Podaci i modeli VI

Inženjerstvo modela

Većini poslovnih primjena najbolje odgovara sposoban opći model sa dobrom pretragom. Nekima ne: uske oblasti, veliki obim, strogi zahtjevi za kašnjenje ili podaci koji ne smiju napustiti vaš obim. Njima se bavimo mi.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI Usluge

Poslovni izazov

Za dodatnom obukom poseže se prerano

Timovi model dodatno obučavaju da bi riješili probleme koji su bili problemi pretrage ili naredbe, a zatim posjeduju model koji moraju održavati, ocjenjivati i ponovo obučavati svaki put kada se pomjeri osnovni model. Taj trošak je stalan i rijetko planiran. U međuvremenu se previđaju stvarni razlozi za prilagođavanje, dakle trošak pri obimu, kašnjenje, rad bez veze i stručni jezik sa kojim se opći model ne snalazi.

Čime se bavimo

Utvrditi da li je to opravdano, pa uraditi kako treba

Počinjemo provjerom da li problem rješava pretraga, formulacija naredbe ili drugi osnovni model, jer je to obično jeftinije izgraditi i posjedovati. Gdje je prilagođavanje zaista opravdano, sastavljamo skup podataka, provodimo obuku i evaluiramo na odvojenom skupu vaših vlastitih slučajeva. Stavljanje u upotrebu projektujemo prema vašim zahtjevima za kašnjenje i trošak, sa verzioniranjem i mogućnošću povratka, jer je model u produkciji artefakt iz kojeg morate umjeti se povući.

Inženjerstvo modela

Kompetencije

Dodatna obuka modela
Prilagođavanje modela
Vektorski prikazi
Optimizacija modela
Stavljanje modela u upotrebu
Otvoreni modeli

Uobičajene primjene

Sniziti trošak zaključivanja pri obimu premještanjem većine saobraćaja na manji specijaliziran model.
Savladati stručni jezik koji opći model dosljedno izobličuje.
Raditi u cijelosti unutar vašeg obima, gdje podaci ne smiju u API trećeg lica.
Ispuniti zahtjev za kašnjenje koji smješten vrhunski model ne ispunjava.

Kako isporučujemo

Revizija

Utvrđivanje koji podaci postoje, ko ih posjeduje i u kakvom su zapravo stanju.
Tokovi podataka

Izgradnja prikupljanja, transformacije i provjera kvaliteta o kojima modeli ovise.
Poređenje

Poređenje pristupa na vašim podacima, a ne na javnoj listi.
Stavljanje u upotrebu

Uvođenje iza stabilnog interfejsa, sa verzioniranjem, nadzorom i putem za povratak.

Tehnologija

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sigurnost i upravljanje

Porijeklo podataka bilježi se od početka do kraja, pa je uvijek moguće odgovoriti odakle potiče neka vrijednost i koja je verzija modela proizvela određeni izlaz. Lični podaci svode se na najmanju mjeru, razvrstavaju i čuvaju prema izričitoj politici, a ne podrazumijevano. Skupovi za obuku i evaluaciju verzioniraju se zajedno sa kodom koji ih koristi.

Modeli saradnje

Projekat VI

Preuzimamo odgovornost za projektovanje i isporuku određenog rješenja VI.

Namjenski tim VI

Dugoročan namjenski inženjerski kapacitet izgrađen oko vaših tehnologija i modela isporuke.

Upravljana VI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo produkcijske sisteme VI.

Zašto TeamExtension.ai

Obično ćemo vas od toga odgovarati

Prilagođavanje je opravdano rjeđe nego što se predlaže, i radije to kažemo nego da ga prodamo. Kada je opravdano, posao nije nimalo efektan: sastavljanje skupa podataka, poštena evaluacija i put do upotrebe kojim umijete upravljati. Upravo to odlučuje hoće li rezultat izdržati.

Odabrani klijenti

Česta pitanja

Koliko podataka nam treba za dodatnu obuku?

Za stil i oblik znatno manje nego što se obično pretpostavlja, često nekoliko stotina dobro odabranih primjera. Naučiti model zaista novom znanju drugi je problem i obično se bolje rješava pretragom.

Hoće li dodatno obučen model pobijediti vrhunski model?

Na uskom zadatku ponekad da, i obično uz znatno niži trošak i kašnjenje. U općem zaključivanju ne. Stvaran obrazac manji je model koji obrađuje većinu i eskalira teške slučajeve.

Šta se dešava kada se osnovni model nadogradi?

Vaša dodatna obuka ne pomjera se sa njim, pa ponovo evaluirate i često ponovo obučavate. Taj stalni trošak dio je odluke i navodimo ga izričito prije nego se obavežete.

Možemo li otvorene modele voditi sami?

Da, a kod rezidencije podataka ili izolacije to je često upravo razlog. Znači voditi infrastrukturu za zaključivanje, što ima stvaran trošak, pa neka to bude svjestan izbor, a ne podrazumijevano podešavanje.

Povezane kompetencije

Podaci i modeli VI

Inženjerstvo podataka za VI

Tokovi podataka, provjere kvaliteta i vektorska skladišta o kojima ovisi ispravnost sistema VI.

Saznajte više

Infrastruktura VI i LLMOps

LLMOps

Uvođenje, nadzor, evaluacija i kontrola troškova jezičkih modela kada već nose stvaran saobraćaj.

Saznajte više

Aplikacije VI i znanje

Razvoj RAG-a

Sistemi pretrage koji odgovore utemeljuju u vašem vlastitom sadržaju, sa navodima izvora i mjerljivom tačnošću.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI

Dodatna obuka, vektorski prikazi, optimizacija i stavljanje u upotrebu, uključujući otvorene i vlastito smještene modele.

Razgovarajte sa stručnjakom za VI Pokrenite procjenu VI