Confidently iterate on GenAI applications with Evaluations

LLM을 사용하는 개발자는 모델 성능을 지속적으로 평가하여 프로덕션 환경에서 안정적이고 뛰어난 성능을 제공할 수 있어야 합니다.

Evaluations를 사용하여 애플리케이션의 모든 성능 지표를 쉽게 정리하고 비교하세요. 다양한 시나리오에서 모델의 정확도를 측정하고 검증하여 신뢰성을 확보하세요. 체계적인 평가를 통해 non-deterministic GenAI 애플리케이션의 다양한 측면을 점수화하고 자신 있게 배포하세요.

Score your GenAI applications in a lightweight, customizable way

개발자 경험을 염두에 두고 설계된 Evaluations는 LLM 성능을 쉽게 기록하고 비교할 수 있도록 합니다. 제공된 점수 체계를 활용하거나, 필요에 따라 직접 맞춤형 점수 체계를 정의하여 애플리케이션 성능의 다양한 차원을 평가할 수 있습니다.

Move beyond "vibe checks"

자동 평가를 구축하여 안정적으로 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 어려운 예제에 대한 분석을 심화하고, 각 중간 입력에 사용된 데이터를 확인하며 문제의 근본 원인을 정확히 파악하세요.

Build rigor with a systematic and organized evaluation framework

필요한 모든 요소를 하나의 통합된 위치에서 추적하고 관리하여 GenAI 애플리케이션을 배포할 자신감을 팀에게 제공하세요. 최신 모델, 프롬프트 또는 기술을 활용하여 자신 있게 실험할 수 있도록 평가를 확장하세요.

웨이트스 & Biases 플랫폼은 작업 흐름을 처음부터 끝까지 간소화하는 데 도움이 됩니다.

모델

실험

추적 및 시각화 ML 실험

스윕

최적화 초매개변수

모델 레지스트리

ML 모델 등록 및 관리

자동화

워크플로우를 자동으로 트리거

시작하다

패키징하고 실행하기 ML 워크플로 작업

짜다

흔적

탐색하고
LLM 디버그

평가

GenAI 애플리케이션에 대한 엄격한 평가

핵심

유물

ML 파이프라인 버전 관리 및 관리

테이블

ML 데이터 시각화 및 탐색

보고서

ML 통찰력 문서화 및 공유