Openlayer
Openlayer aide les équipes d'IA à surveiller, tester et valider les résultats des modèles en temps réel. Suivez les performances, détectez les problèmes et améliorez la fiabilité des déploiements grâce à une intégration fluide avec Git et le SDK.
À propos d'OpenLayer
Infrastructure pour un déploiement sûr et évolutif de l'IA
OpenLayer est une plateforme complète d'évaluation, de test et de surveillance des modèles d'IA en production. Elle permet aux équipes de développement de détecter rapidement les problèmes, de garantir une qualité de production constante et de maintenir la confiance dans tous les environnements, que ce soit au sein de startups ou de grandes entreprises.
Approuvé par les principales équipes d'IA
OpenLayer est utilisé par les plus grandes organisations pour déployer l'IA en toute confiance. Grâce à ses outils avancés d'observabilité et de création de tests, la plateforme permet aux équipes d'accélérer leurs cycles de déploiement sans compromettre la sécurité des modèles ni la fiabilité des résultats.
Tester les modèles d'IA en toute simplicité
Évaluation des résultats en temps réel
Avec OpenLayer, les équipes peuvent créer et exécuter des tests sur les réponses de modèles en temps réel, vérifiant des indicateurs tels que l'exactitude des réponses, la prévention des biais, la latence et la présence d'informations personnelles identifiables (IPI). Les tests sont entièrement personnalisables et peuvent être adaptés à toute tâche ou produit d'IA.
Suivi et débogage avec retour d'information humain
Les développeurs peuvent annoter les résultats des modèles, ajouter des commentaires humains et suivre les requêtes de bout en bout. Cela permet d'identifier rapidement les schémas d'erreur, aidant ainsi les équipes à passer plus rapidement de la détection des problèmes à leur résolution.
Suivi des performances et informations sur le déploiement
Surveillance dans différents environnements
OpenLayer prend en charge la surveillance des environnements de développement et de production, offrant une visibilité sur le comportement des modèles dans différents scénarios réels. Il suit des indicateurs de performance tels que le temps de réponse, l'utilisation des jetons et la précision des modèles à grande échelle.
Validez les objectifs clés à l'aide de mesures prédéfinies.
Des objectifs prédéfinis, tels que les seuils de pertinence, la structure des réponses et l'évaluation de l'équité, garantissent que chaque déploiement d'IA respecte les normes de l'organisation. Openlayer intègre des contrôles visant à détecter les résultats nuisibles, la discrimination et à garantir la précision du contexte.
Conçu pour la collaboration et l'intégration
Flux de travail d'équipe rationalisés
Les équipes peuvent attribuer des rôles, partager les résultats et déboguer ensemble au sein d'un espace de travail partagé. Toutes les activités de test sont consignées et organisées, ce qui permet une collaboration harmonieuse entre les équipes d'ingénierie, de recherche et d'assurance qualité.
Intégré à votre pile
OpenLayer s'intègre parfaitement à Git, propose des API REST et des outils en ligne de commande, et prend en charge les SDK les plus courants. Que vous utilisiez OpenAI, LangChain, Claude ou des LLM personnalisés, OpenLayer s'intègre facilement à tout flux de développement.
Modèles et cas d'utilisation
Pipelines de tests d'IA prêts à l'emploi
Openlayer propose des modèles pour divers cas d'utilisation, notamment la sélection de CV, l'assurance qualité des chatbots, les pipelines RAG et la génération de résultats structurés. Ces modèles permettent de démarrer rapidement les tests pour les projets dans les secteurs de la finance, du e-commerce, du recrutement, de la santé et bien d'autres.
Études de cas d'entreprises leaders
Les entreprises utilisant OpenLayer constatent des cycles de déploiement plus rapides, une meilleure précision des modèles et un temps de débogage réduit. En intégrant les tests en temps réel à leurs flux de travail CI/CD, elles optimisent leur productivité et garantissent une fiabilité accrue de leurs modèles.