Observabilidad de IA y Seguridad de LLM | WhyLabs

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Descubre cómo WhyLabs asegura aplicaciones de IA confiables, seguras y de alto rendimiento con herramientas avanzadas de observabilidad y seguridad.

Observabilidad de IA y Seguridad de LLM | WhyLabs

WhyLabs se posiciona como una solución líder en el ámbito de la observabilidad de IA y la seguridad de modelos de lenguaje grandes (LLM). Esta plataforma ofrece herramientas avanzadas para monitorear, asegurar y optimizar aplicaciones de IA, garantizando su fiabilidad y rendimiento en entornos altamente regulados como el sector sanitario y los servicios financieros.

Con WhyLabs, los equipos pueden observar y controlar cada aspecto de la salud de sus aplicaciones de IA, desde la calidad de los datos hasta el rendimiento del modelo. La plataforma permite detectar y bloquear riesgos de seguridad en tiempo real, notificar sobre desviaciones y degradaciones de rendimiento, y automatizar la remediación de amenazas de seguridad y problemas de calidad de datos.

Además, WhyLabs facilita la colaboración entre equipos de aprendizaje automático (ML), ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE) y seguridad, ofreciendo una implementación SaaS que preserva la privacidad y está aprobada para industrias altamente reguladas. La plataforma también se destaca por su capacidad para monitorear y evaluar modelos de lenguaje grandes en múltiples dimensiones de seguridad y calidad, protegiendo APIs de LLM propietarias y modelos autoalojados.

WhyLabs integra más de 50 herramientas y servicios en la nube, permitiendo a los usuarios activar la observabilidad en todo su ecosistema de IA y datos. Con su enfoque centrado en los datos, WhyLabs valida la calidad de los datos a través de pipelines y almacenes de características, asegurando que las aplicaciones de IA funcionen de manera óptima y segura.

En resumen, WhyLabs es una solución integral para aquellos que buscan controlar, asegurar y optimizar sus aplicaciones de IA, ofreciendo observabilidad, seguridad y optimización en un solo lugar.

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