Openlayer

Openlayer es una plataforma de pruebas y observabilidad para ML que permite colaborar para encontrar problemas en modelos y datos, depurarlos y publicar nuevas versiones.

Funciones principales

• Evaluación offline: admite sistemas de ML y LLM desde el prototipo hasta producción mediante pruebas continuas.
• Observabilidad y controles en tiempo real: supervisa sistemas de IA en producción, detecta problemas y permite corregirlos rápidamente.
• Calidad de datos: conecta canalizaciones de datos y prueba automáticamente cambios de esquema, deriva y anomalías.
• Conformidad automatizada: ayuda a alinear los sistemas con ISO/IEC 42001, OWASP, NIST y la EU AI Act.
• Colaboración: ofrece un espacio de trabajo compartido para asignar roles, definir pruebas y depurar problemas en equipo.

Incluye pruebas personalizables, seguimiento en tiempo real, alertas, anotaciones y trazabilidad de solicitudes de producción, además de supervisión de costes, latencia y tokens. Se integra con Git, ofrece SDK para lenguajes de programación habituales, funciona con todos los proveedores de LLM y se puede personalizar mediante CLI y API REST. Sus plantillas incluyen extracción de PDF, RAG QA, salidas estructuradas, chatbots sencillos, predicción de abandono y predicción de diabetes.

Está dirigida a equipos de IA, ingenieros de machine learning, científicos de datos y equipos de desarrollo que necesitan conformidad y gobernanza. Ayuda a detectar y prevenir inyecciones de prompts, sesgos, alucinaciones y filtraciones de PII. Un caso práctico señala un aumento de 6 veces en la frecuencia de despliegue, además de mejoras en el rendimiento y los ingresos.

Entre los usos se incluyen evitar PII en las respuestas, prevenir prompts de productos falsos, validar modelos que identifican transacciones potencialmente fraudulentas, impedir que los mensajes de phishing revelen que fueron generados por IA y evitar afirmaciones de urgencia exageradas o amenazas.

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