FaultLine vs ATLAS

1 modelo por mês, 100 requisições por dia

1 modelo, 100 testes por mês

• −Requer conhecimento em infraestrutura
• −Pode ser complexo de configurar

• −Requer conhecimento prévio em aprendizado de máquina
• −Pode ser demorado para alcançar resultados significativos

• •Verificar inconsistências em modelos de IA
• •Identificar erros em sistemas de recomendação
• •Detectar falhas em modelos de linguagem natural

• •Avaliação de desempenho
• •Ajuste de teste adaptativo
• •Melhoria de aprendizado