精准评估，透明监控：Evidently，你的ML与LLM系统守护者

精准评估，透明监控：Evidently，你的ML与LLM系统守护者

evidentlyEvaluate and monitor ML models from validation to production. Join our Discord: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/evidently

在人工智能的快速发展中，Evidently是一个开放源代码的Python框架，专注于对机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）驱动的系统进行评估、测试和监控。它为从实验到生产全过程中的人工智能系统的质量和性能提供了全面的洞察。

一、Evidently是什么？

Evidently不仅仅是一个库，它是一个强大的工具集，用于处理各种数据类型，包括表格数据、文本数据和嵌入向量，并支持从分类到复杂数值预测等多种任务。它包含了100多个预设指标，覆盖数据漂移检测到LLM评估，且允许通过Python接口自定义新指标和测试。

• 支持多种数据类型和任务
• 提供内置丰富指标和测试
• 能够进行离线评估和实时监测
• 开放架构，易于集成现有工具链

二、深入技术

Evidently的核心功能分为三部分：

1. 报告(Reports)

报告提供了预设的交互式图表，便于探索性分析和问题排查。只需几行代码，您就能生成详细的数据质量、模型性能报告，并以JSON、HTML或Python字典等形式导出。

2. 测试套件(Test Suites)

测试套件是一个测试框架，能够基于设定的阈值检查模型表现，适用于回归测试、CI/CD流程和数据验证。您可以自动或手动设置测试条件，并获取结果，同样支持多种输出格式。

3. 监控仪表板(Monitoring Dashboard)

该服务提供一个可视化界面，展示随时间变化的指标和测试结果，无论是自托管还是使用Evidently云服务，都能轻松实现模型和数据的实时监控。

三、应用案例

Evidently广泛应用于以下几个场景：

• 数据科学家在实验阶段快速评估模型性能。
• 工程团队在部署前检查数据漂移，确保模型稳定性和鲁棒性。
• 运维团队利用实时监控，及时发现并解决问题，保障线上服务质量。

四、项目特点

• 多模态支持：涵盖表格、文本和嵌入数据。
• 广泛适用：适应预测和生成任务，如分类、回归和自然语言生成。
• 自动化和定制化：预设评估方案可一键使用，也支持自定义指标和测试条件。
• 实时监控：通过仪表板服务，直观查看系统健康状况。
• 易于集成：灵活的数据输出选项，方便与其他系统集成。

安装Evidently非常简单，只需一行pip install evidently或conda install -c conda-forge evidently命令。

立即开始您的Evidently之旅，让我们一起开启透明、高效的AI系统评估和监控吧！更多详细信息和教程，请访问官方文档。加入我们的Discord社区，与开发者和其他用户交流，共同进步。

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