תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

MLOps

חיזוי, ניקוד, סיווג וזיהוי חריגות נושאים ברוב הארגונים יותר עומס ייצור מכל דבר יוצר. אנחנו בונים סביבם את מחזור החיים: פריסה, ניטור, אימון מחדש וחזרה לאחור.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

אי אפשר לזהות את המודל שקיבל את ההחלטה

מודלים נפרסים ממחברת, מאומנים מחדש ידנית ומנוהלים בגרסאות לפי שם קובץ. חצי שנה אחר כך איש אינו יכול לומר איזו גרסה הפיקה החלטה מסוימת, אילו נתונים אימנו אותה, או אם היא עדיין מתפקדת. לגבי כל דבר שרגולטור או מבקר עשויים לשאול עליו, זה אינו חוב טכני, זו חשיפה.

מה אנחנו עושים

הפכו את מחזור החיים למשעמם

המודלים מנוהלים בגרסאות יחד עם הנתונים והקוד שהפיקו אותם, נפרסים דרך צינור ולא ידנית, ומוגשים מאחורי ממשק יציב. הביצועים והתפלגות הקלט מנוטרים, כך שסחיפה מזוהה ולא מוסקת מתוצאות עסקיות. האימון מחדש מתוזמן או מופעל, מוערך מול מערך שנשמר בצד, ומקודם רק אם הוא עולה על מה שרץ. חזרה לאחור היא פעולה שגרתית.

MLOps

יכולות

פריסת מודלי למידת מכונה
ניהול מחזור חיי מודלים
ניטור
אימון מחדש
CI/CD ללמידת מכונה
מרשמי מודלים

מקרי שימוש נפוצים

העברת מודלים שרצים ממחברות לצינור פריסה מנוהל.
זיהוי סחיפה במודלים שאיש אינו עוקב היום אחרי ביצועיהם.
יצירת יכולת שחזור למודלים שתומכים בהחלטות מפוקחות.
אוטומציה לאימון מחדש שהוא היום משימה ידנית שמישהו צריך לזכור להריץ.

איך אנחנו מספקים

הערכה

קביעת האילוצים: מיקום, זמן תגובה, הוצאה ומה כבר רץ.
ארכיטקטורה

תכנון שער, ניתוב, מטמון וגיבוי כך שבחירת הספק תישאר הפיכה.
מדידה

יכולת תצפית, הערכה וייחוס עלויות מחוברים לפני שהתעבורה מגיעה.
תפעול

הפעלה מול רמות שירות מוסכמות, עם סקירה מחזורית של קיבולת והוצאה.

טכנולוגיה

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

אבטחה וממשל

היכן מותר לעבד נתונים הוא הגדרה, לא הנחה: מודלים יכולים לרוץ בענן שלכם או על החומרה שלכם במקום שבו מיקום או בידוד מחייבים זאת. התעבורה דרך השער מזוהה, מיוחסת לצוות ונרשמת, וזה מה שמאפשר גם את נתיב הביקורת וגם את מודל העלות.

Independently audited against

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

זו הנדסה רגילה שמיושמת על מודלים

ניהול גרסאות, צינורות, ניטור וחזרה לאחור הן בעיות פתורות בתוכנה; הן פשוט מיושמות באופן לא אחיד על מודלים, כי מודלים הגיעו דרך מדעי הנתונים ולא דרך ההנדסה. אנחנו מביאים את המשמעת ההנדסית בלי לזרוק את מה שצוות מדעי הנתונים בנה.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

האם אנחנו צריכים פלטפורמת MLOps ייעודית?

לעיתים קרובות לא. ה-CI/CD הקיים שלכם, פלטפורמת הקונטיינרים ומערכת יכולת התצפית מכסים את רובה, בתוספת מרשם מודלים. פלטפורמה ייעודית מצדיקה את מקומה בקנה מידה, לא בשלושה מודלים.

באיזו תדירות יש לאמן מודלים מחדש?

כשהביצועים או התפלגות הקלט אומרים זאת, לא לפי לוח שנה. אימון מחדש מתוזמן בלי הערכה הוא הדרך שבה מודל גרוע יותר מגיע לייצור.

מה לגבי יכולת שחזור?

גרסת המודל, גרסת נתוני האימון, גרסת הקוד וההיפר־פרמטרים נרשמים יחד. בלי זה, אי אפשר לענות ביושר על שאלת רגולטור לגבי החלטה מהעבר.

האם זה יכול לחיות לצד העבודה היוצרת שלנו?

כך צריך. אותו מרשם, אותו צינור ואותה יכולת תצפית משרתים את שניהם, והתייחסות אליהם כאל שני עולמות נפרדים מכפילה עלות ומפצלת את הממשל.

יכולות קשורות

תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

LLMOps

פרסו, נטרו, העריכו ובקרו עלויות של מודלי שפה ברגע שהם נושאים תעבורה אמיתית.

מידע נוסף

נתונים ומודלים

הנדסת נתונים

הצינורות, בקרות האיכות ומאגרי הווקטורים שמערכות בינה מלאכותית תלויות בהם כדי להיות נכונות.

מידע נוסף

תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

שירותים מנוהלים

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים ברציפות את המערכות שכבר נושאות את עומס הייצור שלכם.

מידע נוסף

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם

ניהול מחזור חיים ללמידת מכונה: פריסה, ניטור, אימון מחדש ו-CI/CD.

שוחחו עם מומחה בינה מלאכותית התחילו הערכת בינה מלאכותית