נתונים ומודלים
הנדסת מודלים
רוב היישומים הארגוניים מקבלים את השירות הטוב ביותר ממודל כללי מוכשר עם אחזור טוב. חלקם לא: תחומים צרים, נפח גבוה, דרישות זמן תגובה נוקשות או נתונים שאינם יכולים לצאת מהגבול שלכם. באלה אנחנו מטפלים.
האתגר העסקי
פונים לכיוונון עדין מוקדם מדי
צוותים מבצעים כיוונון עדין כדי לתקן בעיות שהיו בעיות אחזור או הנחיה, ואז נותרים עם מודל שצריך לתחזק, להעריך ולכוון מחדש בכל פעם שמודל הבסיס זז. העלות מתמשכת ולעיתים רחוקות מתוקצבת. בינתיים הסיבות האמיתיות להתאמה נעלמות מהעין: עלות בנפח, זמן תגובה, פעולה ללא חיבור ושפה מקצועית שמודל כללי מטפל בה גרוע.
מה אנחנו עושים
קבעו אם זה מוצדק, ואז עשו זאת כראוי
אנחנו מתחילים בבחינה אם אחזור, הנחיות או מודל בסיס אחר פותרים את הבעיה, כי זה בדרך כלל זול יותר לבנות ולהחזיק. במקום שההתאמה באמת מוצדקת, אנחנו בונים את מערך הנתונים, מריצים את האימון ומעריכים מול מערך שנשמר בצד מהמקרים שלכם. ההגשה מתוכננת למעטפת זמן התגובה והעלות שלכם, עם ניהול גרסאות וחזרה לאחור, כי מודל בייצור הוא נכס שצריך להיות אפשר לסגת ממנו.
הנדסת מודלים
יכולות
-
כיוונון עדין
-
התאמת מודלים
-
הטמעות
-
אופטימיזציית מודלים
-
הגשת מודלים
-
מודלי קוד פתוח
מקרי שימוש נפוצים
מקרי שימוש נפוצים
- הפחתת עלות ההרצה בנפח על ידי העברת רוב התעבורה למודל קטן ומתמחה.
- טיפול בשפה מקצועית שמודל כללי טועה בה באופן עקבי.
- הרצה כולה בתוך הגבול שלכם היכן שנתונים אינם יכולים להגיע לממשק של צד שלישי.
- עמידה בדרישת זמן תגובה שמודל חזית מתארח אינו יכול לספק.
איך אנחנו מספקים
איך אנחנו מספקים
-
מיפוי
קביעה אילו נתונים קיימים, מי הבעלים שלהם ובאיזה מצב הם באמת.
-
צינור נתונים
בניית הקליטה, ההמרה ובדיקות האיכות שהמודלים תלויים בהן.
-
השוואה
השוואת גישות על הנתונים שלכם ולא על טבלת דירוג ציבורית.
-
הגשה
פריסה מאחורי ממשק יציב עם ניהול גרסאות, ניטור ומסלול חזרה.
טכנולוגיה
טכנולוגיה
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
אבטחה וממשל
אבטחה וממשל
מוצא הנתונים נרשם מקצה לקצה, כך שתמיד ניתן לענות מהיכן הגיע ערך ואיזו גרסת מודל הפיקה תוצאה מסוימת. נתונים אישיים ממוזערים, מסווגים ונשמרים לפי מדיניות מפורשת ולא כברירת מחדל. מערכי האימון וההערכה מנוהלים בגרסאות יחד עם הקוד שמשתמש בהם.
מודלי שיתוף פעולה
מודלי שיתוף פעולה
פרויקט
אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.
צוות ייעודי
קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.
שירות מנוהל
אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.
למה TeamExtension.ai
בדרך כלל ננסה לשכנע אתכם שלא
ההתאמה מוצדקת פחות פעמים ממה שהיא מוצעת, ואנחנו מעדיפים לומר זאת מאשר למכור אותה. כשהיא מוצדקת, העבודה חסרת זוהר: בניית מערך הנתונים, הערכה כנה ומסלול הגשה שתוכלו לתפעל. זה החלק שקובע אם זה יחזיק מעמד.
לקוחות נבחרים
שאלות נפוצות
שאלות נפוצות
כמה נתונים דרושים לכיוונון עדין?
האם מודל מכוונן יביס מודל חזית?
מה קורה כשמודל הבסיס מתעדכן?
האם נוכל להריץ מודלי קוד פתוח בעצמנו?
יכולות קשורות
יכולות קשורות
נתונים ומודלים
הנדסת נתונים
הצינורות, בקרות האיכות ומאגרי הווקטורים שמערכות בינה מלאכותית תלויות בהם כדי להיות נכונות.
מידע נוסףתשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps
LLMOps
פרסו, נטרו, העריכו ובקרו עלויות של מודלי שפה ברגע שהם נושאים תעבורה אמיתית.
מידע נוסףיישומי בינה מלאכותית וידע
פיתוח RAG
מערכות אחזור שמעגנות תשובות בתוכן שלכם, עם ציטוטים ודיוק מדיד.
מידע נוסףבואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם
כיוונון עדין, הטמעות, אופטימיזציה והגשה, כולל מודלי קוד פתוח ומודלים באירוח עצמי.