Infrastructure IA et LLMOps

MLOps

Prévision, scoring, classification et détection d'anomalies portent, dans la plupart des entreprises, davantage de charge de production que tout ce qui est génératif. Nous construisons le cycle de vie qui les entoure : déploiement, supervision, réentraînement et retour arrière.

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Le problème métier

Impossible d'identifier le modèle qui a pris la décision

Les modèles sont déployés depuis un notebook, réentraînés à la main et versionnés par le nom de fichier. Six mois plus tard, personne ne peut dire quelle version a produit une décision donnée, sur quelles données elle a été entraînée, ni si elle est encore performante. Pour tout ce sur quoi un régulateur ou un auditeur peut interroger, ce n'est pas une dette technique, c'est une exposition.

Ce que nous faisons

Rendre le cycle de vie ennuyeux

Les modèles sont versionnés avec les données et le code qui les ont produits, déployés par une chaîne plutôt qu'à la main, et servis derrière une interface stable. La performance et la distribution des entrées sont supervisées, de sorte que la dérive est détectée et non déduite des résultats métier. Le réentraînement est planifié ou déclenché, évalué sur un jeu réservé, et promu seulement s'il bat ce qui est en ligne. Le retour arrière est une opération de routine.

MLOps

Compétences

ML Deployment
Model Lifecycle Management
Monitoring
Retraining
CI/CD for ML
Model Registries

Cas d'usage courants

Faire passer des modèles exécutés depuis des notebooks dans une chaîne de déploiement gouvernée.
Détecter la dérive sur des modèles dont personne ne suit actuellement la performance.
Établir la reproductibilité pour des modèles qui soutiennent des décisions réglementées.
Automatiser un réentraînement qui est aujourd'hui une tâche manuelle dont quelqu'un doit se souvenir.

Notre méthode

Évaluer

Établir les contraintes : résidence, latence, budget et existant.
Concevoir

Concevoir passerelle, routage, cache et bascule pour que le choix de fournisseur reste réversible.
Instrumenter

Observabilité, évaluation et imputation des coûts en place avant l'arrivée du trafic.
Exploiter

Exploiter selon des niveaux de service convenus, avec revue périodique de capacité et de coûts.

Technologies

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sécurité et gouvernance

Le lieu de traitement des données est une configuration, pas une hypothèse : les modèles peuvent tourner dans votre propre tenant cloud ou sur votre propre matériel là où la résidence ou l'isolation l'exigent. Le trafic passant par la passerelle est authentifié, attribué à une équipe et journalisé, ce qui rend possibles à la fois la piste d'audit et le modèle de coût.

Independently audited against

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

C'est de l'ingénierie ordinaire appliquée aux modèles

Versionnement, chaînes, supervision et retour arrière sont des problèmes résolus en logiciel ; ils sont simplement appliqués de façon inégale aux modèles, parce que les modèles sont arrivés par la science des données et non par l'ingénierie. Nous apportons la discipline d'ingénierie sans jeter ce que l'équipe data science a construit.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Avons-nous besoin d'une plateforme MLOps dédiée ?

Souvent non. Votre CI/CD, votre plateforme de conteneurs et votre pile d'observabilité couvrent l'essentiel, avec un registre de modèles en plus. Une plateforme dédiée se justifie à l'échelle, pas avec trois modèles.

À quelle fréquence réentraîner les modèles ?

Quand la performance ou la distribution des entrées le disent, pas selon un calendrier. Un réentraînement planifié sans évaluation est la façon dont un modèle moins bon atteint la production.

Qu'en est-il de la reproductibilité ?

Version du modèle, version des données d'entraînement, version du code et hyperparamètres enregistrés ensemble. Sans cela, la question d'un régulateur sur une décision passée ne peut pas recevoir de réponse honnête.

Cela peut-il coexister avec nos travaux génératifs ?

Cela devrait. Le même registre, la même chaîne et la même observabilité servent les deux, et les traiter comme deux patrimoines distincts double les coûts et fragmente la gouvernance.

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Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA qui portent déjà votre charge de production.

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