Graphsignal

Graphsignal — это платформа для отслеживания работы ИИ, которая позволяет пользователям отслеживать, контролировать и отлаживать производственных агентов ИИ и приложения на базе LLM. С помощью Graphsignal пользователи могут анализировать производительность, данные, проблемы и затраты в своих приложениях на базе ИИ. Программное обеспечение обеспечивает полную видимость стека ИИ, предлагая такие функции, как трассировка приложений, анализ задержки, отслеживание затрат, отслеживание ошибок, мониторинг системы и доступ для команды.

Ключевые функции:

1. Трассировка приложений: Graphsignal позволяет пользователям отслеживать запросы и выполнять их с полным контекстом ИИ. Эта функция помогает выявить узкие места или проблемы в потоке выполнения приложения, предоставляя подробную информацию о каждом шаге процесса.

2. Анализ задержки: пользователи могут использовать Graphsignal для анализа распределения задержек по операциям в своих приложениях на базе ИИ. Эта функция позволяет лучше оптимизировать производительность, выявляя области, в которых можно внедрить улучшения.

3. Отслеживание затрат: с помощью функции отслеживания затрат Graphsignal пользователи могут анализировать затраты на модель API для развертываний, моделей или конкретных пользователей. Эта функциональность помогает организациям понять распределение ресурсов и оптимизировать затраты, связанные с их приложениями на базе ИИ.

Варианты использования:

- Отладка проблем с производительностью: при возникновении проблем с производительностью в приложении или агенте ИИ во время производственных случаев использования, таких как системы рекомендаций или модели обнаружения мошенничества, разработчики могут использовать функцию трассировки приложений Graphsignal, чтобы точно определить шаги, вызывающие задержки.

- Оптимизация задержки: используя анализ задержки, предоставляемый Graphsignal, разработчики, работающие над системами прогнозирования в реальном времени, такими как чат-боты или автономные транспортные средства, могут определить, какие операции занимают больше времени, чем ожидалось, и оптимизировать их соответствующим образом.

- Оптимизация затрат: организации, развертывающие модели машинного обучения в больших масштабах, часто сталкиваются с проблемами, связанными с эффективным управлением затратами. Используя возможности отслеживания затрат, предлагаемые Graphsignal, предприятия могут получить представление о том, сколько ресурсов потребляется на одно развертывание/модель/пользователя, что позволяет им принимать обоснованные решения относительно распределения ресурсов.

Graphsignal предлагает комплексное решение для наблюдения и оптимизации производительности приложений на базе ИИ. Благодаря таким функциям, как трассировка приложений, анализ задержки и отслеживание затрат, пользователи могут получить ценную информацию о своем стеке ИИ. Используя Graphsignal, организации могут повысить эффективность своих систем ИИ, быстро выявлять и устранять проблемы, а также оптимизировать затраты, связанные с их развертываниями. Зарегистрируйтесь для получения бесплатной учетной записи сегодня, чтобы оценить преимущества отслеживания работы ИИ с Graphsignal.