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Helicon

Radicalbit是一款MLOps平台,帮助加速AI模型的部署、服务、可观察性和可解释性。

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什么是"Helicon"?

Radicalbit是一款MLOps平台,旨在加速AI模型的部署、服务、可观察性和可解释性。它帮助数据团队通过实时数据探索、异常检测和模型监控在整个数据生命周期中保持完全控制。Radicalbit可以无缝集成到ML堆栈中,支持SaaS或本地部署,让您在几分钟内运行AI应用。

"Helicon"有哪些功能?

  • AI模型部署和服务
  • 数据转换
  • 数据完整性
  • AI可观察性
  • 可解释性
  • RAG应用
  • AI行为准备

产品特点:

  • 92%更快的价值实现时间
  • 成本降低
  • 可扩展性和可持续性
  • 控制和治理

应用场景:

Radicalbit的MLOps平台可广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、零售、制造等。具体应用场景包括:

  • 金融行业:风险评估、欺诈检测、客户信用评分等。
  • 医疗保健:疾病诊断、患者监测、药物研发等。
  • 零售业:个性化推荐、库存管理、销售预测等。
  • 制造业:质量控制、设备维护、供应链优化等。

"Helicon"如何使用?

  1. 使用Radicalbit的UI或API上传自己的MLflow模型或导入来自Hugging Face的现成模型。
  2. 设计并运行实时数据转换流水线,使用预构建运算符或自定义Python代码。
  3. 确保数据完整性,减轻数据和概念漂移,识别缺失值和异常值,管理范围和模式演变。
  4. 运行模型推断,通过流水线或API存储在线和离线特征和预测。
  5. 跟踪机器学习、计算机视觉和LLMs的模型活动和性能,实现持续学习,当性能下降时自动触发重新训练。
  6. 清楚理解AI模型的输出,避免偏见,实现合规性和优化业务流程。
  7. 结合LLMs和知识库,使用Radicalbit开发和监控自定义RAG应用。

常见问题:

Q: Radicalbit适用于哪些行业?
A: Radicalbit的MLOps平台适用于金融、医疗、零售、制造等各种行业,帮助加速AI应用的部署和服务。

Q: 如何确保数据完整性?
A: Radicalbit通过减轻数据和概念漂移、识别缺失值和异常值、管理范围和模式演变等方式来确保数据完整性。

Q: 如何监控模型活动和性能?
A: Radicalbit可以跟踪机器学习、计算机视觉和LLMs的模型活动和性能,实现持续学习,当性能下降时自动触发重新训练。

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