Weights & Biases 的 AI 開發與模型監控
隨著 AI 的演進和應用，越來越多企業投資 AI 技術來為其業務增加效率和價值。華爾街日報曾報導，據 Gartner 的預測，2021 年企業對 AI 的預算將達到 110 億美元，高於 2019 年的 85 億美元。
Weights & Biases 是一家位於舊金山的 AI 開發平臺，旨在為開發人員和企業提供一個終端到終端的解決方案，以加速 AI 開發和部署。它最近推出了名為 W&B Weave 和 W&B Production Monitoring 的新功能，以幫助企業更輕鬆地構建和監控機器學習模型。
W&B Weave 解決方案
開發人員在設計和構建 AI 模型時，需要克服許多挑戰。Weights & Biases 的 AI 開發平臺主要包括用於支援整個 AI/ML 開發生命週期的工具。 W&B Weave 是這些工具之一，旨在幫助開發人員視覺化模型和資料，提供基於圖形使用者介面的直觀開發體驗，並且可以在多種資料型別上建立互動式視覺化工具。其中 W&B Weave 是可重複使用 UI 部件的工具包，開發人員可以使用這些部件輕鬆構建自己的 AI 應用程式。此外它還包括資料科學家開發互動式資料視覺化的能力，幫助團隊快速上手並實現協同工作。
W&B Production Monitoring 解決方案
構建 AI 模型是一回事，監控它是另一回事。Weights & Biases 的生產監控服務旨在幫助企業監控 AI 模型的效能。這一解決方案可定制化，幫助企業追蹤對其最重要的操作指標，例如可用性、延遲和表現等各種指標。對於 LLMs（Large Language Models），組織需要追蹤 API 呼叫的次數，以管理成本。對於不同的 AI 模型，可能需要不同的監控措施，以快速識別訓練出發生問題的模型，便於及時進行人為調整和最佳化。
AI 大規模應用面臨的挑戰
監控 AI 模型不僅是為了維持 AI 模型的效能也有助於企業洞察到模型算法背後的值得挖掘的因素，以更好地針對客戶需求進行升級和最佳化。常見的資料監控應用在 LLMs 等大型 AI 模型上面臨更大的挑戰，例如 LLMs 中的生成式模型需要跟蹤生成內容的準確度，這個專案本身就含有主觀性，需要以定制化方式進行監控和評估。
需要防範 AI 幻覺產生
除了模型效能之外，監控還可以幫助防範 AI 幻覺產生。越來越多的企業使用 retrieval-augmented generation（RAG）等技術，來盡量讓 AI 模型產生客觀準確的結果。Weights & Biases 的 production monitoring 服務支援企業自定義視覺化監控面板，讓開發者能夠更貼近資料和模型，進行潛在問題的細節分析。如擬定視覺化監控面板，可以幫助企業理解 AI 模型生成的內容究竟是建立在哪些原有資料基礎上的，是否因為內部漏洞和其它原因的幻覺而偏離目標錯誤，為 AI 內部打造一個安全的監督環境。
總結
AI 開發平臺是一個複雜的系統，需要多個解決方案相互配合實現。Weave 和 Production Monitoring 只是 Weights & Biases 平臺的其中一部分，但提供了豐富的功能和工具，有助於開發人員在 AI 開發和模型監控中保持領先地位。
未來，AI 繼續被廣泛關注，誰能更好的掌握 AI 技術能力，誰就能贏得競爭的優勢。相信 AI 將會在未來的各個領域不斷進化，創造出更多具體的產品和服務，帶來更多的利益和貢獻。
