cs

Jazyk

Infrastruktura AI a LLMOps

MLOps

Předpovědi, skórování, klasifikace a detekce anomálií nesou ve většině podniků větší produkční zátěž než cokoli generativního. Stavíme kolem nich životní cyklus: nasazení, monitorování, přeučování a návrat.

Proberte svou iniciativu v oblasti AI Služby

Obchodní problém

Model, který rozhodl, nelze určit

Modely se nasazují ze zápisníku, přeučují ručně a verzují názvem souboru. Po půl roce nikdo neřekne, která verze dané rozhodnutí vytvořila, na jakých datech byla natrénována ani zda ještě funguje. U čehokoli, na co se může zeptat regulátor nebo auditor, to není problém technického dluhu, ale expozice.

Čím se zabýváme

Udělat životní cyklus nudným

Modely jsou verzované spolu s daty a kódem, které je vytvořily, nasazované procesem a ne ručně a zpřístupněné za stabilním rozhraním. Výkon a rozdělení vstupů se sledují, takže posun je detekován, ne odvozen z obchodních výsledků. Přeučování je plánované nebo spouštěné, vyhodnocené na oddělené sadě a povýšené jen tehdy, když porazí to, co běží. Návrat je běžnou operací.

MLOps

Kompetence

  • Nasazení ML modelů

  • Správa životního cyklu modelů

  • Monitorování

  • Přeučování

  • CI/CD pro strojové učení

  • Registry modelů

Obvyklá využití

Obvyklá využití

  • Převést modely běžící ze zápisníků do řízeného nasazovacího procesu.
  • Odhalit posun u modelů, jejichž výkon dnes nikdo nesleduje.
  • Zajistit reprodukovatelnost u modelů podporujících regulovaná rozhodnutí.
  • Zautomatizovat přeučování, které je dnes ruční úlohou, na niž si někdo vzpomene.

Jak dodáváme

Jak dodáváme

  1. Posouzení

    Stanovení omezení: rezidence dat, latence, rozpočtu a toho, co už běží.

  2. Architektura

    Návrh brány, směrování, mezipaměti a přepnutí při výpadku tak, aby volba dodavatele zůstala vratná.

  3. Instrumentace

    Pozorovatelnost, evaluace a přiřazení nákladů zapojené dřív, než dorazí provoz.

  4. Provoz

    Provoz podle dohodnutých úrovní služeb, s cyklickým přezkumem kapacity a výdajů.

Technologie

Technologie

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Bezpečnost a správa

Bezpečnost a řízení

Kde smějí být data zpracovávána, je otázkou konfigurace, nikoli předpokladu: modely mohou běžet ve vaší vlastní cloudové instanci nebo na vašem hardwaru tam, kde to vyžaduje rezidence nebo izolace. Provoz procházející bránou je ověřen, přiřazen týmu a zaznamenán, což umožňuje jak auditní stopu, tak nákladový model.

Independently audited against

Modely spolupráce

Modely spolupráce

Projekt AI

Přebíráme odpovědnost za návrh a dodání vymezeného řešení AI.

Vyhrazený tým AI

Dlouhodobá vyhrazená inženýrská kapacita vybudovaná kolem vašich technologií a modelu dodávek.

Spravovaná AI

Provozujeme, monitorujeme a průběžně zlepšujeme produkční systémy AI.

Proč TeamExtension.ai

Je to běžné inženýrství aplikované na modely

Verzování, procesy, monitorování a návrat jsou v softwaru vyřešené problémy; na modely se jen uplatňují nedůsledně, protože modely přišly z datové vědy, ne z inženýrství. Přinášíme inženýrskou disciplínu, aniž bychom zahodili to, co tým datové vědy postavil.

Vybraní klienti

Časté dotazy

Časté dotazy

Potřebujeme vyhrazenou platformu pro MLOps?
Často ne. Vaše stávající CI/CD, kontejnerová platforma a stack pozorovatelnosti pokryjí většinu, stačí přidat registr modelů. Vyhrazená platforma si zaslouží místo při velkém měřítku, ne u tří modelů.
Jak často by se modely měly přeučovat?
Když to řekne výkon nebo rozdělení vstupů, ne podle kalendáře. Plánované přeučování bez evaluace je způsob, jak se do produkce dostane horší model.
Jak je to s reprodukovatelností?
Verze modelu, verze trénovacích dat, verze kódu a hyperparametry zaznamenané společně. Bez toho nelze poctivě odpovědět na otázku regulátora k dřívějšímu rozhodnutí.
Může to koexistovat s naší generativní prací?
Mělo by. Tentýž registr, proces i pozorovatelnost slouží obojímu a považovat je za oddělené světy zdvojuje náklady a tříští řízení.

Související kompetence

Související kompetence

Infrastruktura AI a LLMOps

LLMOps

Nasazení, monitorování, evaluace a kontrola nákladů jazykových modelů, jakmile nesou skutečný provoz.

Zjistit více

Data a modely AI

Datové inženýrství pro AI

Datové toky, kontroly kvality a vektorová úložiště, na nichž závisí správnost systémů AI.

Zjistit více

Infrastruktura AI a LLMOps

Spravované služby AI

Provozujeme, monitorujeme a průběžně zlepšujeme systémy AI, které už nesou vaši produkční zátěž.

Zjistit více

Proberte svou iniciativu v oblasti AI

Správa životního cyklu strojového učení: nasazení, monitorování, přeučování a CI/CD.

Promluvte si s odborníkem na AI Zahajte posouzení AI