Reseñas y detalles del producto de WhyLabs

I like the privacy preserving solutions for scaling AI models. I like that WhyLabs offer responsive support and detailed documentation. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I dislike that the platform might be overly technical for users who are not well-versed in AI or data science Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The team behind WhyLabs is awesome. I like how easy it is to get started with their platform, their commitment to an open-source approach, and their active engagement with the AI community with regular workshops and education around cutting-edge monitoring and evaluation techniques. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Having more flexibility in visualizations and easier ways to share them outside the product would be nice. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

WhyLabs es una herramienta de observabilidad excepcional para aplicaciones construidas con modelos de lenguaje grande. Su facilidad de uso nos permite integrar langkit en la arquitectura existente. Además, tienen una excelente comunidad de soporte al cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La construcción de aplicaciones personalizadas con modelos de lenguaje grande es una experiencia desafiante. Una mejor documentación sobre cómo usar efectivamente Whylabs en aplicaciones de monitoreo con LLMs sería útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Recientemente integramos el Observatorio de IA de WhyLabs en la plataforma de servicio de modelos de nuestro equipo para monitorear las características de entrada y las puntuaciones del modelo en tiempo casi real. Me impresionó su integración sin problemas y la gama de capacidades. Proporcionaron algunos buenos ejemplos, por lo que fue fácil integrar el monitoreo de nuestros datos.

También me gusta la gran cantidad de monitores y paneles para depurar varios aspectos de los datos y modelos de ML. Configuramos alertas a través de Slack, lo cual también fue fácil de configurar. Las alertas son útiles para detectar problemas con las características de nuestro modelo, como datos faltantes. También observamos los paneles de WhyLabs al implementar nuevas versiones del modelo para asegurar un despliegue sin problemas.

Otro aspecto destacado es la interfaz de usuario. Es fácil de usar, clara e intuitiva. Tienen algunos monitores preestablecidos que son fáciles de agregar con solo unos pocos clics. Noté que recientemente agregaron más monitores preestablecidos, lo que muestra su rápida innovación.

Finalmente, y lo que más me gusta, es su servicio al cliente. El equipo es receptivo, siempre está listo para asistir y responde rápidamente a cualquier pregunta o ayuda que solicitamos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un punto a mencionar es la capacidad de descubrimiento y habilitación de algunas de sus características avanzadas. Sin embargo, esto podría ser un resultado de su rápida innovación, que expande continuamente las capacidades de la plataforma. Un poco más de documentación sobre cómo navegar por estas características podría mejorar la experiencia del usuario, pero es un aspecto pequeño en un sistema que, por lo demás, es impresionante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

WhyLabs es una gran solución para nuestro equipo en el monitoreo de características de ML. Con WhyLabs integrado sin problemas en nuestras canalizaciones diarias, podemos realizar un seguimiento de la calidad de nuestros datos, recibir alertas oportunas tanto por correo electrónico como por Slack, y detectar las anomalías en sus etapas iniciales.

También estamos impresionados por el tremendo apoyo del equipo de WhyLabs. Colaborar con ellos ha sido un absoluto placer. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Al igual que con cualquier nuevo producto, siempre hay espacio para mejorar tanto en la plataforma como en sus capacidades de monitoreo.

Estoy anticipando nuevas características en los paneles que ofrezcan perfiles de datos a niveles más granulares y desde diferentes perspectivas. Además, tener una herramienta de cliente API completa para verificar y recuperar perfiles beneficiaría nuestros casos de uso específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como una empresa de consultoría y servicios de IA, siempre estamos buscando herramientas que nuestros clientes puedan aprovechar para mejorar su adopción de IA. El monitoreo y mantenimiento de modelos son grandes necesidades para cualquier empresa que invierte activamente en IA y que desea convertir esas inversiones en retornos.

Hemos estado probando WhyLabs como una posible solución de observabilidad y nos ha impresionado con sus capacidades. Su reciente expansión de la plataforma con observabilidad de LLM y guardrails se alinea bien con las capacidades de Gen AI que están volviéndose importantes para muchos de nuestros clientes.

WhyLabs ofrece una amplia gama de funcionalidades, incluyendo perfilado de datos, monitoreo de modelos, alertas y análisis de causas raíz. La plataforma cubre muchas de las necesidades del flujo de trabajo de un equipo de ML de extremo a extremo.

Una parte clave de su enfoque es la biblioteca de código abierto whylogs para el perfilado de datos local. En lugar de enviar datos en bruto a la nube, whylogs te permite resumir en las instalaciones antes de enviar perfiles estadísticos compactos. A diferencia de algunas otras soluciones de monitoreo, esto se alinea muy bien con las estrictas expectativas de privacidad de datos de muchos de nuestros clientes.

whylogs en sí es fácil de integrar y usar. Puedes añadir monitoreo a una canalización con mínima complicación. Como herramienta de código abierto, proporciona transparencia sobre lo que se está rastreando y cómo.

En el lado del soporte, hemos encontrado al equipo de WhyLabs extremadamente amable y receptivo. La documentación de la plataforma también es bastante completa. Otro punto clave es que encontramos su modelo de precios realmente justo.

Para los equipos que buscan una solución de observabilidad, WhyLabs definitivamente merece una mirada cercana. La plataforma cubre una amplia gama de necesidades del flujo de trabajo de ML, y su enfoque hacia la privacidad de datos es una ventaja. ¡Esperamos usarlo más ampliamente! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada importante. Siempre hay espacio para mejorar la documentación y las características de la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Veo tanto potencial en cómo se puede aplicar a mi propio trabajo académico. Es muy amigable al proporcionar gráficos fáciles de leer y una plataforma intuitiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encontré que algunas de las características tardaban mucho en mostrarse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En mi opinión, Whylabs es un producto excelente que proporciona muchas ideas útiles sobre el rendimiento del modelo, las entradas del modelo y las salidas del modelo. Con las ideas proporcionadas por Whylabs, inmediatamente encontramos ideas para mejorar aún más nuestros modelos.

Vale la pena destacar el apoyo que recibimos del equipo de Whylabs. Ha sido una colaboración fluida con el equipo de Whylabs. Siempre que tengo alguna pregunta sobre el uso de Whylabs, obtengo respuestas a mis preguntas en un tiempo de respuesta muy corto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tener más documentación/tutoriales sobre algunas situaciones puede ayudar a los usuarios a integrarse mejor con Whylabs. Además, para la documentación existente, mantenerla actualizada con los últimos cambios también puede ayudar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

WhyLabs es un gran equipo que está construyendo un producto innovador a la vanguardia de la IA/ML. Me encanta el enfoque OSS y he estado usando y recomendando su nuevo producto Langkit a mi comunidad de desarrolladores de LLM. Todos tenemos muchas preguntas sobre cómo vamos a medir y proteger nuestros productos basados en LLM. Es muy genial que WhyLabs haya lanzado un producto convincente tan rápidamente, mientras el terreno aún está cambiando. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía es temprano y hay mucho más por construir, medir y monitorear, especialmente a medida que el espacio de los LLM continúa evolucionando rápidamente. Espero ver nuevas características y capacidades en Langkit a medida que los modelos se vuelven más sofisticados y nuestra comprensión de las métricas técnicas y comerciales emerge, lo que gobernará cómo construimos productos y servicios basados en LLM. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

WhyLabs Al es fácil de entender y usar. Mejora la interpretabilidad, facilitando que los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático comprendan el comportamiento del modelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un panel más detallado sería más útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.