML部署。”
安德鲁·吴
AI基金管理普通合伙人
“我们需要工具,使我们的机器学习团队能够确保AI模型在高规模运行时有助于为客户提供无缝体验并实现业务目标。WhyLabs的监控解决方案采用实用而优雅的方法来监控大规模飞行模型的输入和输出数据、统计数据和行为e、 填补软件和机器学习模型操作之间的差距。”
奥利唐斯
Zulliy Martech数据和机器学习副总裁
“我们是一家企业对一家企业,我们的很多客户对ML一无所知。因此,他们可能会做出在他们看来非常明显和无害的改变,这对内部产生了可怕的影响。有这样的事情本可以避免很多问题。”
机器学习工程师
筛分科学
“我认为像这样的工具可以真正帮助标准化你正在注意的事情类型,以及你如何定义这些规则,以及你是如何可视化的。这不仅对数据科学家有用,我认为对其他利益相关者也有用。对于PM和PO,以及在产品上线后积极管理这些产品的工程师。”
“我们选择WhyLabs有几个原因。首先,它们提供了我们正在寻找的所有核心模型监控功能,包括结果的直观表示、离群值检测、直方图、数据漂移监控和缺失的特征值。[第二,]由于它们在消费之前对数据进行了聚合,并且吸收速度非常快,因此具有很强的数据隐私性。”
“在Airspace,我们使用AI将全球最关键货运的供应链风险降到最低。WhyLabs一直在推动我们AI操作的可扩展性方面发挥着重要作用。该平台提供了简单的登录、数据自由集成以及以命令为中心的视图,使我们能够在y影响用户体验。实现可观察性的下游影响是,我们能够通过将机器学习用于更多用例,不断扩展我们的差异化技术”
斯特凡·克劳奇克
“ML工程师需要更好的工具来确保在ML项目生命周期的各个阶段都能获得高质量的数据。AI Fund很高兴能够支持WhyLabs,其开源日志库和AI可观察性平台使开发人员能够轻松维护实时日志和监控ML部署。”
“我们需要一些工具,使我们的机器学习团队能够确保人工智能模型有助于为客户提供无缝体验,并在大规模运行时实现业务目标。WhyLabs的监控解决方案采用了一种实用而优雅的方法来监控飞行中模型的输入和输出数据、统计数据和行为e、 填补软件和机器学习模型操作之间的差距。”
奥利·唐斯
“我们是企业对企业的,我们的许多客户对ML一无所知。因此,他们可能会做出在他们看来非常明显且无害的改变,这对内部产生了可怕的影响。拥有这样的东西本来可以避免很多问题。”