Deepchecks

Deepchecksは、大規模言語モデル（LLM）やAIシステムの継続的な検証のための包括的な評価ソリューションです。テスト、CI/CD統合、監視機能を提供し、デプロイメント中のリスクを軽減し、LLMベースのアプリケーションの機能を確保します。Deepchecksを使用すると、ユーザーはAI関連ポリシーへの準拠を簡略化し、LLMアプリケーションのパフォーマンスを評価し、プロンプト、モデル、コードのさまざまな組み合わせを追跡して比較できます。

主な機能:

1. テスト: Deepchecksにより、ユーザーはノートブックまたはIDE内からデータおよびモデルに対して反復的にテストスイートを実行できます。これにより、開発プロセスの初期段階で問題を特定できます。

2. CI/CD統合: GitHub ActionsやAirflowなどのツールを使用して、DeepchecksをCI/CDパイプラインに統合できます。これにより、再トレーニングされたモデルが本番環境にデプロイされるときに問題が発生しないようにします。

3. 監視: Deepchecksは、本番環境でデータとモデルを追跡するための監視機能を提供します。これにより、MLシステムが時間の経過とともに期待どおりに動作することを確認できます。

ユースケース:

1. 研究段階の評価: データサイエンティストとMLエンジニアは、研究段階でDeepchecksオープンソースを使用して、さまざまなデータセットでMLモデルをテストし、改善を繰り返すことができます。

2. 本番デプロイメントの信頼: ハイレベルのメトリクスと例を組み合わせてLLMアプリケーションのパフォーマンスを徹底的に評価することで、ユーザーはアプリケーションを本番環境に自信を持ってデプロイできます。

3. 準拠の簡略化: Deepchecksは、LLMベースのアプリケーションの機能を直接可視化することで、AI関連のポリシー、規制、ソフトローへの準拠を簡略化します。

結論として、Deepchecksは、そのライフサイクル全体を通してLLMとAIシステムの継続的な評価のための強力なツールです。そのテスト、CI/CD統合、監視機能は、デプロイメントのリスクを軽減し、本番環境での最適なパフォーマンスを確保するのに役立ちます。