Infrastruktura UI i LLMOps

MLOps

Predviđanje, bodovanje, razvrstavanje i otkrivanje odstupanja u većini tvrtki nose veće produkcijsko opterećenje od bilo čega generativnog. Oko njih gradimo životni ciklus: uvođenje, nadzor, ponovno učenje i povratak.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi na području UI Usluge

Poslovni izazov

Model koji je odlučio ne može se utvrditi

Modeli se uvode iz bilježnice, ponovno uče ručno i verzioniraju nazivom datoteke. Pola godine poslije nitko ne zna reći koja je verzija proizvela određenu odluku, na kojim je podacima učena ni radi li još. Za bilo što o čemu regulator ili revizor može pitati, to nije problem tehničkog duga, nego izloženost.

Čime se bavimo

Učiniti životni ciklus dosadnim

Modeli su verzionirani zajedno s podacima i kodom koji su ih proizveli, uvode se postupkom, a ne ručno, i stavljaju u uporabu iza stabilnog sučelja. Učinkovitost i raspodjela ulaza prate se, pa je odmak otkriven, a ne izveden iz poslovnih ishoda. Ponovno učenje planirano je ili pokrenuto, vrednovano na odvojenom skupu i promaknuto samo ako pobijedi ono što radi. Povratak je uobičajena radnja.

MLOps

Kompetencije

Uvođenje modela strojnog učenja
Upravljanje životnim ciklusom modela
Nadzor
Ponovno učenje
CI/CD za strojno učenje
Registri modela

Uobičajene primjene

Modele koji rade iz bilježnica prevesti u nadziran postupak uvođenja.
Otkriti odmak kod modela čiju učinkovitost danas nitko ne prati.
Osigurati ponovljivost kod modela koji podupiru regulirane odluke.
Automatizirati ponovno učenje koje je danas ručan posao kojeg se netko sjeti.

Kako isporučujemo

Procjena

Utvrđivanje ograničenja: rezidencije podataka, kašnjenja, proračuna i onoga što već radi.
Arhitektura

Osmišljavanje pristupnika, usmjeravanja, predmemorije i prebacivanja pri ispadu, da izbor pružatelja ostane povratan.
Instrumentacija

Uočljivost, vrednovanje i pripisivanje troškova, priključeni prije nego stigne promet.
Rad

Rad prema dogovorenim razinama usluge, uz ciklički pregled kapaciteta i potrošnje.

Tehnologija

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sigurnost i upravljanje

Gdje se podaci smiju obrađivati pitanje je postavke, a ne pretpostavke: modeli mogu raditi u vašem oblačnom zakupu ili na vašem hardveru gdje to traže rezidencija ili izolacija. Promet kroz pristupnik ovjerava se, pripisuje timu i bilježi, što omogućuje i revizijski trag i troškovni model.

Independently audited against

Modeli suradnje

Projekt UI

Preuzimamo odgovornost za osmišljavanje i isporuku određenog rješenja UI.

Namjenski tim UI

Dugoročni namjenski inženjerski kapacitet izgrađen oko vaših tehnologija i modela isporuke.

Upravljana UI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo produkcijske sustave UI.

Zašto TeamExtension.ai

To je uobičajeno inženjerstvo primijenjeno na modele

Verzioniranje, postupci, nadzor i povratak riješeni su problemi u softveru; na modele se samo primjenjuju nedosljedno, jer su modeli došli iz podatkovne znanosti, a ne iz inženjerstva. Donosimo inženjersku disciplinu bez odbacivanja onoga što je izgradio podatkovni tim.

Odabrani klijenti

Česta pitanja

Trebamo li namjensku platformu za MLOps?

Često ne. Vaš postojeći CI/CD, kontejnerska platforma i skup alata za uočljivost pokrivaju većinu, uz dodan registar modela. Namjenska platforma zaslužuje mjesto pri velikom opsegu, a ne kod tri modela.

Koliko se često modeli trebaju ponovno učiti?

Kad to kažu učinkovitost ili raspodjela ulaza, a ne po kalendaru. Planirano ponovno učenje bez vrednovanja način je na koji u produkciju dođe slabiji model.

Što s ponovljivošću?

Verzija modela, verzija podataka za učenje, verzija koda i hiperparametri zabilježeni zajedno. Bez toga nije moguće pošteno odgovoriti na pitanje regulatora o prošloj odluci.

Može li to postojati uz naš generativni rad?

Trebalo bi. Isti registar, postupak i uočljivost služe objema, a tretiranje kao odvojenih svjetova udvostručuje trošak i cijepa upravljanje.

Povezane kompetencije

Infrastruktura UI i LLMOps

LLMOps

Uvođenje, nadzor, vrednovanje i kontrola troškova jezičnih modela kad već nose stvaran promet.

Saznajte više

Podaci i modeli UI

Podatkovno inženjerstvo za UI

Podatkovni tokovi, provjere kvalitete i vektorske pohrane o kojima ovisi ispravnost sustava UI.

Saznajte više

Infrastruktura UI i LLMOps

Upravljane usluge UI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo sustave UI koji već nose vaše produkcijsko opterećenje.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi na području UI

Upravljanje životnim ciklusom strojnog učenja: uvođenje, nadzor, ponovno učenje i CI/CD.

Razgovarajte sa stručnjakom za UI Pokrenite procjenu UI