Athina AI : visualisation du flux d'exécution du code pour la construction et le débogage d'applications d'IA

Introduction générale

Athina AI est une plateforme collaborative de développement d'IA conçue pour aider les équipes à construire, tester et contrôler rapidement les fonctionnalités d'IA. Athina AI permet aux utilisateurs techniques et non techniques de travailler en collaboration, de rationaliser le processus de développement d'applications d'IA et de permettre aux équipes d'intégrer plus rapidement les applications d'IA dans les environnements de production.

Liste des fonctions

• Évaluation des ensembles de donnéesLes fonctionnalités suivantes sont disponibles : évaluer rapidement des ensembles de données à l'aide de plus de 50 évaluations prédéfinies ou configurer des évaluations personnalisées.
• Gestion des indicesLes fonctionnalités de l'interface utilisateur sont les suivantes : itérer rapidement sur les invites, tester différents modèles, comparer les réponses et gérer les invites à l'aide des fonctions intégrées de contrôle de version et de déploiement.
• données annotationLe projet : étiqueter et gérer des ensembles de données à l'aide de flux de travail pilotés par LLM pour soutenir la collaboration des équipes d'annotation.
• Gestion expérimentaleLes évaluations sont exécutées dans des environnements de développement, de CI/CD ou de production afin de détecter et de corriger automatiquement les régressions.
• observabilitéContrôle complet de l'utilisation du LLM, des scores d'évaluation et des paramètres d'utilisation afin de garantir la fiabilité des applications d'IA.
• gestion des cours d'eauLes outils d'aide à la décision : Créez des pipelines complexes en associant des indices, des appels d'API, des recherches, des fonctions de code et bien plus encore.
• Déploiement autonomeAthina : Déployez entièrement Athina dans votre propre VPC pour garantir la confidentialité et la sécurité des données.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

Athina AI prend en charge le déploiement auto-hébergé, ce qui permet aux utilisateurs de déployer Athina dans leur propre VPC afin de garantir la confidentialité et la sécurité des données. La procédure d'installation est décrite ci-dessous :

1. Télécharger AthinaPour télécharger la dernière version du programme d'installation d'Athina, rendez-vous sur le site web d'Athina.
2. Environnement de configurationLe site web officiel de la Commission européenne a été mis à jour en 2005. Le site web officiel de la Commission européenne a été mis à jour en 2005. Le site web officiel de la Commission européenne a été mis à jour en 2005.
3. Déploiement d'AthinaLancez le paquet d'installation et suivez les instructions pour achever le processus de déploiement.
4. Plateformes d'accèsUne fois déployée, accédez à la plateforme Athina via votre navigateur pour commencer.

Lignes directrices pour l'utilisation

Évaluation des ensembles de données

1. Téléchargement d'ensembles de donnéesTélécharger l'ensemble des données à évaluer sur la plateforme.
2. Sélection des critères d'évaluationCritères d'évaluation : Sélectionner des critères d'évaluation prédéfinis ou configurer des critères d'évaluation personnalisés.
3. Évaluation opérationnelleCliquez sur le bouton "Exécuter l'évaluation" et la plateforme évaluera automatiquement le jeu de données et générera un rapport d'évaluation.

Gestion des indices

1. Créer un conseilCréation de nouveaux messages-guides : Créer de nouveaux messages-guides dans le module de gestion des messages-guides.
2. Conseils pour les testsLe modèle peut être sélectionné, des questions peuvent être posées et la réponse du modèle peut être testée.
3. Réponse comparativeLes résultats de l'étude sont présentés dans le tableau suivant : Comparez les réponses des différents modèles et choisissez le meilleur indice.
4. contrôle des versionsGestion des versions : Gérez les différentes versions d'une invite à l'aide de la fonction intégrée de contrôle des versions.
5. Conseils de déploiementLes messages-guides : Déployer des messages-guides dans des environnements de production et contrôler l'efficacité des messages-guides en temps réel.

données annotation

1. Création de tâches d'annotationCréer une nouvelle tâche d'annotation dans le module d'annotation de données.
2. faire fonctionner qqch.Les tâches d'annotation sont assignées aux membres de l'équipe d'annotation.
3. Données d'étiquetageLes membres de l'équipe d'annotation annotent les données à l'aide de flux de travail pilotés par le LLM.
4. Examen des résultats de l'étiquetageLes résultats de l'étiquetage sont examinés pour s'assurer de la qualité des données.

Gestion expérimentale

1. Créer une expérienceCréer de nouvelles expériences dans le module de gestion des expériences.
2. Configuration des paramètres expérimentauxLes paramètres et les critères d'évaluation de l'expérience sont à configurer.
3. expérience de course à piedCliquez sur le bouton "Exécuter l'expérience", la plate-forme exécutera automatiquement l'expérience et générera un rapport d'expérience.
4. Analyser les résultats des expériencesLes résultats expérimentaux sont analysés afin d'optimiser les modèles et les repères.

observabilité

1. Contrôle de l'utilisation du mécanisme d'apprentissage tout au long de la vieLes résultats de l'utilisation et de l'évaluation du LLM dans le module d'observabilité.
2. Réglage des alarmesLes règles d'alerte : Configurez des règles d'alerte pour surveiller les performances des applications d'IA en temps réel.
3. Voir le journalLes messages détaillés du journal permettent de voir comment chaque étape a été exécutée.