deepchecks

Deepchecks는 AI 애플리케이션 테스트 및 검증의 복잡하고 주관적인 특성을 해결하기 위해 설계된 포괄적인 LLM 평가 플랫폼입니다. 조용한 모델 실패의 어려움을 직접 경험한 머신러닝 전문가들이 설립한 Deepchecks는 조직이 ML 시스템을 제어할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 성능 지표를 표준화하고 신뢰할 수 있는 자동 채점을 제공하며 버전 비교를 간소화하여 팀이 고품질 LLM 앱을 빠르고 자신 있게 출시할 수 있도록 지원합니다.

LLM 애플리케이션의 핵심 과제는 전통적인 테스트 세트가 없어 성능 측정이 어렵다는 점입니다. 프롬프트나 모델의 사소한 변경이 출력의 의미를 크게 바꿀 수 있습니다. Deepchecks는 평가를 복잡한 프로젝트에서 간소화되고 반복 가능한 프로세스로 전환하는 포괄적인 플랫폼을 제공하여 이 문제를 해결합니다. 이는 팀이 종종 상당한 DIY 노력이 필요하고 정확성과 일관성이 부족한 기본적인 LLM-as-a-judge 기술을 넘어서도록 돕습니다.

deepchecks 사용 방법

Deepchecks 사용은 LLM 애플리케이션의 전체 수명 주기에 걸쳐 평가 기능을 통합하는 것을 포함합니다:

1. 설정 및 통합: Deepchecks를 개발 환경에 연결합니다. 다양한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항을 충족하기 위해 멀티테넌트 SaaS, 싱글테넌트 SaaS 및 온프레미스 솔루션을 포함한 여러 배포 옵션을 제공합니다. 또한 AWS SageMaker와 같은 인기 있는 MLOps 스택과의 네이티브 통합을 제공합니다.
2. 평가 지표 정의: 애플리케이션의 특정 요구에 맞는 자동화된 채점 파이프라인을 구성합니다. 여기에는 미묘한 제약 조건을 설정하고 '좋은' 응답이 무엇인지 정의하는 것이 포함됩니다.
3. 데이터셋 생성: 플랫폼을 활용하여 관련 테스트 데이터셋을 생성하고 몇 분 내에 LLM 심사위원을 만들어 정의된 기준에 따라 성능을 평가합니다.
4. 버전 비교: 프롬프트, 모델 또는 복잡한 에이전트 워크플로우의 여러 버전을 체계적으로 비교합니다. Deepchecks는 최상의 성능을 내는 버전을 선택하는 데 도움이 되는 명확하고 데이터 기반의 통찰력을 제공합니다.
5. CI/CD에서 테스트 자동화: Deepchecks를 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 파이프라인에 통합하여 LLM 앱의 새 버전이 프로덕션에 도달하기 전에 자동으로 테스트하여 회귀 및 품질 문제를 조기에 발견합니다.
6. 프로덕션에서 모니터링: 배포 후 Deepchecks를 사용하여 애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 환각, 데이터 드리프트 또는 시간 경과에 따른 응답 품질 저하와 같은 문제를 감지합니다.

deepchecks의 핵심 기능

• 엔드투엔드 LLM 평가 플랫폼: 개발부터 프로덕션까지 테스트, 검증 및 모니터링을 위한 단일의 포괄적인 솔루션입니다.
• 평가 에이전트 스웜(Swarm of Evaluation Agents): 전문가 혼합(MoE) 기술을 사용하여 함께 작동하는 소형 언어 모델(SLM) 및 다단계 NLP 파이프라인의 정교한 알고리즘 백본을 활용하여 지능적인 인간 주석가를 시뮬레이션하고 우수한 정확성을 보장합니다.
• 사용자 정의 가능한 자동 채점: 사용자가 정의한 미묘한 제약 조건에 따라 생성된 텍스트를 평가하기 위한 자동 채점 파이프라인을 설정합니다.
• 포괄적인 버전 비교: 다양한 버전의 프롬프트, 모델, 에이전트 및 전체 AI 시스템의 성능을 비교합니다.
• 데이터셋 생성 및 LLM 심사위원: 강력한 테스트를 위해 합성 데이터셋을 신속하게 생성하고 LLM 기반 평가자를 구성합니다.
• CI/CD 및 프로덕션 모니터링: 배포 전 테스트를 위해 CI/CD 파이프라인과 원활하게 통합하고 라이브 애플리케이션의 성능 저하를 모니터링합니다.
• 유연한 배포 및 보안: 여러 배포 옵션(SaaS, 온프레미스, AWS GovCloud)을 제공하며 SOC2 유형 2, GDPR 및 HIPAA를 준수합니다.

deepchecks의 사용 사례

Deepchecks는 AI 개발 수명 주기 전반에 걸친 다양한 시나리오에 이상적입니다:

• AI 개발팀: RAG 시스템, 챗봇 또는 콘텐츠 생성 도구와 같은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하고 반복하는 개발자 및 ML 엔지니어용.
• 엔터프라이즈 AI 도입: LLM 애플리케이션을 프로덕션으로 확장하고 신뢰성, 안전성 및 일관된 성능을 보장해야 하는 대규모 조직용.
• 품질 보증: 생성 AI 모델의 주관적이고 복잡한 출력을 검증하는 QA 팀용.
• MLOps 엔지니어: ML 모델에 대한 지속적인 테스트 및 검증을 포함하는 강력하고 자동화된 MLOps 파이프라인을 구축하려는 전문가용.
• 위험 및 규정 준수: 브랜드 평판과 사용자 신뢰를 유지하기 위해 환각, 편향된 출력 및 저품질 응답과 같은 AI 관련 위험을 완화해야 하는 팀용.

deepchecks의 장점

Deepchecks는 수동 테스트나 단편적인 오픈 소스 도구에 비해 상당한 이점을 제공합니다:

• 프로덕션 출시 시간 단축: 평가 프로세스를 자동화하고 간소화하여 새로운 LLM 애플리케이션을 자신 있게 배포하는 데 걸리는 시간을 크게 줄입니다.
• 품질 및 신뢰성 향상: 객관적이고 반복 가능한 측정을 제공하여 환각 및 저품질 응답을 체계적으로 줄입니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 팀이 다양한 모델 또는 프롬프트 버전을 비교할 때 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 확장 가능 및 미래 보장: 플랫폼은 사용자의 요구에 따라 확장되고 현재와 미래의 문제를 해결하기 위해 앞서 나가도록 설계되었습니다.
• 향상된 보안 및 개인 정보 보호: 유연한 배포 옵션과 엔터프라이즈급 규정 준수를 통해 가장 엄격한 데이터 보안 제약 조건을 수용합니다.

가격 및 플랜

Deepchecks는 클라우드 호스팅 및 개인 호스팅 옵션으로 제공되는 사용자의 요구에 따라 확장되도록 설계된 유연한 가격 플랜을 제공합니다.

• Basic: 소규모 팀 및 스타트업에 이상적입니다. 이 플랜은 무료 평가판으로 제공되며 최대 3개의 시트, 1개의 AI 애플리케이션, 월 최대 5K DPU 및 3개월의 데이터 보존을 포함합니다.
• Scale: 여러 프로덕션급 AI 애플리케이션을 보유한 팀을 위해 설계되었습니다. Basic 플랜의 모든 기능과 함께 5개의 시트, 3개의 AI 애플리케이션, 20K DPU/월, 프리미엄 지원 및 가이드 온보딩이 포함됩니다. 가격은 데모 요청 시 제공됩니다.
• Enterprise: 대용량 데이터 및 고급 보안 요구 사항이 있는 회사를 위한 맞춤형 플랜입니다. Scale 플랜의 모든 기능과 함께 맞춤형 시트 및 애플리케이션 제한, 맞춤형 DPU, 엔터프라이즈급 보안 및 전담 고객 성공 팀이 포함됩니다. 가격은 영업팀에 문의하십시오.