AI-infrastruktur og LLMOps

MLOps

Prognoser, scoring, klassifikation og afvigelsesdetektion bærer i de fleste virksomheder mere produktionsbelastning end noget generativt. Vi bygger livscyklussen omkring dem: udrulning, overvågning, gentræning og tilbagerulning.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Den model, der traf beslutningen, kan ikke identificeres

Modeller bliver udrullet fra en notebook, gentrænet i hånden og versioneret efter filnavn. Et halvt år senere kan ingen sige, hvilken version der frembragte en given beslutning, hvilke data der trænede den, eller om den stadig præsterer. For alt, en tilsynsmyndighed eller en revisor kan spørge til, er det ikke teknisk gæld, det er en eksponering.

Det vi gør

Gør livscyklussen kedelig

Modeller versioneres sammen med de data og den kode, der frembragte dem, udrulles gennem en pipeline frem for i hånden og serveres bag en stabil grænseflade. Ydeevne og inputfordeling overvåges, så afdrift bliver opdaget frem for udledt af forretningsresultater. Gentræning er planlagt eller udløst, evalueres mod et fraholdt sæt og forfremmes kun, hvis den slår det, der kører. Tilbagerulning er en rutineoperation.

MLOps

Kompetencer

ML-udrulning
Styring af modellivscyklus
Overvågning
Gentræning
CI/CD til maskinlæring
Modelregistre

Typiske anvendelser

Bring modeller, der kører fra notebooks, ind i en styret udrulningspipeline.
Opdag afdrift på modeller, hvis ydeevne ingen i dag følger.
Skab reproducerbarhed for modeller, der understøtter regulerede beslutninger.
Automatiser gentræning, som i dag er en manuel opgave, nogen skal huske at køre.

Sådan leverer vi

Vurder

Fastlæg betingelserne: lokalisering, svartid, forbrug og hvad der allerede kører.
Arkitekt

Design gateway, routing, caching og failover, så valget af udbyder forbliver reversibelt.
Instrumenter

Observabilitet, evaluering og omkostningsfordeling koblet på, før trafikken kommer.
Drift

Kør det mod aftalte serviceniveauer, med kapacitet og forbrug gennemgået i faste cyklusser.

Teknologi

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sikkerhed og governance

Hvor data må behandles, er en konfiguration, ikke en antagelse: modeller kan køre i jeres eget cloudmiljø eller på jeres eget udstyr, hvor lokalisering eller isolation kræver det. Trafik gennem gatewayen autentificeres, henføres til et team og logges, og det er dét, der gør både revisionssporet og omkostningsmodellen mulig.

Independently audited against

Samarbejdsmodeller

AI-projekt

Vi tager ansvaret for at designe og levere en defineret AI-løsning.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Dette er almindeligt ingeniørarbejde anvendt på modeller

Versionering, pipelines, overvågning og tilbagerulning er løste problemer i software; de bliver blot anvendt uensartet på modeller, fordi modeller kom ind via datavidenskab frem for via engineering. Vi bringer ingeniørdisciplinen ind uden at kassere det, datavidenskabsteamet har bygget.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Har vi brug for en dedikeret MLOps-platform?

Ofte ikke. Jeres eksisterende CI/CD, containerplatform og observabilitetsopsætning dækker det meste, suppleret med et modelregister. En dedikeret platform gør sig fortjent til pladsen ved skala, ikke ved tre modeller.

Hvor ofte bør modeller gentrænes?

Når ydeevne eller inputfordeling siger det, ikke efter en kalender. Planlagt gentræning uden evaluering er måden, en dårligere model havner i produktion.

Hvad med reproducerbarhed?

Modelversion, version af træningsdata, kodeversion og hyperparametre registreret sammen. Uden det kan en tilsynsmyndigheds spørgsmål om en tidligere beslutning ikke besvares ærligt.

Kan det sameksistere med vores generative arbejde?

Det bør det. Det samme register, den samme pipeline og den samme observabilitet tjener begge dele, og at behandle dem som adskilte områder fordobler omkostningen og splitter governance.

Relaterede kompetencer

AI-infrastruktur og LLMOps

LLMOps

Udrul, overvåg, evaluer og omkostningsstyr sprogmodeller, når de først bærer reel trafik.

Læs mere

AI-data og modeller

AI-dataengineering

De pipelines, kvalitetskontroller og vektorlagre, AI-systemer afhænger af for at være korrekte.

Læs mere

AI-infrastruktur og LLMOps

Managed AI-services

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende de AI-systemer, der allerede bærer jeres produktionsbelastning.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Livscyklusstyring for maskinlæring: udrulning, overvågning, gentræning og CI/CD.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering