Роль в рабочем контуре (production)
Pytest-подобные тесты LLM-приложений
Сильные стороны
DeepEval рассматривается по роли в рабочем контуре, совместимости с API и телеметрией, возможностям версионирования, масштабирования и автоматизации.
| Разработчик | Confident AI |
|---|---|
| Категория | LLM оценка качества |
| Развёртывание | Local / Cloud |
| Лицензирование | Apache 2.0 / Commercial |
| Интеграции | При пилоте проверяются модель API, реестр, объектное хранилище, Kubernetes, OpenTelemetry, Prometheus, CI/CD и корпоративная авторизация. |
| Безопасность | Нужны тесты аутентификации, секретов, изоляция арендаторов, журналирования, retention и обработки персональных данных. |
| Эксплуатация | Приёмка включает нагрузочный профиль, p95, ошибки, capacity, обновление без простоя, откат, backup конфигурации и дежурство эксплуатационная инструкция. |
Ограничения и риски
Проверяйте конкретную версию, поддерживаемые модели, требования к инфраструктуре, лицензирование и зрелость операций на собственном сценарии.
Как провести пилот
- Зафиксируйте модель, инструкцию модели (prompt), данные и реальный профиль запросов.
- Соберите эталонный набор (golden set) и базовый уровень качества.
- Проверьте p50/p95, пропускную способность, очередь, ошибки и стоимость.
- Подключите трассировки, метрики, журналы и проверки безопасности.
- Проведите канареечный выпуск, отказ зависимости и учение по откату.
Официальный источник: deepeval.com ↗