Surveillance des points de terminaison d'inférence LLM avec les écouteurs Wallaroo LLM

Introduction

Avec l’émergence de GenAI et des services associés tels que ChatGPT, les entreprises ont commencé à ressentir la pression de mettre en œuvre rapidement GenAI pour s’assurer de ne pas être laissées pour compte dans la course à l’adoption généralisée de l’IA par les entreprises.

Cela dit, lorsque nous discutons avec nos clients et partenaires, l’adoption ne s’est pas déroulée sans heurts car nous sous-estimons le temps qu’il faut généralement pour obtenir des LLM efficaces et fiables. Pour ceux d'entre vous qui ne le savent peut-être pas, il a fallu 2 ans de tests à openAI avant de lancer chatGPT.

Pour les praticiens de l’IA, comprendre les subtilités de l’intégration de ces modèles puissants dans des environnements de production est essentiel pour créer des systèmes d’IA robustes et performants.

Dans ce deuxième article de blog du blogueur invité Martin Bald Sr. Manager DevRel et Community chez le partenaire Microsoft Wallaroo.AI passera en revue les étapes permettant de rendre facilement opérationnels les modèles LLM et de mettre en place des mesures pour garantir l'intégrité des modèles et les éléments de base de la sécurité et de la confidentialité. , conformité pour éviter les résultats tels que la toxicité, les hallucinations, etc.

Surveillance LLM avec des auditeurs à Wallaroo

Comme nous l'avons expliqué dans le précédent article de blog sur RAG LLM, tout LLM déployé en production ne constitue pas la fin du processus. Loin de là. Les performances des modèles doivent être surveillées afin de garantir qu’ils fonctionnent de manière optimale et pro...
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