Giskard هي أداة مفتوحة المصدر لاختبار جودة نماذج الذكاء الاصطناعي، تُساعد علماء البيانات والمهندسين على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وموثوقية. صُممت هذه المنصة من قِبل مهندسي الذكاء الاصطناعي لمهندسي الذكاء الاصطناعي. إنها مفتوحة المصدر بالكامل، ومُصممة لمساعدة الفرق والمطورين على بناء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر متانة وموثوقية.

لاستخدام المنصة، يمكنك البدء باستخدام مكتبة بايثون، أو زيارة Giskard Hub للاطلاع على ميزات المؤسسات.

الميزات الرئيسية لـ Giskard

مسح النماذج تلقائيًا للكشف عن نقاط الضعف مثل التحيز والهلوسة والسمية. يدعم Giskard جميع أنواع النماذج الرئيسية، بما في ذلك النماذج الجدولية، ونماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والنماذج اللغوية الكبيرة.

إنشاء اختبارات قابلة للتخصيص فورًا بناءً على نقاط الضعف المكتشفة. هذا يوفر الوقت مقارنةً بكتابة الاختبارات يدويًا.

دمج الاختبارات في خطوط أنابيب CI/CD للمراقبة المستمرة أثناء إعادة تدريب النماذج وتحديثها.

إدارة حالات الاختبار ورؤى النماذج مركزيًا في Giskard Hub. تصحيح الأخطاء بسهولة، والتعاون مع الآخرين، وإنشاء التقارير. راقب أنظمة الإنتاج المباشرة عبر منصة مراقبة LLM. احصل على تنبيهات حول انحراف النموذج، والسمية، والمخاطر الأخرى فور حدوثها.

• زيارة الموقع