Censius

什么是"Censius"？

Censius是一个AI可观测性和模型监控平台，帮助团队了解、分析和改进AI模型的实际性能。

"Censius"有哪些功能？

1. AI可观测性：提供端到端的AI可观测性，自动化监控和主动故障排除，以在整个ML生命周期中构建可靠的模型。
2. 模型监控：解决模型陈旧和性能监控问题，提供实时警报和模型性能数据，以提高ROI并降低运营成本。
3. 解释性：解释复杂的模型预测，建立对模型治理和公平性指标的信任，通过全局、局部和队列解释执行根本原因分析。
4. 分析：通过可视化模型性能仪表板进行根本原因分析，实时监控模型漂移，并在首选渠道上获得实时警报。

应用场景：

1. 生成式AI监控：监控非结构化模型问题，通过嵌入可视化深入了解模型行为，及时检测数据质量问题，为负面反馈提供推理的根本原因分析。
2. 模型监控：解决模型陈旧和性能监控问题，通过监控多个ML关键指标，实时修复性能问题，提高ROI并降低运营成本。
3. 解释性：解释复杂模型预测，建立对模型决策的信任，通过全局、局部和队列解释性，检测模型公平性，提供决策明晰性。
4. 分析：通过根本原因分析可视化模型性能，实时监控模型漂移，提供决策明晰性。

"Censius"如何使用？

1. 注册并登录Censius平台。
2. 在平台上创建和配置监控任务。
3. 监控模型的性能和行为，通过仪表板进行根本原因分析。
4. 接收实时警报和通知，及时修复模型性能问题。
5. 使用解释性功能解释模型预测，建立对模型决策的信任。
6. 利用分析功能进行模型性能可视化和漂移监控。