Arize AI Reseñas y Detalles del Producto

Proporciona las métricas de inmediato y una fácil integración Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Latencia e instrumentación personalizada en la mayoría de los casos Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Arize AI ofrece una plataforma integral para monitorear modelos de aprendizaje automático en tiempo real. La capacidad de la plataforma para proporcionar información procesable sobre el desplazamiento del modelo, problemas de datos y degradación del rendimiento es particularmente impresionante. La interfaz de usuario es intuitiva, lo que facilita el seguimiento y la comprensión del estado de los modelos implementados. Las capacidades de integración con varios marcos de ML también son una ventaja significativa, agilizando el proceso de configuración y monitoreo de modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Arize AI ofrece un conjunto robusto de características, puede haber una curva de aprendizaje para aquellos nuevos en las operaciones de ML. Algunas características avanzadas podrían requerir una comprensión más profunda de la plataforma, y la documentación, aunque extensa, podría ser abrumadora para los principiantes. Sería beneficioso si hubiera más tutoriales o guías paso a paso para principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El producto es nítido y entendí cómo funciona a través de cursos. Tiene casi todo para el monitoreo de modelos y otras características importantes. Ayuda en todas las operaciones de ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Arize AI, si no me equivoco, es como un panel de control. Habría sido mejor si hubiera una especie de API donde pudiéramos aprovechar las características a través de un paquete. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Su funcionalidad de búsqueda y recuperación es excelente, con un conjunto diverso de herramientas para varios problemas que pueden surgir. La integración con langchain también es inmensamente útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía no han lanzado su kit de herramientas de mejora de prompts, lo cual podría añadir un valor significativo a la plataforma en su conjunto. Mejorar el flujo de prompts es muy relevante para la mayoría del trabajo relacionado con los modelos de lenguaje hoy en día. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Optimización del marco de MLOps

Análisis de retroalimentación

Enfoque de agrupamiento para el análisis de datos

Documentación para implementación rápida Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La navegación del software es un poco complicada de entender al principio. Solo instancia en la nube del software, y es necesario compartir todos los datos en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nos gusta que muestre visualizaciones de los valores de las características, las puntuaciones del modelo y el volumen de predicciones; también permite a los usuarios configurar alertas sobre condiciones de deriva. Estas características satisfacen bien nuestras necesidades de monitoreo de ML. El equipo de ingeniería/soporte de Arize es muy receptivo. Nuestra instalación tuvo que ser en una nube privada en las instalaciones, y el equipo de Arize proporcionó una excelente orientación y apoyo para configurarla. Podemos trabajar directamente con expertos en la materia en cuestión de horas después de solicitar asistencia. El equipo de Arize realiza reuniones periódicas para recopilar comentarios. Continuamente crean mejoras y nuevas características basadas en nuestros comentarios. Por lo que puedo ver, el equipo de ingeniería trabaja en un entorno verdaderamente ágil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El UMAP que visualiza las incrustaciones podría funcionar más rápido. Dicho esto, el rendimiento de renderizado parece ser un problema común para muchas herramientas de gráficos que trazan grandes conjuntos de datos en el front-end. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El equipo es muy receptivo y está abierto a los cambios propuestos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario no es muy autoexplicativa, por lo tanto, las personas pueden sentirse un poco reacias a incorporarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Funcionalidad de detección de deriva. También me gusta que puedas especificar tamaños de bin personalizados y profundizar en los bins para ver los cambios en la distribución.

- Segmentación del rendimiento del modelo: poder filtrar las métricas de rendimiento del modelo por etiquetas y valores de características. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- La sección de explicabilidad del modelo podría ser más útil si mostrara los efectos de las características además de la importancia (como un gráfico resumen de SHAP) Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me ayuda a visualizar qué problemas han ocurrido en mi modelo y me ayuda a mejorar el rendimiento, todo en cuestión de pocos clics y configuraciones de plantillas. Proporciona un panel muy amigable con diferentes vistas para diferentes partes interesadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay muchos gráficos de visualización, lo cual puede ser un punto a favor, pero también podría llevar a una sobrecarga de opciones si no se reduce a cuál es más apropiado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La plataforma está mejorando constantemente, y el equipo de Arize es servicial y receptivo a las solicitudes de funciones y comentarios generales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La plataforma en sí es excelente, pero desde una perspectiva de gestión, me gustaría tener API's de gestión más desarrolladas y soporte para un control de acceso basado en roles (RBAC) más detallado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.