fi

Kieli

Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö

Koneoppimisen käyttö

Ennustaminen, pisteytys, luokittelu ja poikkeamien havaitseminen kantavat useimmissa yrityksissä enemmän tuotantokuormaa kuin mikään generatiivinen. Rakennamme niiden ympärille elinkaaren: käyttöönoton, seurannan, uudelleenkoulutuksen ja paluun.

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne Palvelut

Liiketoiminnan haaste

Päätöksen tehnyttä mallia ei voi tunnistaa

Mallit otetaan käyttöön muistikirjasta, koulutetaan käsin uudelleen ja versioidaan tiedostonimellä. Puolen vuoden päästä kukaan ei osaa sanoa mikä versio tuotti tietyn päätöksen, millä datalla se koulutettiin tai suoriutuuko se yhä. Kaikelle mistä sääntelijä tai tilintarkastaja voi kysyä, tämä ei ole tekninen velka vaan altistuma.

Mitä teemme

Tee elinkaaresta tylsä

Mallit versioidaan sen datan ja koodin kanssa jotka ne tuottivat, otetaan käyttöön putken kautta eikä käsin, ja tarjoillaan vakaan rajapinnan takaa. Suorituskykyä ja syötejakaumaa seurataan, joten ajautuma havaitaan eikä päätellä liiketoimintatuloksista. Uudelleenkoulutus on aikataulutettu tai laukaistu, arvioidaan erilleen jätettyä joukkoa vasten ja nostetaan tuotantoon vain jos se voittaa nykyisen. Paluu on rutiinioperaatio.

Koneoppimisen käyttö

Osaaminen

  • Koneoppimisen käyttöönotto

  • Mallien elinkaaren hallinta

  • Seuranta

  • Uudelleenkoulutus

  • Jatkuva integraatio ja toimitus koneoppimiselle

  • Mallirekisterit

Yleisimmät käyttötapaukset

Yleisimmät käyttötapaukset

  • Tuoda muistikirjoista ajettavat mallit hallittuun käyttöönottoputkeen.
  • Havaita ajautuma malleissa, joiden suoritusta kukaan ei tällä hetkellä seuraa.
  • Varmistaa toistettavuus malleille, jotka tukevat säänneltyjä päätöksiä.
  • Automatisoida uudelleenkoulutus, joka on nyt käsityö jonka joku muistaa ajaa.

Miten toimitamme

Miten toimitamme

  1. Arviointi

    Määrittää rajoitteet: sijainti, viive, kustannukset ja se, mikä jo toimii.

  2. Suunnittelu

    Suunnitella yhdyskäytävä, reititys, välimuisti ja vikasiirtymä, jotta toimittajavalinta pysyy peruutettavana.

  3. Instrumentointi

    Havaittavuus, arviointi ja kustannusten kohdistus kytkettynä ennen liikenteen saapumista.

  4. Käyttö

    Ajo sovituilla palvelutasoilla, kapasiteetti ja kulut säännöllisesti tarkastellen.

Teknologia

Teknologia

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

Turvallisuus ja hallinta

Tietoturva ja hallinta

Missä dataa saa käsitellä, on asetus eikä oletus: mallit voivat toimia omassa pilvivuokratilassanne tai omalla raudallanne, jos sijainti tai eristys sitä vaatii. Yhdyskäytävän läpi kulkeva liikenne todennetaan, kohdistetaan tiimille ja kirjataan, ja juuri se tekee mahdolliseksi sekä auditointijäljen että kustannusmallin.

Independently audited against

Yhteistyömallit

Yhteistyömallit

Tekoälyprojekti

Otamme vastuun määritellyn tekoälyratkaisun suunnittelusta ja toimituksesta.

Omistettu tekoälytiimi

Pitkäaikainen omistettu insinöörikapasiteetti, rakennettu teknologioidenne ja toimitusmallinne ympärille.

Hallinnoitu tekoäly

Käytämme, seuraamme ja parannamme jatkuvasti tuotannossa olevia tekoälyjärjestelmiä.

Miksi TeamExtension.ai

Tämä on tavallista insinöörityötä sovellettuna malleihin

Versiointi, putket, seuranta ja paluu ovat ratkaistuja ongelmia ohjelmistoissa; ne vain sovelletaan epäjohdonmukaisesti malleihin, koska mallit tulivat datatieteen eikä insinöörityön kautta. Tuomme insinöörikurinalaisuuden hylkäämättä sitä mitä datatiimi on rakentanut.

Valitut asiakkaat

Usein kysytyt kysymykset

Usein kysytyt kysymykset

Tarvitsemmeko oman MLOps-alustan?
Usein emme. Olemassa oleva CI/CD, konttialusta ja havaittavuuspino kattavat suurimman osan, kun mukaan lisätään mallirekisteri. Oma alusta ansaitsee paikkansa mittakaavassa, ei kolmella mallilla.
Kuinka usein mallit pitäisi kouluttaa uudelleen?
Kun suoritus tai syötejakauma niin sanoo, ei kalenterin mukaan. Aikataulutettu uudelleenkoulutus ilman arviointia on tapa, jolla huonompi malli päätyy tuotantoon.
Entä toistettavuus?
Malliversio, koulutusdatan versio, koodiversio ja hyperparametrit kirjataan yhdessä. Ilman sitä sääntelijän kysymykseen menneestä päätöksestä ei voi vastata rehellisesti.
Voiko tämä olla rinnakkain generatiivisen työmme kanssa?
Pitäisi olla. Sama rekisteri, putki ja havaittavuus palvelevat molempia, ja niiden kohteleminen erillisinä alueina kaksinkertaistaa kustannuksen ja pirstoo hallinnan.

Liittyvä osaaminen

Liittyvä osaaminen

Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö

Kielimallien käyttö

Ota käyttöön, seuraa, arvioi ja hallitse kielimallien kustannuksia, kun ne kantavat todellista liikennettä.

Lue lisää

Tekoälyn data ja mallit

Tekoälyn datatekniikka

Putket, laadunvalvonta ja vektorivarastot, joista tekoälyjärjestelmien oikeellisuus riippuu.

Lue lisää

Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö

Hallinnoidut tekoälypalvelut

Käytämme, seuraamme ja parannamme jatkuvasti tekoälyjärjestelmiä, jotka jo kantavat tuotantokuormaanne.

Lue lisää

Keskustellaan tekoälyhankkeestanne

Koneoppimisen elinkaaren hallinta: käyttöönotto, seuranta, uudelleenkoulutus ja jatkuva toimitus.

Keskustele tekoälyasiantuntijan kanssa Aloita tekoälyarviointi