Infrastruttura AI e LLMOps

MLOps

Previsione, scoring, classificazione e rilevamento anomalie reggono, nella maggior parte delle aziende, più carico produttivo di qualsiasi cosa generativa. Costruiamo il ciclo di vita attorno a essi: rilascio, monitoraggio, riaddestramento e rollback.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

Il modello che ha preso la decisione è irrintracciabile

I modelli vengono rilasciati da un notebook, riaddestrati a mano e versionati con il nome del file. Sei mesi dopo nessuno sa dire quale versione abbia prodotto una certa decisione, con quali dati sia stata addestrata o se funzioni ancora. Per qualsiasi cosa su cui un'autorità o un revisore possa chiedere, non è debito tecnico: è esposizione.

Cosa facciamo

Rendere noioso il ciclo di vita

I modelli sono versionati insieme ai dati e al codice che li hanno prodotti, rilasciati tramite una pipeline anziché a mano e serviti dietro un'interfaccia stabile. Prestazioni e distribuzione degli input sono monitorate, così la deriva viene rilevata e non dedotta dai risultati di business. Il riaddestramento è pianificato o innescato, valutato su un insieme trattenuto e promosso solo se batte ciò che è in linea. Il rollback è un'operazione di routine.

MLOps

Competenze

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

Casi d'uso comuni

Portare modelli eseguiti da notebook dentro una pipeline di rilascio governata.
Rilevare la deriva su modelli di cui oggi nessuno segue le prestazioni.
Stabilire la riproducibilità per modelli che sostengono decisioni regolamentate.
Automatizzare un riaddestramento che oggi è un'attività manuale che qualcuno deve ricordarsi di lanciare.

Il nostro approccio

Valutare

Definire i vincoli: residenza, latenza, spesa e ciò che è già in esercizio.
Progettare

Progettare gateway, routing, caching e failover perché la scelta del fornitore resti reversibile.
Strumentare

Osservabilità, valutazione e attribuzione dei costi predisposte prima del traffico.
Gestire

Gestire secondo livelli di servizio concordati, con revisione periodica di capacità e spesa.

Tecnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicurezza e governance

Dove i dati possono essere trattati è una configurazione, non un'ipotesi: i modelli possono girare nel vostro tenant cloud o sul vostro hardware dove residenza o isolamento lo richiedono. Il traffico che passa dal gateway è autenticato, attribuito a un team e registrato, il che rende possibili sia la traccia di audit sia il modello di costo.

Independently audited against

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

È normale lavoro di ingegneria applicato ai modelli

Versionamento, pipeline, monitoraggio e rollback sono problemi risolti nel software; vengono solo applicati in modo disomogeneo ai modelli, perché i modelli sono arrivati dalla data science e non dall'ingegneria. Portiamo la disciplina ingegneristica senza buttare via ciò che il team di data science ha costruito.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Serve una piattaforma MLOps dedicata?

Spesso no. La vostra CI/CD, la piattaforma di container e lo stack di osservabilità coprono la maggior parte, con l'aggiunta di un registro dei modelli. Una piattaforma dedicata si giustifica su larga scala, non con tre modelli.

Ogni quanto vanno riaddestrati i modelli?

Quando lo dicono le prestazioni o la distribuzione degli input, non il calendario. Un riaddestramento pianificato senza valutazione è il modo in cui un modello peggiore arriva in produzione.

E la riproducibilità?

Versione del modello, versione dei dati di addestramento, versione del codice e iperparametri registrati insieme. Senza questo, la domanda di un'autorità su una decisione passata non può avere una risposta onesta.

Può coesistere con il nostro lavoro generativo?

Dovrebbe. Lo stesso registro, la stessa pipeline e la stessa osservabilità servono entrambi, e trattarli come due patrimoni separati raddoppia i costi e frammenta la governance.

Competenze correlate

Infrastruttura AI e LLMOps

LLMOps

Distribuire, monitorare, valutare e controllare i costi dei modelli linguistici sotto traffico reale.

Scopri di più

Dati e modelli AI

Data engineering per l'AI

Le pipeline, i controlli di qualità e i vector store da cui dipende la correttezza dei sistemi AI.

Scopri di più

Infrastruttura AI e LLMOps

Managed AI Services

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo di continuo i sistemi AI che già sostengono il vostro carico di produzione.

Scopri di più

Parliamo della vostra iniziativa AI

Gestione del ciclo di vita del machine learning: deployment, monitoraggio, retraining e CI/CD.

Parla con un esperto di AI Avvia una valutazione AI