Skip to main content

> ML_KUTUPHANE // WHYLOGS_v1.0

whylogs

WhyLabs — Apache DataSketches ile güçlendirilmiş hafif, gizliliği koruyan istatistiksel veri profilleme kütüphanesi.

evaluation-observabilityv1.4.11Apache-2.0qualified
Resmi DokümantasyonKaynak Kod Deposu

Model Eğitimi (Training)

Desteklenmiyor

Bu kütüphane optimize edilmiş bir inference motorudur; model eğitimi için kullanılmaz.

Model Sunumu (Inference)

Destekleniyor
Inference Hızlandırıcıları:
CPU
Hedef Ortamlar (Targets):server, edge

Neleri Sağlar (Ne Yapar)

  • +Satır başına milisaniyenin altında ek yük ile ultra hafif istatistiksel profilleme
  • +Gizliliği koruyan: ham PII kayıtlarını tutmadan birleştirilebilir istatistiksel özetler (kuantiller, kardinalite, tipler) saklama
  • +Matematiksel olarak birleştirilebilir profiller: 1.000 çalışan arasındaki saatlik uç profillerini veri kaybı olmadan küresel bir profilde birleştirme
  • +LLM istem ve yanıt telemetrisi için LangKit entegrasyonu (toksisite, duygu, regex kalıpları)

Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)

  • -Ham veritabanı kayıtlarını veya ses/video piksellerini saklama
  • -Tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri eğitme
  • -Model çıkarım uç noktaları sunma

>Uygun İş Tipleri

  • Minimum CPU ek yüküyle yüksek verimli akış halindeki ML çıkarım günlükleme (10.000+ istek/sn)
  • Ham müşteri verilerinin izleme araçlarına aktarılmasının GDPR/HIPAA'yı ihlal ettiği bankacılık ve sağlık günlüklemesi
  • Ham verileri karıştırmadan Spark/Ray kümeleri genelinde dağıtık veri profilleme

>Uygun Olmayan İş Tipleri

  • Bireysel tahminleri açıklama (SHAP veya LIME kullanın)
  • Model eğitim döngüleri
Veri Yerleşimi ve İkameti

Sıfır ham müşteri verisi tutulur. Yalnızca anonim matematiksel özetler yerel olarak saklanır veya dışa aktarılır.

Güvenlik Değerlendirmesi

Apache-2.0 lisansı. Tek yönlü matematiksel özetleme yoluyla tasarım gereği garantili PII koruması sağlar.

Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar

Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
  • Özetler yaklaşık istatistiksel temsillerdir; kesin ham değerler whylogs profillerinden geri oluşturulamaz.

İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)

Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:

training-serving-skew

> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları

whylogs Documentationofficial-docs • >=1.4.0, <=1.4.x
2026-09-25HIGH