Dati e modelli AI

Model engineering

La maggior parte dei casi d'uso aziendali è servita meglio da un buon modello generalista con un recupero efficace. Alcuni no: domini stretti, volumi elevati, latenza rigida o dati che non possono uscire dal vostro perimetro. Di quelli ci occupiamo noi.

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Il problema di business

Si ricorre troppo presto al fine-tuning

I team ricorrono al fine-tuning per risolvere problemi che erano di recupero o di prompt, e si ritrovano proprietari di un modello da mantenere, valutare e ritarare ogni volta che il modello di base si muove. Quel costo è ricorrente e raramente messo a budget. Nel frattempo passano inosservati i motivi veri per personalizzare: costo sui volumi, latenza, funzionamento offline e linguaggio di dominio che un modello generalista gestisce male.

Cosa facciamo

Stabilire se è giustificato, poi farlo come si deve

Verifichiamo prima se recupero, prompting o un diverso modello di base risolvano il problema, perché di solito costa meno costruirlo e possederlo. Dove la personalizzazione è davvero giustificata, costruiamo il dataset, eseguiamo l'addestramento e valutiamo su un insieme trattenuto dai vostri casi. Il servizio è progettato sulla vostra soglia di latenza e costo, con versionamento e rollback, perché un modello in produzione è un artefatto da cui si deve poter tornare indietro.

Model engineering

Competenze

Fine-Tuning
Model Customization
Embeddings
Model Optimization
Model Serving
Open-Source Models

Casi d'uso comuni

Ridurre il costo di inferenza sui volumi spostando gran parte del traffico su un modello specializzato più piccolo.
Gestire un linguaggio di dominio che un modello generalista sbaglia sistematicamente.
Funzionare interamente entro il vostro perimetro, dove i dati non possono raggiungere un'API di terzi.
Soddisfare un requisito di latenza che un modello di frontiera ospitato non riesce a rispettare.

Il nostro approccio

Auditare

Stabilire quali dati esistono, chi li possiede e in che condizione sono davvero.
Pipeline

Costruire ingestion, trasformazione e controlli di qualità da cui dipendono i modelli.
Confrontare

Confrontare gli approcci sui vostri dati, non su una classifica pubblica.
Servire

Distribuire dietro un'interfaccia stabile con versioning, monitoraggio e rollback.

Tecnologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sicurezza e governance

La tracciabilità dei dati è registrata end to end: è sempre possibile dire da dove viene un valore e quale versione del modello abbia prodotto un dato output. I dati personali sono minimizzati, classificati e conservati secondo una policy esplicita anziché per impostazione predefinita. Gli insiemi di addestramento e valutazione sono versionati insieme al codice che li usa.

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

Di norma vi dissuadiamo dal farlo

La personalizzazione è giustificata meno spesso di quanto venga proposta, e preferiamo dirlo piuttosto che venderla. Quando lo è, il lavoro è poco spettacolare: costruzione del dataset, valutazione onesta e un percorso di servizio che sappiate gestire. È quella parte a decidere se regge.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Quanti dati servono per un fine-tuning?

Per stile e formato molti meno di quanto si creda, spesso qualche centinaio di esempi ben scelti. Insegnare conoscenza davvero nuova è un problema diverso, di solito risolto meglio con il recupero.

Un modello messo a punto batte un modello di frontiera?

Su un compito stretto a volte sì, e di solito a costo e latenza molto minori. Sul ragionamento generale no. Lo schema realistico è un modello più piccolo per il grosso del traffico, con escalation per i casi difficili.

Che cosa succede quando il modello di base viene aggiornato?

Il vostro modello messo a punto non si sposta con esso, quindi si rivaluta e spesso si riaddestra. Quel costo ricorrente fa parte della decisione, e lo rendiamo esplicito prima che vi impegniate.

Possiamo gestire noi stessi modelli open source?

Sì, e per residenza dei dati o isolamento è spesso il motivo per farlo. Comporta gestire infrastruttura di inferenza, che ha un costo reale, quindi dovrebbe essere una scelta deliberata e non un'impostazione predefinita.

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