Radicalbit

✨ Temel Özellikler:

‍

• 🚀 Yapay Zeka Modeli Dağıtımı ve Sunumu:

AI modellerini büyük ölçekte dağıtma ve sunma sürecini basitleştirir, MLflow modelleri ve Hugging Face depolarıyla sorunsuz entegrasyonu destekler.  

• 🔍 Yapay Zeka Gözlemlenebilirliği:

Model etkinliğini ve performansını izlemek için gelişmiş izleme araçları sağlar ve performans düştüğünde yeniden eğitimi otomatik olarak tetikleyerek sürekli öğrenmeyi garanti eder.  

• 🛠️ Veri Dönüşümü:

Önceden oluşturulmuş operatörler veya özel Python kodu kullanarak gerçek zamanlı veri dönüştürme hatları tasarlamak ve yürütmek için görsel bir tuval sunar.  

• 📊 Veri Bütünlüğü:

Veri ve kavram kaymasını azaltarak, eksik değerleri ve aykırı değerleri belirleyerek ve şema evrimini yöneterek veri bütünlüğünü sağlar.  

• 🧠 Açıklanabilirlik:

Önyargıyı önlemek, uyumluluğu sağlamak ve iş süreçlerini optimize etmek için AI model çıktılarının anlaşılmasını geliştirir.  

• 🧩 RAG Uygulamaları:

Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) mevcut bilgi tabanlarıyla birleştirerek Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) uygulamalarının geliştirilmesini ve izlenmesini kolaylaştırır.  

• 🎯 Kapsamlı MLOps Çözümü:

Dağıtımdan izlemeye kadar AI model yönetiminin çeşitli yönlerini ele alan kapsamlı bir platform sağlar.

• 🌐 Sorunsuz Entegrasyon:

Hem kendi kendine eğitilmiş MLflow modellerini hem de Hugging Face gibi depolarından gelen modelleri barındıran mevcut AI yığınlarıyla kolay entegrasyonu destekler.  

• 📈 Gerçek Zamanlı İzleme:

Model performansına ilişkin gerçek zamanlı içgörüler sunarak proaktif yönetim ve optimizasyona olanak tanır.

• 💰 Fiyatlandırma Şeffaflığı:

Kamuya açık fiyatlandırma bilgilerinin eksikliği, bütçeleme ve planlama aşamalarında kuruluşlar için zorluklara yol açabilir.

• 🛠️ Öğrenme Eğrisi:

Platformun kapsamlı özelliklerinin, ekiplerin tam olarak benimsemesi ve etkili bir şekilde kullanması için önemli miktarda zaman ve kaynak gerektirebilir.