Openlayer

Openlayer ML के लिए परीक्षण और ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म है। यह प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन तक मॉडल और डेटा की समस्याओं को खोजने, डीबग करने और नए संस्करण जारी करने में टीमों को सहयोग देता है।

मुख्य विशेषताएँ

1. ऑफ़लाइन मूल्यांकन: प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन तक ML और LLM सिस्टम का सुरक्षित परीक्षण करता है।
2. ऑब्ज़र्वेबिलिटी और रीयल-टाइम गार्डरेल्स: AI सिस्टम की रीयल-टाइम निगरानी करता है, प्रोडक्शन समस्याएँ पकड़ता है और मिनटों में सुधार में मदद करता है।
3. डेटा गुणवत्ता: डेटा पाइपलाइनों से जुड़कर स्कीमा बदलाव, ड्रिफ्ट और विसंगतियों का स्वचालित परीक्षण करता है।
4. स्वचालित अनुपालन: ISO/IEC 42001, OWASP, NIST और EU AI Act जैसे मानकों के साथ AI सिस्टम को संरेखित करता है।
5. सहयोग: साझा वर्कस्पेस में भूमिकाएँ सौंपने, परीक्षण परिभाषित करने और समस्याएँ डीबग करने की सुविधा देता है।

मुख्य विशेषताएँ और उपयोग

• कस्टमाइज़ किए जा सकने वाले परीक्षणों का विस्तृत सेट, ताकि व्यवस्थित प्रगति हो और रिग्रेशन से बचा जा सके।
• प्रोडक्शन अनुरोधों की रीयल-टाइम ट्रैकिंग, अलर्ट, एनोटेशन और ट्रेसिंग; लागत, लेटेंसी और टोकन की निगरानी।
• Git एकीकरण, लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के SDK, हर LLM प्रदाता के साथ आउट-ऑफ-द-बॉक्स काम और CLI तथा REST API के माध्यम से पूर्ण कस्टमाइज़ेशन।
• PDF extraction, RAG QA, structured outputs, simple chatbots, churn prediction और diabetes prediction जैसे टेम्पलेट, जो सेटअप को सेकंडों में तेज़ करते हैं।

लक्षित उपयोगकर्ता और लाभ

यह शीर्ष AI टीमों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और AI अनुपालन व गवर्नेंस की आवश्यकता वाली विकास टीमों के लिए है, जिनमें साइबरसुरक्षा, यात्रा, ई-कॉमर्स, संपत्ति प्रबंधन और ऑटोमेशन जैसे उद्योग शामिल हैं। यह prompt injection, bias, hallucinations और PII leakage जैसे जोखिमों को फैलने से पहले पहचानने और रोकने में मदद करता है तथा REST API, CLI, Git और SDK एकीकरण के साथ वर्कफ़्लो में फिट होता है। एक केस स्टडी में डिप्लॉयमेंट फ़्रीक्वेंसी में 6x वृद्धि और थ्रूपुट व राजस्व में वृद्धि दर्ज की गई।

सामान्य उपयोग

• आउटपुट में personally identifiable information (PII) न होने की जाँच।
• नकली उत्पाद प्रॉम्प्ट को रोकना।
• संभावित धोखाधड़ी वाले लेन-देन पहचानने वाले मॉडल की प्रभावशीलता सत्यापित करना।
• यह सुनिश्चित करना कि फ़िशिंग संदेश AI-निर्मित होने का खुलासा न करें।
• बढ़ा-चढ़ाकर की गई तात्कालिकता या धमकी वाले दावों से बचना।

मूल्य निर्धारण

पृष्ठ पर विशिष्ट मूल्य या बिलिंग मॉडल नहीं दिए गए हैं। मूल्य संबंधी जानकारी के लिए उपयोगकर्ताओं को Request demo करना होगा।