While we have not gone extremely deep into all the features that Whylabs provides, we have had extraordinary 1:1 technical support. They are quick to respond, fast at finding solutions, and eager to make improvements for your use case.

Als Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen im Bereich KI sind wir stets auf der Suche nach Werkzeugen, die unsere Kunden nutzen können, um ihre KI-Adoption zu verbessern. Modellüberwachung und -wartung sind große Bedürfnisse für jedes Unternehmen, das aktiv in KI investiert und diese Investitionen in Renditen umwandeln möchte. Wir haben WhyLabs als potenzielle Observability-Lösung getestet und waren von seinen Fähigkeiten beeindruckt. Ihre jüngste Plattformerweiterung mit LLM-Observability und Schutzmaßnahmen passt gut zu den Gen-AI-Fähigkeiten, die für viele unserer Kunden wichtig werden. WhyLabs bietet eine breite Palette an Funktionalitäten, einschließlich Datenprofilierung, Modellüberwachung, Alarmierung und Ursachenanalyse. Die Plattform deckt viele der End-to-End-Workflow-Bedürfnisse eines ML-Teams ab. Ein wesentlicher Bestandteil ihres Ansatzes ist die Open-Source-Bibliothek whylogs für lokale Datenprofilierung. Anstatt Rohdaten in die Cloud zu senden, ermöglicht whylogs eine Zusammenfassung vor Ort, bevor kompakte statistische Profile gesendet werden. Im Gegensatz zu einigen anderen Überwachungslösungen entspricht dies sehr gut den strengen Datenschutzanforderungen vieler unserer Kunden. whylogs selbst ist einfach zu integrieren und zu verwenden. Sie können mit minimalem Aufwand Überwachung zu einer Pipeline hinzufügen. Als Open-Source-Tool bietet es Transparenz darüber, was verfolgt wird und wie. Auf der Support-Seite haben wir das WhyLabs-Team als äußerst nett und reaktionsschnell empfunden. Die Plattformdokumentation ist ebenfalls ziemlich umfassend. Ein weiterer wichtiger Pluspunkt ist, dass wir ihr Preismodell als wirklich fair empfunden haben. Für Teams, die nach einer Observability-Lösung suchen, ist WhyLabs definitiv einen genauen Blick wert. Die Plattform deckt ein breites Spektrum an ML-Workflow-Bedürfnissen ab, und ihr Ansatz zum Datenschutz ist ein Pluspunkt. Wir freuen uns darauf, es breiter einzusetzen!

Wir haben kürzlich das WhyLabs AI Observatory in die Modellbereitstellungsplattform unseres Teams integriert, um Eingabefunktionen und Modellbewertungen in nahezu Echtzeit zu überwachen. Ich war beeindruckt von der nahtlosen Integration und der Vielzahl an Funktionen. Sie stellten einige gute Beispiele zur Verfügung, sodass es einfach war, die Überwachung unserer Daten zu integrieren. Ich mag auch die große Anzahl an Monitoren und Dashboards, um verschiedene Aspekte von ML-Daten und -Modellen zu debuggen. Wir haben Alarme über Slack eingerichtet, was ebenfalls einfach einzurichten war. Die Alarme sind nützlich, um Probleme mit den Funktionen unseres Modells wie fehlende Daten zu erkennen. Wir beobachten auch die WhyLabs-Dashboards, wenn wir neue Modellversionen bereitstellen, um einen reibungslosen Rollout zu gewährleisten. Ein weiteres Highlight ist die Benutzeroberfläche. Sie ist benutzerfreundlich, klar und intuitiv. Sie haben einige voreingestellte Monitore, die mit nur wenigen Klicks einfach hinzuzufügen sind. Ich habe bemerkt, dass sie kürzlich mehr voreingestellte Monitore hinzugefügt haben, was ihre schnelle Innovation zeigt. Schließlich, und was mir am meisten gefällt, ist der Kundensupport. Das Team ist reaktionsschnell, immer bereit zu helfen, und sie antworten schnell auf alle Fragen oder Hilfen, die wir anfordern.