Whylogs est un standard open source pour la journalisation des données et du ML
L’agent de journalisation Whylogs est le moyen le plus simple d’activer la journalisation, les tests et la surveillance dans une application ML/AI. L’agent léger profile les données en temps réel, collectant des milliers de métriques à partir de données structurées, de données non structurées et de prédictions de modèles ML sans configuration.
Whylogs peut être installé dans n’importe quel environnement Python, Java ou Spark ; il peut être déployé comme conteneur et exécuté comme side-car ; ou invoqué via divers outils de ML
Profilage précis des données : Whylogs calcule des statistiques à partir de 100 % des données, sans jamais nécessiter d’échantillonnage, garantissant une représentation précise des distributions de données
Exécution légère : Whylogs utilise des méthodes statistiques approximatives pour obtenir une empreinte mémoire minimale qui évolue avec le nombre de fonctionnalités dans les données.
N’importe quelle architecture : Whylogs s’adapte à votre système, du mode de développement local aux systèmes de production en direct dans des clusters multi-nœuds, et fonctionne bien avec les architectures batch et streaming.
Sans configuration : Whylogs déduit le schéma des données, ne nécessitant aucune configuration manuelle pour démarrer
Petite empreinte de stockage : Whylogs transforme les lots et flux de données en empreintes statistiques, 10 à 100 Mo non compressés
Métriques illimitées : Whylogs collecte toutes les métriques statistiques possibles sur les données structurées ou non structurées
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