Arize ist eine kommerzielle Plattform für Observability von KI-Modellen, die speziell für das Monitoring, Debugging und die Leistungsverbesserung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion entwickelt wurde. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieur:innen und MLOps-Teams, die Modellverhalten, Daten- und Vorhersagedrift sowie Fairness-Aspekte überwachen und analysieren müssen.

Arize ist skalierbar für Umgebungen mit mehreren Modellen und großen Datenmengen und ermöglicht Ursachenanalysen auch ohne Ground Truth. Die Plattform kombiniert Modellmetriken, Datenüberwachung und Segmentanalysen, um schnelle und fundierte Einblicke zu liefern.

Zentrale Vorteile:

• Einheitliche Plattform für Modellleistung, Drift und Fairness

• Keine Labels erforderlich dank unüberwachter Methoden

• Entwickelt für skalierbare KI-Anwendungen in der Produktion

Was sind die Hauptfunktionen von Arize?

Monitoring der Modellleistung in Echtzeit

• Überwacht Genauigkeit, Präzision, Recall und Konfidenzwerte

• Vergleicht Daten aus Training, Validierung und Live-Produktion

• Segmentierte Analyse nach Kohorten oder Daten-Slices

• Detektiert Leistungsveränderungen über definierte Basiswerte

Erkennung von Daten- und Vorhersagedrift

• Erkennt Drift in Eingabedaten und Modelloutputs

• Nutzt statistische Tests und Visualisierungen zur Veränderungserkennung

• Sendet Warnmeldungen bei Überschreitung von Schwellenwerten

• Isoliert Ursachen von Leistungsverlusten nach Feature oder Subgruppe

Embedding-Drift-Analyse

• Speziell für NLP- und Computer-Vision-Modelle

• Überwacht semantische Veränderungen in hochdimensionalen Embeddings

• Vergleich von Embedding-Räumen über Zeit oder Datensätze hinweg

• Erkennt subtile Veränderungen, die klassische Metriken übersehen

Analyse von Fairness und Bias

• Misst Modellverhalten nach geschützten Attributen (z. B. Geschlecht, Herkunft)

• Erkennt Fehlerraten und Vorhersageunterschiede zwischen Gruppen

• Visualisiert Fairness-Metriken über verschiedene Segmente

• Unterstützt ethische Standards und regulatorische Anforderungen

Root-Cause-Analyse und Team-Workflows

• Interaktive Dashboards für detaillierte Ursachenanalysen

• Verknüpfung mit Modelldaten, Vorhersageprotokollen und Metadaten

• Unterstützt Team-Kommentare, Dokumentation und Versionsvergleiche

• Zentralisiert Beobachtung, Analyse und Zusammenarbeit

Warum Arize?

• Vollständige Observability: Leistungsüberwachung, Erklärung und Fehlerdiagnose

• Label-optional: funktioniert auch ohne Ground Truth

• Tiefgreifende Analysen: segment- und embedding-basierte Einsichten

• Produktionsreif: skalierbar, flexibel, unabhängig vom ML-Stack

• Fairness-Tools: systematische Erkennung und Reduzierung von Bias