Humanloop

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What is Humanloop?

Humanloop est une plateforme conçue pour répondre aux défis de l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) dans les systèmes d'IA. Elle associe les meilleures pratiques logicielles aux besoins des LLM, permettant aux équipes de créer des systèmes d'IA fiables et performants. Avec des espaces de travail collaboratifs, des outils d'évaluation et de surveillance, des fonctionnalités de personnalisation et d'optimisation, ainsi qu'une intégration avec les fournisseurs de LLM et les API externes, Humanloop rationalise le processus de développement et de déploiement des applications basées sur les LLM.

Fonctionnalités principales :

1. Espace de travail collaboratif : Humanloop fournit un espace de travail collaboratif où les équipes peuvent répéter les invites ensemble. Cette fonctionnalité permet une collaboration et un brainstorming efficaces, améliorant la qualité des invites et les performances globales des LLM.

2. Suite d'évaluation et de surveillance : avec Humanloop, les développeurs peuvent déboguer les invites, les chaînes ou les agents avant de les déployer en production. La plateforme propose également des outils pour tester les changements et réaliser des expériences quantitatives, garantissant que les applications basées sur les LLM fonctionnent de manière optimale.

3. Outils de personnalisation et d'optimisation : Humanloop permet aux utilisateurs de connecter des données privées et d'ajuster les LLM pour améliorer les performances du modèle. Cette fonctionnalité permet la création de modèles différenciés qui répondent à des exigences spécifiques et fournissent des résultats supérieurs.

Cas d'utilisation :

- Ingénierie d'invite : Humanloop est idéal pour les tâches d'ingénierie d'invite, dans lesquelles les experts du domaine peuvent contribuer au processus de développement. L'espace de travail collaboratif et les capacités de contrôle de version de la plateforme facilitent une collaboration et un partage de connaissances efficaces, conduisant à une meilleure conception des invites et à des performances d'IA améliorées.

- Caractéristiques de production des LLM : Humanloop fournit une boîte à outils complète pour les développeurs afin de produire des fonctionnalités de LLM. Les développeurs peuvent facilement enregistrer les générations des LLM, des chaînes et des agents, les évaluer et les améliorer avec les commentaires associés, et les déployer en production de manière transparente. Cela rationalise le processus de développement et accélère le déploiement des applications d'IA.

- Confidentialité et sécurité des données : Humanloop donne la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données, permettant aux utilisateurs d'activer les LLM avec leurs données privées de manière sûre et sécurisée. Les utilisateurs conservent la propriété de leurs données et de leurs modèles, garantissant la confidentialité et la conformité aux réglementations de protection des données.

Humanloop est la plateforme de référence pour les développeurs qui cherchent à exploiter la puissance des LLM dans leurs systèmes d'IA. En associant les meilleures pratiques logicielles aux besoins uniques des LLM, Humanloop offre une solution complète pour créer des applications d'IA fiables et performantes. Avec son espace de travail collaboratif, sa suite d'évaluation et de surveillance, ses outils de personnalisation et d'optimisation, et son intégration avec les fournisseurs de LLM et les API externes, Humanloop simplifie le processus de développement et de déploiement, permettant aux organisations d'adopter l'IA dans toutes leurs opérations de manière sûre et sécurisée.


More information on Humanloop

Launched
2006-05-11
Pricing Model
Free Trial
Starting Price
Global Rank
578652
Country
Canada
Month Visit
59.1K
Tech used
Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,Webpack,HSTS

Top 5 Countries

16.22%
9.72%
4.9%
3.48%
3.34%
United States Germany France India Andorra

Traffic Sources

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41.06%
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1.23%
Direct Search Referrals Social Mail
Updated Date: 2024-04-29
Humanloop was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2024.
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