Phoenix

Phoenix คืออะไร

Arize Phoenix เป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาสำหรับการติดตาม ประเมินผล และปรับปรุงแอปพลิเคชัน Large Language Model (LLM) โดยให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของ LLM ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจและแก้ไขระบบ AI ที่ซับซ้อน Phoenix โดดเด่นด้วยแนวทางที่ไม่ขึ้นกับผู้ขาย สนับสนุนเฟรมเวิร์กและโมเดล LLM ต่างๆ โดยไม่มีข้อจำกัด เทคโนโลยีหลักเน้นที่การวัดผลและการติดตามการทดลองอย่างราบรื่น ช่วยให้ผู้ใช้ระบุและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความแม่นยำ ความหน่วง และต้นทุนของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว แพลตฟอร์มนี้เหมาะสำหรับวิศวกร AI ผู้ปฏิบัติงาน ML และนักพัฒนาที่สร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพของโมเดล

คุณสมบัติหลักของ Phoenix

การติดตาม LLM แบบเรียลไทม์

Phoenix จับภาพร่องรอยโดยละเอียดของการโต้ตอบ LLM รวมถึงพรอมต์ การตอบสนอง และขั้นตอนกลาง ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุแหล่งที่มาที่แน่นอนของข้อผิดพลาดหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดได้ ข้อมูลการติดตามประกอบด้วยเมตาดาต้า เช่น ชื่อโมเดล โทเค็นอินพุต โทเค็นเอาต์พุต และความหน่วง ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ LLM ซึ่งช่วยให้สามารถแก้ไขข้อบกพร่องและปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว ลดเวลาในการแก้ไขปัญหาได้ถึง 70%

การรวมเฟรมเวิร์ก-Agnostic

Phoenix รองรับเฟรมเวิร์ก LLM ที่หลากหลาย รวมถึง OpenAI, LangChain และ Hugging Face Transformers ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้เครื่องมือที่ต้องการได้โดยไม่ต้องถูกจำกัดอยู่กับผู้ขายรายใดรายหนึ่ง SDK ของแพลตฟอร์มช่วยให้รวมเข้ากับผู้ให้บริการ LLM ต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย ทำให้มั่นใจได้ถึงความเข้ากันได้และลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ แนวทางที่ไม่ขึ้นกับผู้ขายนี้ช่วยลดเวลาในการรวมและเพิ่มความยืดหยุ่น

เมตริกการประเมินผลอัตโนมัติ

Phoenix คำนวณเมตริกการประเมินผลหลักโดยอัตโนมัติ เช่น ความแม่นยำ คะแนน F1 และความหน่วง ซึ่งให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ LLM รองรับเมตริกแบบกำหนดเอง ช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งการประเมินผลตามความต้องการเฉพาะของตนเอง เมตริกในตัวของแพลตฟอร์มช่วยระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพและส่วนที่ต้องปรับปรุง กระบวนการประเมินผลอัตโนมัตินี้ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามเมื่อเทียบกับการวิเคราะห์ด้วยตนเอง ลดเวลาในการประเมินผลได้ถึง 50%

การติดตามและการเปรียบเทียบการทดลอง

Phoenix อำนวยความสะดวกในการทดสอบ A/B และการติดตามการทดลอง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบการกำหนดค่า LLM และรุ่นโมเดลต่างๆ ผู้ใช้สามารถติดตามเมตริกในการทดลองได้อย่างง่ายดายเพื่อระบุโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด แพลตฟอร์มมีภาพและแดชบอร์ดเพื่อเปรียบเทียบเมตริกประสิทธิภาพ ทำให้สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ คุณสมบัตินี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ LLM และระบุการกำหนดค่าที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้น

โอเพนซอร์สและปรับแต่งได้

ในฐานะแพลตฟอร์มโอเพนซอร์ส Phoenix มอบตัวเลือกความโปร่งใสและการปรับแต่งอย่างเต็มรูปแบบ ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนโค้ดของแพลตฟอร์มให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตนเองและรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ แนวทางแบบเปิดนี้ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนและรับประกันความยืดหยุ่นในระยะยาว ธรรมชาติแบบโอเพนซอร์สช่วยให้ควบคุมและปรับตัวได้มากขึ้น ลดการผูกขาดผู้ขายและส่งเสริมนวัตกรรม

วิธีใช้ Phoenix

เยี่ยมชมเว็บไซต์ Phoenix และไปที่ส่วนเอกสารประกอบ 2. เลือกวิธีการติดตั้งที่คุณต้องการ: pip install phoenix-arize หรือ Docker 3. รวมไลบรารีไคลเอนต์ Phoenix เข้าไปในโค้ดแอปพลิเคชัน LLM ของคุณ โดยใช้ SDK ที่มีให้สำหรับ Python และภาษาอื่นๆ 4. กำหนดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมของคุณ รวมถึง API key และ URL ของปลายทาง ตามที่ระบุไว้ในเอกสารประกอบ 5. รันแอปพลิเคชัน LLM ของคุณ ซึ่งจะส่งร่องรอยและเมตริกไปยังแพลตฟอร์ม Phoenix โดยอัตโนมัติ 6. เข้าถึงแดชบอร์ด Phoenix ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ของคุณเพื่อดูภาพและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ LLM ของคุณ

กรณีการใช้งานของ Phoenix

การแก้ไขข้อบกพร่องแอปพลิเคชัน LLM

วิศวกร AI สามารถใช้ Phoenix เพื่อติดตามการดำเนินการของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ระบุสาเหตุหลักของข้อผิดพลาดหรือพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาแชทบอทสามารถติดตามคำค้นหาของผู้ใช้เพื่อระบุว่าเหตุใดโมเดลจึงให้การตอบสนองที่ไม่ถูกต้อง ทำให้พวกเขาสามารถแก้ไขข้อบกพร่องและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

การปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

ผู้ปฏิบัติงาน ML สามารถใช้ Phoenix เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลและคอนฟิกูเรชัน LLM ที่แตกต่างกัน ด้วยการติดตามเมตริกต่างๆ เช่น ความหน่วงและความแม่นยำ พวกเขาสามารถระบุโมเดลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำที่สุดสำหรับการใช้งานเฉพาะของตนเอง ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของแอปพลิเคชันและลดต้นทุน

การทดสอบ A/B ของ LLM Variants

นักพัฒนาสามารถใช้ Phoenix เพื่อทำการทดสอบ A/B ในโมเดล LLM เวอร์ชันต่างๆ พวกเขาสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลแต่ละแบบตามเมตริกหลัก ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับโมเดลที่จะปรับใช้ในการผลิต ซึ่งนำไปสู่ประสบการณ์การใช้งานที่ดีขึ้น

การตรวจสอบ LLM ในการผลิต

ทีม DevOps สามารถใช้ Phoenix เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน LLM ของตนแบบเรียลไทม์ ด้วยการติดตามเมตริกหลักและรับการแจ้งเตือน พวกเขาสามารถระบุและแก้ไขปัญหาเชิงรุก ทำให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและความพร้อมใช้งานของบริการที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ลดเวลาหยุดทำงาน

ใครที่ได้ประโยชน์จาก Phoenix

วิศวกร AI

วิศวกร AI ได้รับประโยชน์จาก Phoenix โดยได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน LLM ของตน ทำให้พวกเขาสามารถแก้ไขข้อบกพร่องและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล พวกเขาสามารถระบุและแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความแม่นยำ ความหน่วง และต้นทุนของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพโดยรวมของระบบ AI ของพวกเขา

ผู้ปฏิบัติงาน ML

ผู้ปฏิบัติงาน ML สามารถใช้ Phoenix เพื่อประเมินและเปรียบเทียบโมเดลและคอนฟิกูเรชัน LLM ที่แตกต่างกัน ด้วยการติดตามเมตริกหลัก พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเกี่ยวกับโมเดลที่จะปรับใช้ ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้น และท้ายที่สุดคือผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น

นักพัฒนา LLM

นักพัฒนา LLM สามารถใช้ Phoenix เพื่อติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าโมเดลของตนทำงานอย่างไรในสถานการณ์จริง ทำให้พวกเขาสามารถระบุส่วนที่ต้องปรับปรุงและปรับปรุงโมเดลสำหรับงานเฉพาะ

ทีม DevOps

ทีม DevOps สามารถใช้ Phoenix เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน LLM ในการผลิต พวกเขาสามารถติดตามเมตริกหลัก รับการแจ้งเตือน และแก้ไขปัญหาเชิงรุก ทำให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและความพร้อมใช้งานของบริการที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ลดเวลาหยุดทำงานและปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ใช้

ราคา Phoenix

โอเพนซอร์ส (ใบอนุญาต Apache 2.0) ตัวเลือกที่โฮสต์บนคลาวด์มีแนวโน้มที่จะพร้อมใช้งาน แต่ไม่ได้ระบุราคาไว้อย่างชัดเจนในหน้า Landing Page