Dernière mise à jour 06-28-2026
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Deepchecks
Deepchecks LLM Evaluation est une plateforme d'entreprise pour tester, observer et surveiller les systèmes d'IA en production. Elle offre aux équipes d'ingénierie en ML et IA une visibilité sur les applications LLM, les agents, les prompts et les versions de modèles, du développement au déploiement. Conçue pour les organisations qui ont besoin de gouvernance et de confiance en IA en production, et pas seulement de scores de benchmark ponctuels.
La plateforme unifie l'évaluation, les tests et la surveillance en production en un seul endroit, plutôt que de combiner des outils open source et des outils de surveillance séparés. Vous pouvez comparer côte à côte différentes versions de prompts et de modèles, construire des pipelines de scoring automatique, générer des jeux de données d'évaluation et exécuter des vérifications dans le cadre de CI/CD avant le déploiement.
Elle s'adresse aux équipes d'IA qui gèrent des applications RAG, des flux de travail d'agents et des produits LLM en production, notamment dans des environnements réglementés ou sensibles à la sécurité. Deepchecks maintient également un package open source de tests ML sur GitHub avec 4 000 étoiles, distinct du produit commercial LLM Evaluation.
Comparer les versions de prompt, modèle, agent et système d'IA côte à côte
Pipelines d'auto-évaluation qui gèrent des contraintes de sortie nuancées
Générez des ensembles de données et lancez des juges LLM en quelques minutes
Testez les applications LLM en CI/CD, puis surveillez-les en production
Traçabilité, surveillance et analyses en production pour les agents déployés
Déploiement en SaaS, VPC sur GCP/Azure, bare metal, ou AWS SageMaker Partner App
S'intègre avec LangChain, Amazon Bedrock, SageMaker, Datadog, et CrewAI
Unifie l'évaluation, l'observabilité et la surveillance en production sur une seule plateforme.
Plusieurs modèles de déploiement incluant VPC, sur site et l'application partenaire AWS SageMaker.
Conformité SOC 2 Type 2, RGPD et HIPAA avec SSO et prise en charge d'AWS GovCloud.
Package de test ML open-source sur GitHub avec 4 000 étoiles, accompagné du produit commercial.
S'intègre avec LangChain, Amazon Bedrock, SageMaker, Datadog et CrewAI.
Pas de page tarifaire publique ; l'évaluation LLM nécessite une démo ou une inscription à un essai.
L'orientation vers les entreprises et les fonctionnalités de conformité peuvent dépasser les besoins des petites équipes.
La plateforme commerciale d'évaluation LLM est distincte du package open-source GitHub.
Deepchecks propose-t-il une période d'essai gratuite ?
Deepchecks propose une période d'essai gratuite pour sa plateforme d'évaluation LLM, accessible en remplissant un formulaire sur le site web. Le produit commercial est distinct du package open-source de test ML disponible sur GitHub.
Quelles options de déploiement Deepchecks prend-il en charge ?
Deepchecks prend en charge le SaaS entièrement géré, le déploiement Virtual Private Cloud sur GCP ou Azure, les serveurs bare metal ou sur site, ainsi que le déploiement géré par AWS via Amazon SageMaker Partner AI Apps.
Quelles intégrations Deepchecks supporte-t-il ?
Deepchecks s'intègre avec NVIDIA, AWS, Amazon Bedrock, Claude, OpenAI, Amazon SageMaker, LangChain, Datadog et CrewAI, parmi d'autres outils d'IA et d'observabilité.
Deepchecks prend-il en charge le CI/CD pour les tests LLM ?
Oui. Deepchecks supporte l'intégration CI/CD pour l'évaluation LLM, incluant des workflows basés sur GitHub pour automatiser la validation des modèles, les contrôles de dérive des données et la surveillance des performances avant le déploiement.
Quelles certifications de conformité Deepchecks possède-t-il ?
Deepchecks mentionne SOC 2 Type 2, conformité GDPR, HIPAA, authentification unique (SSO) et le support AWS GovCloud dans le cadre de son offre de sécurité et conformité d'entreprise.
Comment puis-je contacter Deepchecks ?
Vous pouvez joindre Deepchecks en envoyant un email à [email protected] ou en remplissant le formulaire de contact sur deepchecks.com. L'entreprise répond sous 48 heures.