NannyML
Bibliothèque OSS Python pour détecter les échecs du modèle Silent ML
Qu'est-ce que NannyML ?
NannyML estime les performances du modèle réel (sans accès aux cibles) et vous avertit quand et pourquoi elles ont changé. L'algorithme d'estimation des performances, l'estimation des performances basée sur la confiance (CBPE), a été étudié par les principaux contributeurs.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Facile à utiliser
- Composants critiques du pipeline de données
- Excellent soutien
- Bonne documentation
- Source ouverte
- Surveillance des performances
Détails de l'outil
| Site web | github.com |
|---|---|
| Devenu populaire | 15 mai 2022 |
| Plateformes | Web |
| Réseaux sociaux | Twitter · GitHub |
Avis récents (4)
NannyML est tout simplement incroyable ; super facile à utiliser, me donnant toutes les informations dont j'ai besoin pour bien dormir en sachant que mes modèles fonctionnent toujours en production ;)
Tout data scientist responsable devrait penser à surveiller son modèle une fois en production.
NannyML rend une partie souvent négligée de MLOps simple et facile à utiliser. J'ai vu de nombreuses équipes lutter pour créer des versions sur mesure de cette solution au fil des ans. Produit extrêmement sous-estimé
Cette bibliothèque OS est confrontée à un défi important en matière d'apprentissage automatique. Expérience de test bêta impeccable . Bonne documentation, expérience produit et support de l'équipe d'ingénierie.
Questions fréquentes sur NannyML
Quand NannyML est-il devenu populaire ?
NannyML est devenu populaire vers 15 mai 2022.
Quels sont les principaux avantages de NannyML ?
Les principaux avantages de NannyML incluent : facile à utiliser, composants critiques du pipeline de données, excellent soutien, bonne documentation, source ouverte.
Quelle est la note globale de NannyML ?
NannyML a une note globale de 5.0/5 basée sur 4 avis d'utilisateurs.
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