Deepchecks

Deepchecks 是一個全面的評估解決方案，用於持續驗證大型語言模型 (LLM) 和 AI 系統。它提供測試、CI/CD 整合和監視功能，以降低部署期間的風險並確保 LLM 基於應用程式的運作。透過 Deepchecks，使用者可以簡化符合 AI 相關政策、評估其 LLM 應用程式的效能、追蹤和比較不同提示、模型和程式碼組合。

主要特色：

1. 測試：Deepchecks 允許使用者從筆記本電腦或 IDE 中反覆在其資料和模型上執行測試套件。這有助於在開發過程中及早識別問題。

2. CI/CD 整合：使用者可以使用 GitHub Actions 或 Airflow 等工具將 Deepchecks 整合到其 CI/CD 管線中。這可確保重新訓練的模型在部署到生產環境時不會造成任何問題。

3. 監視：Deepchecks 提供監視功能，以追蹤生產環境中的資料和模型。這有助於確保機器學習系統隨著時間推移而表現符合預期。

使用案例：

1. 研究階段評估：資料科學家和機器學習工程師可以在研究階段使用 Deepchecks 開源軟體來在其各個資料集上測試其機器學習模型，並反覆進行改善。

2. 生產部署信心：透過使用結合範例的高階指標徹底評估 LLM 應用程式的效能，使用者可以放心地將其應用程式部署到生產環境中。

3. 簡化合規性：Deepchecks 透過提供對 LLM 基於應用程式運作的直接可見性，簡化符合 AI 相關政策、法規和軟性法律。

總之，Deepchecks 是在 LLM 和 AI 系統整個生命週期中進行持續評估的有力工具。其測試、CI/CD 整合和監視功能有助於降低部署風險，同時確保在生產環境中獲得最佳效能。