Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на машинно обучение

Прогнозирането, оценяването, класифицирането и откриването на отклонения носят в повечето предприятия по-голямо продукционно натоварване от всичко генеративно. Изграждаме жизнения цикъл около тях: внедряване, следене, преобучаване и връщане назад.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Услуги

Бизнес предизвикателството

Моделът, взел решението, не може да бъде разпознат

Моделите се внедряват от бележник, преобучават се на ръка и се версионират по име на файл. Шест месеца по-късно никой не може да каже коя версия е произвела дадено решение, с какви данни е обучена и дали още се справя. За всичко, за което регулатор или одитор може да попита, това не е проблем на техническия дълг, а изложеност.

С какво се занимаваме

Да се направи жизненият цикъл скучен

Моделите се версионират заедно с данните и кода, които са ги произвели, внедряват се през верига, а не на ръка, и се обслужват зад стабилен интерфейс. Представянето и разпределението на входовете се следят, така че отклонението се открива, вместо да се предполага по бизнес резултати. Преобучаването е по график или по повод, оценява се спрямо заделен набор и се повишава само ако бие онова, което е в работа. Връщането назад е рутинна операция.

Експлоатация на машинно обучение

Компетенции

Внедряване на машинно обучение
Управление на жизнения цикъл на моделите
Следене
Преобучаване
Непрекъсната интеграция и доставка за машинно обучение
Регистри на модели

Често срещани приложения

Пренасяне на модели, работещи от бележници, в управлявана верига за внедряване.
Откриване на отклонение при модели, чието представяне никой в момента не следи.
Установяване на възпроизводимост за модели, подкрепящи регулирани решения.
Автоматизиране на преобучаване, което днес е ръчна задача, за която някой трябва да се сети.

Как работим

Оценка

Установяване на ограниченията: резиденция на данните, забавяне, бюджет и това, което вече работи.
Архитектура

Проектиране на шлюза, маршрутизацията, кеша и превключването при отказ, за да остане изборът на доставчик обратим.
Инструментиране

Наблюдаемост, оценяване и отнасяне на разходите, включени преди да дойде трафикът.
Експлоатация

Работа според договорените нива на услуга, с цикличен преглед на капацитета и разходите.

Технологии

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Сигурност и управление

Къде могат да се обработват данните е въпрос на настройка, а не на предположение: моделите могат да работят във вашия облачен наем или на вашия хардуер там, където това изискват резиденцията или изолацията. Трафикът през шлюза се удостоверява, отнася се към екип и се записва, което прави възможни както одитната следа, така и разходния модел.

Independently audited against

Модели на сътрудничество

Проект с ИИ

Поемаме отговорността за проектирането и доставката на определено решение с ИИ.

Специализиран екип за ИИ

Дългосрочен специализиран инженерен капацитет, изграден около вашите технологии и модел на доставка.

Управляван ИИ

Управляваме, наблюдаваме и непрекъснато подобряваме продукционни системи с ИИ.

Защо TeamExtension.ai

Това е обикновено инженерство, приложено към модели

Версионирането, веригите, следенето и връщането назад са решени проблеми в софтуера; просто се прилагат непоследователно към модели, защото моделите са дошли през науката за данните, а не през инженерството. Внасяме инженерната дисциплина, без да изхвърляме онова, което екипът по данни е изградил.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Нужна ли ни е специализирана платформа за MLOps?

Често не. Съществуващите ви вериги за интеграция и доставка, платформа за контейнери и набор за наблюдаемост покриват по-голямата част, като се добави регистър на моделите. Специализирана платформа си заслужава при мащаб, а не при три модела.

Колко често трябва да се преобучават моделите?

Когато представянето или разпределението на входовете го налага, а не по календар. Преобучаване по график без оценяване е начинът по-лош модел да стигне до продукция.

Какво става с възпроизводимостта?

Версията на модела, версията на обучаващите данни, версията на кода и хиперпараметрите се записват заедно. Без това на въпрос на регулатор за минало решение не може да се отговори честно.

Може ли това да съществува редом с генеративната ни работа?

Трябва. Същият регистър, същата верига и същата наблюдаемост обслужват и двете, а третирането им като отделни имения дублира разхода и разпокъсва управлението.

Свързани компетенции

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на езикови модели

Внедрявайте, следете, оценявайте и контролирайте разхода на езикови модели, щом поемат реален трафик.

Научете повече

Данни и модели за ИИ

Инженерство на данни за ИИ

Тръбопроводите, контролите за качество и векторните хранилища, от които системите с ИИ зависят, за да са верни.

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Управлявани услуги за ИИ

Управляваме, следим и непрекъснато подобряваме системите с ИИ, които вече носят вашето продукционно натоварване.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

Управление на жизнения цикъл на машинното обучение: внедряване, следене, преобучаване и непрекъсната доставка.

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ