WhyLabs Preisübersicht
WhyLabs im Überblick
Fixed costs for unlimited data - Monitor your LLM, ML model, data pipeline, data stream, or dataset - any volume, anywhere.
| Name | Preis | Funktionen |
|---|---|---|
| Starter | Kostenlos | ML und Datenüberwachung für Einzelpersonen
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| Expert | $125.00Pro Monat | Für kleine und wachsende Teams
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| Enterprise | Kontaktieren Sie uns | Für fortgeschrittene Skalierung, Sicherheits- und Unterstützungsanforderungen
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| Test | $0.00-10 test Mit einmaligem Kauf | Test
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WhyLabs Preise & Pläne
Top-bewertete WhyLabs Alternativen
WhyLabs Alternativen Preise
Folgendes ist ein schneller Überblick über die von anderen angebotenen EditionenMLOps-Plattformen
 Try Vertex AI Free | Bezahlen Sie nach BedarfPro Monat | Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
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 Standard | $2Compute/Hour | Die Nutzung von Rechenleistung wird auf Sekundenbasis abgerechnet, mit einem Minimum von 60 Sekunden. Sie können Preisnachlässe mit vorab gekauften Snowflake-Kapazitätsoptionen sichern.
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 Saturn Cloud On-Premise | Kontaktieren Sie uns | Installationen in Cloud-Umgebungen, die von AWS, Microsoft Azure, Google, Oracle und CoreWeave angeboten werden
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Verschiedene Alternativen Preise & Pläne
WhyLabs Preisbewertungen
Ich habe WhyLabs ein paar Wochen lang genutzt und war äußerst zufrieden damit! Ich werde einige Dimensionen des Tools bewerten, die meine Erfahrung damit zusammenfassen.
Einfache Datenaufnahme:
Die Ingestions-API ist einfach zu verwenden und unterstützt mehrere Konnektoren wie BigQuery, Databricks und Spark, was den Datenimport erleichtert. Die Verwendung von Data Profiling durch Whylabs gewährleistet eine schnelle und sichere Datenverarbeitung, wodurch das Hochladen ganzer Datensätze überflüssig wird und der gesamte Prozess sehr sicher ist, da Ihre Daten Ihre Server nicht verlassen.
Zuverlässige Datenfunktionen:
Whylabs liefert alle Standard-Feature-Metriken genau. Das Verfolgen von Daten- und Modellabweichungen ist mit Monitoren sehr einfach. Außerdem unterstützt die Plattform die Erstellung benutzerdefinierter Metriken während oder nach der Ingestion. Die Gruppierung nach Variablen (Segmenten) funktioniert gut, muss jedoch während der Ingestion definiert werden. Dann können Sie Datensatzmerkmale analysieren und die Modellleistung pro Segment verfolgen.
Flexible Monitore:
Das Überwachungssystem in Whylabs ist hochgradig anpassungsfähig und benutzerfreundlich und deckt mühelos mehrere Variablen ab. Monitore sind einfach über die Benutzeroberfläche oder den JSON-Import einzurichten, mit zusammengefassten Benachrichtigungen für jeden Monitor, die Benutzer informieren, ohne sie zu überfordern. Zusätzlich sind Monitore JSON-serialisierbar, was sehr hilfreich ist, da Sie sie mit Versionskontrolle verfolgen können.
Benutzerfreundliche Bedienbarkeit:
Whylabs hat eine saubere und intuitive Benutzeroberfläche, die die Navigation für Benutzer vereinfacht. Während einige erweiterte Funktionen Programmierkenntnisse erfordern können, können die meisten Aufgaben innerhalb der Benutzeroberfläche erledigt werden. Dank des Data Profiling liefert Whylabs eine schnelle Leistung, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Solide Dokumentation:
Die von Whylabs bereitgestellte Dokumentation ist umfassend und leicht verständlich, sodass Benutzer das Beste aus der Plattform herausholen können.
Preisgestaltung:
Es ist einfach günstiger als die Konkurrenz, während es erstklassige Funktionen bietet.
Kundensupport:
Sie sind immer sehr hilfsbereit, beantworten alle unsere Fragen und führen mehrere Anrufe durch, um uns verschiedene Anwendungsfälle direkt auf der Plattform zu zeigen.
Insgesamt bietet Whylabs eine unkomplizierte, effiziente und erschwingliche Lösung zur Überwachung von Machine-Learning-Modellen, mit einfacher Datenaufnahme, zuverlässiger Merkmalsanalyse und flexiblen Überwachungsoptionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt ein paar Nachteile:
- Dashboards befinden sich in der Beta-Phase und sind zwar funktional, aber es fehlt ihnen an Feinschliff in Bezug auf die Benutzeroberfläche. Sie arbeiten aktiv daran, sodass dies wahrscheinlich ein paar Monate nach dieser Überprüfung bereits behoben sein könnte.
- Die Definition von Gruppierungen nach Variablen muss zum Zeitpunkt der Erfassung erfolgen, was die Flexibilität für Analysen nach der Erfassung einschränkt.
Das gesagt, sie sind sehr offen für Feedback und sie könnten Funktionen basierend auf Ihren Bedürfnissen ändern oder hinzufügen. In unserem Fall waren Dashboards wichtig und sie arbeiten daran. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
