MI-adatok és -modellek

Modellmérnökség

A legtöbb vállalati alkalmazást egy képes általános modell szolgálja ki legjobban, jó kereséssel. Néhányat nem: szűk szakterületek, nagy volumen, szigorú késleltetés vagy olyan adat, amely nem hagyhatja el a határaikat. Ezekkel foglalkozunk.

Beszéljük meg MI-kezdeményezését Szolgáltatások

Az üzleti probléma

A finomhangolásért túl korán nyúlnak

A csapatok olyan gondok javítására hangolnak finomra, amelyek keresési vagy promptproblémák voltak, majd a nyakukon marad egy modell, amelyet karban kell tartani, ki kell értékelni és újra kell hangolni, valahányszor az alapmodell elmozdul. A költség folyamatos, és ritkán van rá keret. Közben a testreszabás valódi esetei, vagyis a volumenhez kötött költség, a késleltetés, az offline működés és az általános modell által rosszul kezelt szaknyelv, elsikkadnak.

Amivel foglalkozunk

Állapítsuk meg, indokolt-e, aztán csináljuk rendesen

Azzal kezdjük, hogy megvizsgáljuk, megoldja-e a gondot a keresés, a promptolás vagy egy másik alapmodell, mert azt általában olcsóbb megépíteni és birtokolni. Ahol a testreszabás valóban indokolt, felépítjük az adathalmazt, lefuttatjuk a tanítást, és az Önök saját eseteiből félretett halmazon értékelünk. A kiszolgálást az Önök késleltetési és költségkeretéhez tervezzük, verziózással és visszaállítással, mert az éles modell olyan műtermék, amelytől vissza kell tudni vonulni.

Modellmérnökség

Képességek

Finomhangolás
Modell testreszabása
Beágyazások
Modelloptimalizálás
Modellkiszolgálás
Nyílt forráskódú modellek

Gyakori felhasználási esetek

Csökkenteni a következtetés költségét volumenben azzal, hogy a forgalom nagy részét kisebb, specializált modellre terelik.
Kezelni azt a szaknyelvet, amelyet egy általános modell következetesen félreért.
Teljesen a saját határaikon belül futni ott, ahol az adat nem érhet el külső API-t.
Olyan késleltetési követelményt teljesíteni, amelyet egy szolgáltatott élvonalbeli modell nem tud.

Hogyan dolgozunk

Audit

Megállapítani, milyen adat létezik, kié, és valójában milyen állapotban van.
Adatcsatorna

Felépíteni a betöltést, az átalakítást és a minőségi ellenőrzéseket, amelyektől a modellek függenek.
Összehasonlítás

Megközelítések összevetése az Önök adatain, nem nyilvános ranglista alapján.
Kiszolgálás

Üzembe helyezés stabil felület mögött verziózással, monitorozással és visszaállítási úttal.

Technológia

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Biztonság és irányítás

Az adatok eredetét végponttól végpontig rögzítjük, így mindig megválaszolható, honnan származik egy érték és melyik modellverzió állította elő az adott kimenetet. A személyes adatokat minimalizáljuk, besoroljuk és kifejezett szabályzat szerint őrizzük, nem alapértelmezésből. A tanító- és kiértékelő halmazokat az őket használó kóddal együtt verziózzuk.

Együttműködési modellek

MI-projekt

Felelősséget vállalunk egy meghatározott MI-megoldás tervezéséért és szállításáért.

Dedikált MI-csapat

Hosszú távú dedikált mérnöki kapacitás, az Önök technológiái és szállítási modellje köré építve.

Menedzselt MI

Üzemeltetjük, figyeljük és folyamatosan javítjuk az éles MI-rendszereket.

Miért a TeamExtension.ai

Általában lebeszéljük róla

A testreszabás ritkábban indokolt, mint ahányszor felvetik, és inkább kimondjuk ezt, mint hogy eladjuk. Amikor indokolt, a munka hálátlan: adathalmaz építése, őszinte kiértékelés és olyan kiszolgálási út, amelyet üzemeltetni tudnak. Éppen ez a rész dönti el, hogy megáll-e a lábán.

Válogatott ügyfelek

Gyakori kérdések

Mennyi adat kell a finomhangoláshoz?

Stílushoz és formátumhoz sokkal kevesebb, mint általában feltételezik, gyakran néhány száz jól megválasztott példa. Valóban új tudás átadása más probléma, és azt rendszerint jobb kereséssel megoldani.

Legyőz egy finomhangolt modell egy élvonalbelit?

Szűk feladaton olykor igen, és általában jóval alacsonyabb költséggel és késleltetéssel. Általános következtetésben nem. A reális minta az, hogy egy kisebb modell viszi a zömét, a nehéz eseteket pedig továbbadja.

Mi történik, ha frissítik az alapmodellt?

A finomhangolásuk nem mozdul vele, ezért újra kell értékelni, és gyakran újra kell tanítani. Ez a folyamatos költség része a döntésnek, és az elköteleződés előtt kimondjuk.

Futtathatunk nyílt forráskódú modelleket magunk?

Igen, és adatszuverenitás vagy elszigetelés miatt gyakran éppen ezért érdemes. Ez következtetési infrastruktúra üzemeltetését jelenti, aminek valós költsége van, ezért legyen tudatos döntés, ne alapértelmezés.

Kapcsolódó képességek

MI-adatok és -modellek

MI-adatmérnökség

A csővezetékek, minőségi kontrollok és vektortárolók, amelyektől az MI-rendszerek helyessége függ.

Tudjon meg többet

MI-infrastruktúra és nyelvi modellek üzemeltetése

LLMOps

Nyelvi modellek telepítése, felügyelete, kiértékelése és költségkontrollja, ha már valós forgalmat visznek.

Tudjon meg többet

MI-alkalmazások és tudás

Keresés és generálás fejlesztése

Keresőrendszerek, amelyek a saját tartalmukban alapozzák meg a válaszokat, hivatkozásokkal és mérhető pontossággal.

Tudjon meg többet

Beszéljük meg MI-kezdeményezését

Finomhangolás, beágyazások, optimalizálás és kiszolgálás, beleértve a nyílt forráskódú és saját üzemeltetésű modelleket.

Beszéljen egy MI-szakértővel Indítson MI-felmérést