#模型监控

Evidently AI是一个开源的AI质量协作平台，旨在评估、测试和监控机器学习、LLM及通用AI应用。此平台帮助用户管理AI产品质量，维护模型性能，及时识别及应对数据偏移和异常。它支持文本、表格数据和嵌入式数据的监控，适用于各种规模的公司，提供直观的界面与丰富的可视化功能。

Arize AI平台专注AI观测和LLM评估，为AI工程师提供全面开发部署方案。主要功能包括性能跟踪、数据集管理、提示词优化、自动化监控和智能搜索，有效提升模型速度和AI结果。作为云原生平台，支持灵活部署并符合安全合规标准，助力用户高效追踪、评估和迭代AI模型，快速发现并解决问题。

Perpetual ML Suite是为现代数据仓库设计的全面机器学习解决方案。这个端到端的低代码/无代码应用提供了显著的性能提升，支持表格分类、回归、时间序列和文本分类等多种ML任务。其特点包括持续学习、模型监控和地理数据优化，无需专用硬件即可实现高效并行计算。该套件旨在加速数据分析过程，提高决策质量，简化机器学习工作流程。

Openlayer为机器学习模型开发提供全面解决方案。该平台集成了测试、评估和监控功能，尤其针对大型语言模型(LLMs)进行了优化。通过自动化测试、实时监控、版本控制和安全部署，Openlayer助力开发者打造高质量的AI模型。平台特色包括快速上手、类Git版本控制、多渠道通知和SOC 2 Type 2认证，满足AI团队高效开发需求。

Censius平台专注于企业级AI模型的综合性能管理。它集成了自动化监控、主动故障排除、模型比较和数据质量检查等功能,有助于团队深入分析和持续优化AI模型。平台为机器学习工程师、业务人员和数据科学家提供全面的AI模型可观测性,促进构建可靠、透明且高效的模型。

WhyLabs平台专注于AI可观察性、大语言模型安全和模型监控。该平台覆盖大语言模型、生成式AI和预测性AI等多种应用场景，提供实时防护机制以阻止有害交互、数据泄露和幻觉问题。通过无缝集成、严格的隐私保护和可定制仪表板，WhyLabs能够帮助企业全方位保障AI应用的安全性、可靠性和性能表现，同时加速AI问题的诊断和解决。

DataRobot MLOps为企业提供统一平台,用于部署、监控和管理生产环境中的机器学习模型。它可监控现有模型、自动化健康检查和生命周期管理,并内置治理和公平性功能。通过DataRobot MLOps,企业可有效管理AI项目,优化模型表现,降低相关风险。