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Valohai est une plateforme MLOps conçue pour les produits d'IA qui intègrent des LLM et des modèles spécialisés. Elle permet aux utilisateurs de comparer, évaluer et déployer des configurations en utilisant leur propre infrastructure cloud tout en maintenant une traçabilité complète des données jusqu'au déploiement.

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Valohai est une plateforme MLOps avancée adaptée aux produits d'IA qui combinent des modèles de langage de grande taille (LLM) avec des modèles spécialisés. Elle permet aux utilisateurs de comparer, évaluer et expédier des configurations basées sur des données réelles au sein de leurs propres environnements cloud, garantissant une traçabilité complète des données jusqu'au déploiement.

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La plateforme reconnaît que bien que l'appel au LLM soit simple, les complexités du déploiement des produits d'IA nécessitent une infrastructure robuste. Les modèles spécialisés effectuent des tâches critiques telles que la classification des tickets de support, la détection des anomalies et la prédiction du taux de désabonnement des clients, tout en travaillant en tandem avec les LLM pour fournir des résultats précis adaptés à des domaines spécifiques.

À mesure que les produits d'IA évoluent, le nombre de modèles utilisés peut rapidement dépasser les attentes, nécessitant une gestion et une évaluation efficaces. Valohai simplifie ce processus, permettant aux ingénieurs logiciels de construire et de déployer des modèles sans avoir besoin d'ingénieurs ML dédiés. Cette démocratisation de l'entraînement des modèles conduit à une augmentation des fonctionnalités et des cas d'utilisation, mais nécessite également une gestion continue, car les modèles doivent être réentraînés et les données dérivent au fil du temps.

La plateforme de Valohai fournit une solution complète pour le suivi des coûts et de la qualité, garantissant que les utilisateurs peuvent gérer leurs dépenses cloud et maintenir des normes élevées de performance des modèles. La plateforme prend en charge une variété de flux de travail, permettant aux utilisateurs de définir leurs processus à travers des étapes connectées, d'implémenter une logique conditionnelle et d'exécuter des tâches en parallèle.

Avec des fonctionnalités telles que des approbations humaines, des ensembles de données versionnés et un cache intelligent, Valohai améliore la collaboration et la transparence au sein des équipes. La plateforme offre également des capacités de traçage approfondi, permettant aux utilisateurs de suivre la lignée des modèles et de comprendre les données qui informent leurs modèles. Cette traçabilité est cruciale pour maintenir la qualité et la conformité dans les applications d'IA.

Le tableau de bord des opérations de Valohai consolide diverses métriques, fournissant des informations sur les coûts, la performance et l'utilisation des ressources. Cette vue d'ensemble aide les équipes à identifier les goulets d'étranglement et à optimiser efficacement leurs flux de travail. La plateforme est conçue pour fonctionner sur n'importe quelle infrastructure cloud ou sur site, garantissant que les utilisateurs conservent le contrôle de leurs données et de leurs ressources de calcul. Dans l'ensemble, Valohai permet aux équipes de construire des produits d'IA qui restent précis et efficaces, avec un accent sur l'amélioration continue et l'adaptabilité.

  • CatégorieMLOps et déploiement de modèles
  • Modèle tarifaireFreemium
  • DéploiementCloud et sur site
  • PlateformesWeb

  • Ensembles de données versionnés

  • Approbations humaines

  • Exécution parallèle

  • Logique conditionnelle et portes de qualité

  • Traçage approfondi avec Langfuse

  • Tableau de bord des opérations

  • Registre des modèles

  • Suivi des expériences

  1. Définissez votre flux de travail : créez un pipeline qui décrit vos étapes d'entraînement et d'évaluation des modèles.

  2. Intégrez vos données : téléchargez des ensembles de données et configurez-les pour la version et le cache.

  3. Exécutez des expériences : exécutez votre pipeline et surveillez les résultats en temps réel.

  4. Évaluez les modèles : comparez les métriques de performance à travers différentes configurations.

  • Classification des tickets de support
  • Détection d'anomalies
  • Prédiction du taux de désabonnement
  • Évaluation des modèles
  • Versionnage des données

Avis sur Valohai

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