Athina AI: визуализация потока выполнения кода для создания и отладки приложений ИИ

Общее введение

Athina AI - это платформа для совместной разработки ИИ, которая помогает командам быстро создавать, тестировать и контролировать функции ИИ. Платформа предоставляет богатый набор инструментов и функций, включая оценку наборов данных, управление подсказками, аннотирование данных и управление экспериментами. Athina AI поддерживает совместную работу как технических, так и нетехнических пользователей, упрощая процесс разработки приложений ИИ и позволяя командам быстрее переводить приложения ИИ в производственную среду.

Список функций

• Оценка наборов данныхБыстрая оценка наборов данных с помощью более чем 50 предустановленных оценок или настройка пользовательских оценок.
• Управление киемБыстрая итерация подсказок, тестирование различных моделей, сравнение ответов и управление подсказками с помощью встроенных функций контроля версий и развертывания.
• аннотация данных: Маркировка и управление наборами данных с помощью рабочих процессов, управляемых LLM, для поддержки совместной работы команды аннотаторов.
• Экспериментальное управление: Выполняйте оценки в средах разработки, CI/CD или производства для автоматического обнаружения и устранения регрессий.
• наблюдаемость: Всесторонний мониторинг использования LLM, оценок и показателей использования для обеспечения надежности приложений ИИ.
• управление потоком: Создавайте сложные конвейеры, связывая подсказки, вызовы API, поиск, функции кода и многое другое.
• Самостоятельное развертывание: Полностью разверните Athina в собственном VPC, чтобы обеспечить конфиденциальность и безопасность данных.

Использование помощи

Процесс установки

Athina AI поддерживает самостоятельное развертывание, что позволяет пользователям полностью развернуть Athina в собственном VPC для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. Ниже приведен процесс установки:

1. Скачать Атина: Посетите веб-сайт Athina, чтобы загрузить последнюю версию программы установки Athina.
2. Конфигурационная среда: Настройте необходимые переменные окружения и зависимости в соответствии с документацией, представленной на официальном сайте.
3. Развертывание Атины: Запустите пакет установки и следуйте подсказкам, чтобы завершить процесс развертывания.
4. Платформы доступа: После развертывания зайдите на платформу Athina через браузер, чтобы начать работу.

Руководство по использованию

Оценка наборов данных

1. Загрузка наборов данных: Загрузите набор данных для оценки на платформу.
2. Выбор критериев оценки: Выберите предустановленные критерии оценки или настройте пользовательские критерии оценки.
3. Оперативная оценка: Нажмите на кнопку "Запустить оценку", и платформа автоматически оценит набор данных и создаст отчет об оценке.

Управление кием

1. Создать совет: Создайте новые подсказки в модуле Prompt Management.
2. Советы по тестированию: Выберите различные модели, введите подсказки и проверьте реакцию модели.
3. Сравнительный ответ: Сравните ответы разных моделей и выберите лучшую подсказку.
4. контроль версийУправление различными версиями подсказок с помощью встроенной функции контроля версий.
5. Советы по развертываниюРазвертывание подсказок в производственных средах и мониторинг эффективности подсказок в режиме реального времени.

аннотация данных

1. Создание задач аннотирования: Создайте новую задачу аннотации в модуле Data Annotation.
2. поручать что-л.: Назначение задач аннотирования членам команды аннотирования.
3. Данные для маркировки: Члены группы аннотирования аннотируют данные, используя рабочие процессы, основанные на LLM.
4. Анализ результатов маркировки: Проверьте результаты маркировки, чтобы убедиться в качестве данных.

Экспериментальное управление

1. Создайте эксперимент: Создайте новые эксперименты в модуле управления экспериментами.
2. Настройка экспериментальных параметров: Настройте параметры и критерии оценки эксперимента.
3. беговой экспериментНажмите кнопку "Запустить эксперимент", платформа автоматически запустит эксперимент и создаст отчет о нем.
4. Анализ результатов экспериментов: Анализ результатов экспериментов для оптимизации моделей и подсказок.

наблюдаемость

1. Мониторинг использования LLM: Просмотр использования LLM и оценок в модуле наблюдаемости.
2. Настройка сигналов тревогиНастройка правил оповещения для мониторинга производительности приложений искусственного интеллекта в режиме реального времени.
3. Просмотр журнала: Просмотрите подробные сообщения журнала, чтобы узнать, как был выполнен каждый шаг.