Recensioni e Dettagli del Prodotto WhyLabs

La funzionalità principale è esplicitamente importante quando si hanno soluzioni AI/ML in esecuzione in produzione. Invece di passare il tempo su controlli manuali (che possono essere soggetti a errori), puoi impostare monitor per informarti se qualcosa sta andando storto. È abbastanza flessibile da costruire la tua metrica personalizzata e i monitor che permettono un uso versatile.

Ciò che è estremamente importante per me è il contatto con il team di WhyLabs. Il loro supporto è eccellente, il che si traduce nel fatto che, anche se qualcosa è difficile da implementare, so di avere persone che mi aiuteranno a ottenere il massimo dalla piattaforma. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Costruire monitor e metriche personalizzati è un'esperienza impegnativa. A volte ho difficoltà con i problemi di codice, quindi una FAQ o una documentazione migliore potrebbero essere utili per evitarli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una delle caratteristiche distintive di WhyLabs è la sua robusta capacità di osservabilità dei dati. Fornisce un monitoraggio continuo delle pipeline di dati e dei modelli di ML, permettendo ai team di identificare rapidamente problemi come il drift dei dati, il degrado del modello e lo skew tra addestramento e servizio. L'integrazione che preserva la privacy della piattaforma garantisce che i dati possano essere analizzati senza spostarli o duplicarli, il che è fondamentale per mantenere la sicurezza e la privacy in settori sensibili come la sanità e la finanza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Uno svantaggio potenziale di WhyLabs è il numero relativamente limitato di recensioni e feedback degli utenti a causa della sua recente introduzione sul mercato, rendendo più difficile per i potenziali utenti valutare le sue prestazioni nel mondo reale su larga scala. Questa mancanza di recensioni dettagliate può sollevare preoccupazioni sulla sua maturità e sull'infrastruttura di supporto. Inoltre, poiché è una piattaforma più recente, alcune funzionalità avanzate potrebbero essere ancora in fase di sviluppo e ci potrebbero essere curve di apprendimento ripide per i team non familiari con gli strumenti di osservabilità nel machine learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Il supporto clienti è molto utile e proattivo

* Lo strumento consente un facile inserimento di un gran numero di funzionalità e l'impostazione del monitoraggio iniziale su di esse

* Possiamo usarlo per monitorare sia la qualità dell'input che le prestazioni del modello

* Gli avvisi possono essere inviati a gruppi specifici di utenti tramite canali specifici (email/slack), il che è utile Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

* Può essere difficile impostare il monitoraggio nel modo corretto quando si tratta di sensibilità - richiede molti tentativi ed errori

* Alcune azioni non sono possibili tramite l'interfaccia utente e richiedono chiamate API specifiche

* La documentazione può essere difficile da navigare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ottimo collaboratore; molto reattivo; apprezziamo davvero le loro ore di disponibilità per aiutare con i problemi che si presentano; molte soluzioni innovative per diversi tipi di modelli di ML che ci hanno davvero aiutato, data la vasta gamma di modelli di ML che gestiamo in azienda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Niente di importante da menzionare! Abbiamo risolto tutto e il team è stato molto utile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'aspetto principale che ci ha colpito è stata la facilità di integrazione. È stato piuttosto semplice, quasi come il codice di esempio, inserire LangKit nel nostro pipeline LLM e caricarlo su WhyLabs. I documenti introduttivi erano chiari e concisi. Anche per aziende con risorse limitate come la nostra, WhyLabs AI Observatory si dimostra una soluzione accessibile e facilmente adattabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Gli strumenti di visualizzazione dei dati sono altamente capaci, sebbene ci sia una curva di apprendimento per padroneggiarli. Tuttavia, il loro team di successo e supporto clienti è reattivo, disponibile e ha costantemente superato le aspettative per garantire che utilizziamo la piattaforma al massimo delle sue potenzialità. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

WhyLabs è la seconda piattaforma di osservabilità che ho mai utilizzato, e posso dire che le caratteristiche principali che mi piacciono della piattaforma sono che è facile da configurare e implementare le funzionalità, i controlli e le metriche erano già pre-caricati quindi non ho dovuto fare molto nella configurazione dell'applicazione, e il monitoraggio non è stato difficile da avviare. Si integra anche bene con le librerie di servizio e dati che abbiamo utilizzato per l'impostazione del tutorial di produzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Finora niente, ho avuto problemi di stabilità solo una volta (nel 2022), ma il supporto è stato in grado di aiutarmi a risolverli rapidamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho usato WhyLabs per alcune settimane e ne sono stato estremamente soddisfatto!

Valuterò alcune dimensioni dello strumento che riassumono la mia esperienza con esso.

Facile Ingestione dei Dati:

L'API di ingestione è semplice da usare e supporta più connettori come BigQuery, Databricks e Spark, rendendo facile l'importazione dei dati. L'uso del Data Profiling da parte di Whylabs garantisce un'elaborazione dei dati rapida e sicura, eliminando la necessità di caricare interi dataset e rendendo tutto il processo molto sicuro, poiché i tuoi dati non lasciano i tuoi server.

Caratteristiche Affidabili dei Dati:

Whylabs fornisce accuratamente tutte le metriche standard delle caratteristiche. Monitorare il drift dei dati e dei modelli è molto semplice utilizzando i Monitor.

Inoltre, la piattaforma supporta la creazione di metriche personalizzate durante o dopo l'ingestione.

Il raggruppamento per variabili (segmenti) funziona bene ma deve essere definito durante l'ingestione. Poi puoi analizzare le caratteristiche del dataset e monitorare le prestazioni del modello per segmento.

Monitor Flessibili:

Il sistema di monitoraggio in Whylabs è altamente adattabile e facile da usare, coprendo più variabili con facilità.

I monitor sono facili da configurare tramite l'interfaccia utente o l'importazione JSON, con notifiche riassuntive per ciascun monitor, mantenendo gli utenti informati senza sopraffarli.

Inoltre, i monitor sono serializzabili in JSON, il che è molto utile poiché puoi tracciarli con il controllo di versione.

Usabilità Intuitiva:

Whylabs ha un'interfaccia utente pulita e intuitiva, semplificando la navigazione per gli utenti.

Mentre alcune funzionalità avanzate possono richiedere conoscenze di programmazione, la maggior parte delle attività può essere eseguita all'interno dell'interfaccia utente.

Grazie al data profiling, Whylabs offre prestazioni rapide senza compromettere l'accuratezza.

Documentazione Solida:

La documentazione fornita da Whylabs è completa e facile da capire, permettendo agli utenti di sfruttare al massimo la piattaforma.

Prezzi:

È semplicemente più economico rispetto alla concorrenza pur avendo funzionalità di alto livello.

Supporto Clienti:

Sono sempre molto disponibili, rispondendo a tutte le nostre domande e avendo diverse chiamate in cui ci mostrano diversi casi d'uso direttamente sulla piattaforma.

Nel complesso, Whylabs offre una soluzione semplice, efficiente ed economica per monitorare i modelli di Machine Learning, con facile ingestione dei dati, analisi affidabile delle caratteristiche e opzioni di monitoraggio flessibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ci sono alcuni svantaggi:

- I dashboard sono in fase beta e, sebbene funzionanti, mancano di rifinitura in termini di interfaccia utente. Stanno lavorando attivamente su questo, quindi probabilmente pochi mesi dopo questa recensione potrebbe essere già risolto.

- La definizione dei raggruppamenti per variabili deve essere fatta al momento dell'ingestione, limitando la flessibilità per l'analisi post-ingestione.

Detto ciò, sono molto aperti ai feedback e potrebbero cambiare o aggiungere funzionalità in base alle tue esigenze.

Nel nostro caso, i dashboard erano importanti e ci stanno lavorando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La mia esperienza con la piattaforma WhyLabs è stata illuminante, offrendo intuizioni intuitive sul comportamento dei modelli di IA e migliorando la mia comprensione dell'osservabilità dell'IA. La parte migliore dell'interfaccia è la sua interfaccia user-friendly e la suite completa di analisi che forniscono preziose intuizioni sul comportamento dei modelli di IA e che consentirebbero anche un cruscotto per il monitoraggio dei dati, le caratteristiche del modello. Facilita anche il monitoraggio in tempo reale, migliorando in definitiva l'efficienza dei processi di sviluppo dell'IA. Ti dà anche la possibilità di personalizzare le caratteristiche del modello in base alle esigenze del progetto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune opzioni avanzate di personalizzazione per l'analisi non sono disponibili al momento, ma come informato saranno presto disponibili come aggiornamento nella piattaforma. Quindi questo risolve il problema in futuro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

WhyLabs è così utile per il debugging, la manutenzione e lo sviluppo di sistemi ML in produzione. È portatile, altamente configurabile e fornisce una visibilità unificata su un'ampia gamma di sistemi/servizi in un ecosistema ML di produzione. Migliora notevolmente il devops ML ed è incredibilmente facile da iniziare. Si integra molto facilmente con tutti i sistemi che ho usato, l'implementazione è un gioco da ragazzi e c'è pochissimo attrito per iniziare. Ho individuato un sacco di problemi usandolo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho davvero alcuna lamentela a riguardo, fa il suo lavoro incredibilmente bene per i miei casi d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'interfaccia utente è molto intuitiva e il team di supporto è estremamente reattivo e disponibile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune funzionalità come l'eliminazione di un profilo o la modifica del tipo di dati di una funzionalità possono essere eseguite solo tramite l'API. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.