MI dati un modeļi

MI datu inženierija

Jebkura MI sistēma ir datu sistēma ar pievienotu modeli. Veidojam uzņemšanu, pārveidošanu, kvalitātes pārbaudes un vektoru glabāšanu, kas nosaka, vai modelim ir no kā pareiza sākt.

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu Pakalpojumi

Biznesa problēma

Kļūme izskatās pēc modeļa problēmas

Kad atbildes ir nepareizas, uzmanība vēršas pret modeli. Bieži cēlonis ir augšpus straumes: konveijers klusi pazaudēja ierakstus, shēmas izmaiņu neviens nepamanīja, dublikāti pēc daļējas pārlādes vai dokumentu kopa, kas pārstāja atjaunināties pirms trim nedēļām. Bez kvalitātes pārbaudēm un izsekojamības tas nav redzams, tāpēc komandas regulē uzvednes ar bojātiem datiem.

Ko mēs darām

Veidot tā, lai kļūmes būtu skaļas

Veidojam konveijerus ar pārbaudi pie katras robežas, tāpēc shēmas izmaiņa vai apjoma anomālija aptur izpildi, nevis klusi izplatās tālāk. Izsekojamība tiek fiksēta no sākuma līdz beigām, kas nozīmē, ka vienmēr var atbildēt, no kurienes radusies vērtība. Tur, kur ir izgūšana, sadalīšanu, vektorizāciju un indeksa atjaunināšanu uzskatām par pilnvērtīgām konveijera daļām, nevis par skriptu, ko kāds palaiž manuāli.

MI datu inženierija

Kompetences

MI datu konveijeri
Izgūšana, pārveidošana un ielāde
Zināšanu konveijeri
Vektoru datubāzes
MI datu platformas
Datu kvalitātes inženierija

Biežākie lietojumi

Izveidot uzņemšanas un atjaunināšanas konveijeru aiz uzņēmuma zināšanu asistenta.
Noteikt kvalitātes pārbaudes punktus datiem, kas baro ražošanas modeli.
Apvienot sadrumstalotus avotus tā, lai modelis varētu konsekventi spriest.
Izanalizēt MI sistēmu, kuras precizitāte kritusi bez jebkādām modeļa izmaiņām.

Kā mēs strādājam

Audits

Noskaidrot, kādi dati ir, kam tie pieder un kādā stāvoklī tie patiesībā ir.
Konveijers

Izveidot uzņemšanu, pārveidošanu un kvalitātes pārbaudes, no kurām atkarīgi modeļi.
Salīdzināšana

Salīdzināt pieejas ar jūsu datiem, nevis pēc publiska reitinga.
Apkalpošana

Izvietot aiz stabilas saskarnes ar versijām, uzraudzību un atgriešanās ceļu.

Tehnoloģijas

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Drošība un pārvaldība

Datu izcelsme tiek fiksēta no sākuma līdz beigām, tāpēc vienmēr var atbildēt, no kurienes radusies vērtība un kura modeļa versija devusi konkrēto rezultātu. Personas dati tiek samazināti, klasificēti un glabāti pēc skaidras politikas, nevis pēc noklusējuma. Apmācības un novērtēšanas kopas tiek versionētas kopā ar kodu, kas tās izmanto.

Sadarbības modeļi

MI projekts

Uzņemamies atbildību par definēta MI risinājuma projektēšanu un piegādi.

Veltīta MI komanda

Ilgtermiņa veltīta inženierijas jauda, veidota ap jūsu tehnoloģijām un piegādes modeli.

Pārvaldīts MI

Mēs ekspluatējam, uzraugām un nepārtraukti uzlabojam ražošanas MI sistēmas.

Kāpēc TeamExtension.ai

Datus uzskatām par ražošanu, nevis sagatavošanos

Konveijeri, taisīti idejas pārbaudei, ir biežākais ražošanas MI incidentu avots, jo neviens negaidīja, ka tie joprojām darbosies. Veidojam tos ekspluatācijai: ar uzraudzību, paziņojumiem, versijām un atjaunošanas iespēju.

Atlasītie klienti

Biežāk uzdotie jautājumi

Vai mums vajadzīga jauna platforma?

Parasti nē. Lielākā daļa no tā darbojas ar to, kas jums jau ir. Jaunu infrastruktūru pievienojam, kad prasība patiešām attaisno tās ekspluatēšanu, un tas notiek retāk, nekā piedāvā piegādātāji.

Kā jūs strādājat ar dokumentiem, kas mainās?

Ar pakāpenisku atjaunināšanu pēc paziņojuma par izmaiņām vai grafika, salīdzinot indeksu ar avotu, lai dzēstais saturs patiešām pazustu. Izgūšana no novecojuša indeksa ir bieža un klusa kļūme.

Kā ar personas datiem konveijeros?

Tie tiek klasificēti uzņemšanas brīdī, samazināti tur, kur lietojums to ļauj, un glabāti pēc skaidras politikas. Izsekojamība nozīmē, ka dzēšanas pieprasījumu var izpildīt arī lejup pa straumi, nevis tikai avotā.

Vai varat strādāt ar mūsu pašreizējo tehnoloģiju kopu?

Jā. Strādājam ar to, kas jums ir, nevis pārceļam jūs uz savām vēlmēm. Airflow, dbt, Snowflake, Databricks un vienkāršs PostgreSQL — tas viss ir normāli.

Saistītās kompetences

MI lietotnes un zināšanas

Izgūšanas un ģenerēšanas izstrāde

Izgūšanas sistēmas, kas pamato atbildes ar jūsu pašu saturu, ar atsaucēm un izmērāmu precizitāti.

Uzzināt vairāk

MI lietotnes un zināšanas

MI integrācija

Savienojiet MI ar ERP, CRM un datu sistēmām, kurās patiesībā ir darbs un ieraksti.

Uzzināt vairāk

MI infrastruktūra un valodas modeļu ekspluatācija

Mašīnmācīšanās ekspluatācija

Mašīnmācīšanās dzīves cikla pārvaldība: izvietošana, uzraudzība, pārmācīšana un nepārtraukta piegāde.

Uzzināt vairāk

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu

Konveijeri, kvalitātes kontrole un vektoru krātuves, no kurām atkarīga MI sistēmu pareizība.

Sarunājieties ar MI ekspertu Sāciet MI novērtējumu