Recursos de Future AGI

Os usuários têm a capacidade de testar e otimizar prompts para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM.

Oferece aos usuários uma coleção de modelos de prompt reutilizáveis para várias tarefas de LLM para acelerar o desenvolvimento e padronizar a saída.

Oferece ferramentas para os usuários compararem múltiplos LLMs lado a lado com base em métricas de desempenho, velocidade e precisão.

Oferece aos usuários uma interface amigável para ajuste fino de LLMs em seus conjuntos de dados específicos, permitindo melhor alinhamento com as necessidades empresariais.

Fornece aos usuários ferramentas para integrar a funcionalidade LLM em seus aplicativos existentes por meio de SDKs e APIs, simplificando o desenvolvimento.

Oferece aos usuários a capacidade de implantar modelos rapidamente em ambientes de produção com esforço e configuração mínimos.

Fornece aos usuários ferramentas para escalar automaticamente os recursos de LLM com base na demanda, garantindo uso eficiente e rentabilidade.

Os usuários têm a capacidade de definir limites e filtros para evitar saídas inadequadas ou sensíveis do LLM.

Oferece aos usuários ferramentas para garantir que seus LLMs estejam em conformidade com padrões como GDPR, HIPAA e outras regulamentações, reduzindo riscos e responsabilidades.

Os usuários recebem notificações quando o desempenho do LLM se desvia significativamente das normas esperadas, indicando potencial desvio do modelo ou problemas de dados.

Fornece aos usuários insights ao vivo sobre a precisão do modelo, latência e interação do usuário, ajudando-os a identificar e resolver problemas prontamente.

Fornece aos usuários capacidades de criptografia para dados em trânsito e em repouso, garantindo comunicação e armazenamento seguros ao trabalhar com LLMs.

Oferece aos usuários ferramentas para definir permissões de acesso para diferentes funções, garantindo que apenas o pessoal autorizado possa interagir ou modificar os recursos LLM.

Fornece aos usuários um middleware para encaminhar solicitações de forma eficiente ao LLM apropriado com base em critérios como custo, desempenho ou casos de uso específicos.

Os usuários têm ferramentas para processar múltiplas entradas em paralelo, melhorando a velocidade de inferência e a relação custo-benefício para cenários de alta demanda.