lt

Kalba

DI duomenys ir modeliai

Modelių inžinerija

Daugumai įmonės taikymų geriausiai tinka stiprus bendras modelis su gera paieška. Kai kuriems ne: siauros sritys, didelė apimtis, griežti vėlinimo reikalavimai ar duomenys, kurie negali palikti jūsų ribos. Tuo užsiimame mes.

Aptarkite savo DI iniciatyvą Paslaugos

Verslo problema

Prie papildomo mokymo griebiamasi per anksti

Komandos papildomai moko, kad išspręstų problemas, kurios buvo paieškos ar užklausos problemos, ir gauna modelį, kurį reikia prižiūrėti, vertinti ir permokyti kaskart pasikeitus baziniam modeliui. Šios sąnaudos nuolatinės ir retai numatytos biudžete. Tuo tarpu tikrieji pagrindai pritaikymui – kaina esant apimčiai, vėlinimas, darbas be ryšio ir dalykinė kalba, su kuria bendras modelis susidoroja prastai – lieka nepastebėti.

Ką darome

Nustatyti, ar tai pagrįsta, ir padaryti kaip reikia

Pradedame nuo patikros, ar problemą išsprendžia paieška, užklausa ar kitas bazinis modelis, nes tai paprastai pigiau sukurti ir turėti. Ten, kur pritaikymas iš tiesų pagrįstas, sudarome duomenų rinkinį, vykdome mokymą ir vertiname pagal atidėtą rinkinį iš jūsų pačių atvejų. Aptarnavimas projektuojamas pagal jūsų vėlinimo ir sąnaudų reikalavimus, su versijomis ir grįžimu, nes modelis gamyboje yra artefaktas, nuo kurio reikia mokėti atsitraukti.

Modelių inžinerija

Kompetencijos

  • Papildomas mokymas

  • Modelių pritaikymas

  • Vektorinės reprezentacijos

  • Modelių optimizavimas

  • Modelių aptarnavimas

  • Atvirojo kodo modeliai

Dažniausi panaudojimo atvejai

Dažniausi panaudojimo atvejai

  • Sumažinti išvedimo kainą esant apimčiai, perkeliant pagrindinį srautą į mažesnį specializuotą modelį.
  • Susidoroti su dalykine kalba, kurią bendras modelis nuosekliai supranta klaidingai.
  • Dirbti visiškai jūsų ribos viduje, kur duomenys negali pasiekti trečiosios šalies sąsajos.
  • Įvykdyti vėlinimo reikalavimą, kurio talpinamas pažangus modelis neatitinka.

Kaip dirbame

Kaip dirbame

  1. Auditas

    Nustatyti, kokie duomenys yra, kas už juos atsako ir kokios jie iš tiesų būklės.

  2. Konvejeris

    Sukurti priėmimą, transformavimą ir kokybės patikras, nuo kurių priklauso modeliai.

  3. Palyginimas

    Palyginti požiūrius su jūsų duomenimis, o ne pagal viešą reitingą.

  4. Aptarnavimas

    Įdiegti už stabilios sąsajos su versijomis, stebėsena ir grįžimo keliu.

Technologijos

Technologijos

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

Saugumas ir valdysena

Saugumas ir valdysena

Duomenų kilmė fiksuojama nuo pradžios iki pabaigos, todėl visada galima atsakyti, iš kur atsirado reikšmė ir kuri modelio versija davė tam tikrą rezultatą. Asmens duomenys mažinami, klasifikuojami ir saugomi pagal aiškią politiką, o ne pagal numatytuosius nustatymus. Mokymo ir vertinimo rinkiniai versijuojami kartu su juos naudojančiu kodu.

Bendradarbiavimo modeliai

Bendradarbiavimo modeliai

DI projektas

Prisiimame atsakomybę už apibrėžto DI sprendimo projektavimą ir pristatymą.

Skirta DI komanda

Ilgalaikis skirtas inžinerinis pajėgumas, sukurtas apie jūsų technologijas ir pristatymo modelį.

Valdomas DI

Eksploatuojame, stebime ir nuolat tobuliname gamybines DI sistemas.

Kodėl TeamExtension.ai

Paprastai jus nuo to atkalbėsime

Pritaikymas pagrįstas rečiau, nei siūlomas, ir mes verčiau tai pasakysime, nei jį parduosime. Kai jis pagrįstas, darbas neefektingas: duomenų rinkinio sudarymas, sąžiningas vertinimas ir aptarnavimo kelias, kurį galėsite eksploatuoti. Būtent tai lemia, ar rezultatas išsilaikys.

Atrinkti klientai

Dažniausiai užduodami klausimai

Dažniausiai užduodami klausimai

Kiek duomenų reikia papildomam mokymui?
Gerokai mažiau, nei įprasta manyti, kai kalbama apie stilių ir formatą: dažnai kelių šimtų gerai parinktų pavyzdžių. Išmokyti iš tiesų naujų žinių yra kita užduotis, ir ją paprastai geriau spręsti paieška.
Ar papildomai mokytas modelis pralenks pažangų?
Siauroje užduotyje kartais taip, ir paprastai su gerokai mažesnėmis sąnaudomis ir vėlinimu. Bendrame samprotavime ne. Realistiška schema – mažesnis modelis pagrindinei apimčiai su sudėtingų atvejų perdavimu aukštyn.
Kas nutinka atnaujinus bazinį modelį?
Jūsų papildomas mokymas kartu su juo nekeliauja, todėl vertinate iš naujo ir dažnai permokote. Šios nuolatinės sąnaudos yra sprendimo dalis, ir apie jas kalbame aiškiai prieš įsipareigojant.
Ar galime patys paleisti atvirojo kodo modelius?
Taip, o esant buvimo vietos ar izoliacijos reikalavimams tai dažnai ir yra priežastis. Tai reiškia išvedimo infrastruktūros eksploatavimą su realiomis sąnaudomis, todėl sprendimas turi būti sąmoningas, o ne priimtas pagal numatytuosius nustatymus.

Susijusios kompetencijos

Susijusios kompetencijos

DI duomenys ir modeliai

DI duomenų inžinerija

Konvejeriai, kokybės kontrolė ir vektorinės saugyklos, nuo kurių priklauso DI sistemų teisingumas.

Sužinoti daugiau

DI infrastruktūra ir kalbos modelių eksploatavimas

Kalbos modelių eksploatavimas

Diekite, stebėkite, vertinkite ir kontroliuokite kalbos modelių sąnaudas, kai jie neša realų srautą.

Sužinoti daugiau

DI programos ir žinios

Paieškos ir generavimo kūrimas

Paieškos sistemos, grindžiančios atsakymus jūsų pačių turiniu, su nuorodomis ir išmatuojamu tikslumu.

Sužinoti daugiau

Aptarkite savo DI iniciatyvą

Papildomas mokymas, vektorinės reprezentacijos, optimizavimas ir aptarnavimas, įskaitant atviruosius ir savarankiškai talpinamus modelius.

Pasikalbėkite su DI ekspertu Pradėkite DI vertinimą