Evidently AI是什么
Evidently AI是一个开源的机器学习模型监测和测试工具，专注于为人工智能驱动的产品提供全面的可观测性平台。该平台依托于开源ML监控库，帮助用户评估、测试和监控AI系统的质量和性能，支持从实验阶段到生产环境的全生命周期管理。Evidently AI基于Python开发，拥有超过2000万次下载量和4500+的GitHub星标，是AI可观测性领域的重要工具。
Evidently AI的主要功能
LLM可观测性：评估大型语言模型(LLM)驱动产品，包括检索式问答系统(RAGs)和AI助手，提供专门的LLM评估指标和测试功能。
ML监控：监控生产环境中的机器学习模型，检测数据漂移、数据质量问题和性能变化，确保模型在生产环境中的稳定性和可靠性。
丰富的评估指标：提供100+内置指标，涵盖数据质量、模型性能、漂移检测以及LLM专属评估，支持全面的AI评测需求。
开源Python库：模块化、开发者友好的库，具备声明式API，支持本地评估，便于灵活集成与定制，可以轻松与其他数据分析和机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow等）集成。
Evidently Cloud平台：提供无代码界面，便于管理项目、数据集、评估与仪表盘，支持协作与实时监控及告警功能。
合成数据与对抗性测试：工具可生成合成数据集并设计对抗性测试场景，全面压力测试AI模型的鲁棒性与安全性。
漂移与性能监控：持续追踪数据漂移、目标漂移和预测漂移，并通过告警机制保障生产环境下模型准确率。
Evidently AI的使用方法
- 安装环境：通过pip安装Evidently库，使用命令
pip install evidently，确保Python环境为3.7或更高版本。 - 导入模块：在Python脚本中导入Evidently的相关模块，如
from evidently.report import Report、from evidently.metric_preset import DataDriftPreset等。 - 准备数据：准备基准数据集和当前数据集，可以是pandas.DataFrame或CSV格式。
- 创建报告：使用Report类创建数据漂移报告或其他类型的评估报告，配置相应的指标预设。
- 运行评估：调用report.run()方法运行评估，生成HTML、JSON或Python字典格式的结果。
- 查看结果：在Jupyter Notebook或导出HTML文件中查看交互式可视化报告，分析模型性能和数据质量。
- 集成到工作流：可以将Evidently集成到自动化机器学习流程中，作为CI/CD管道的一部分，实现持续监控和自动测试。
Evidently AI的产品价格
Evidently AI是完全免费的开源软件，采用开源许可证，用户可以免费使用、修改和分发。Evidently AI本身不收取任何费用，用户只需承担训练和推理过程中使用的计算资源成本（如GPU租赁费用、云服务器费用等）。
Evidently AI的适用人群
数据科学家和机器学习工程师：需要评估模型性能、检测数据漂移、监控生产环境模型的专业人士，Evidently AI提供了丰富的评估指标和可视化工具。
开发团队：在新产品推出前对AI模型进行评估，确保AI应用符合预设的性能和安全标准，利用Evidently AI的仪表板和报告进行协作。
运营团队：监控现有机器学习模型，实时检测和处理数据质量问题，防止模型性能下降，保障生产环境的稳定性。
企业用户：在部署AI解决方案时，利用Evidently AI的仪表板和报告，与工程师、产品经理和领域专家协作，确保AI产品的可靠性和合规性。
研究人员和学者：在学术环境中探索新方法，发表研究并分享成果，Evidently AI提供了丰富的预训练模型和工具，帮助研究人员快速进行实验和验证。
总而言之，Evidently AI是一款由开源社区开发的机器学习模型监测和测试工具，通过提供丰富的评估指标、开源Python库和云平台，帮助用户评估、测试和监控AI系统的质量和性能，适用于数据科学家、开发团队、运营团队和企业用户等多种场景。
