lv

Valoda

MI dati un modeļi

Modeļu inženierija

Lielākajai daļai uzņēmuma lietojumu vislabāk der spēcīgs vispārīgs modelis ar labu izgūšanu. Dažiem nē: šauras jomas, liels apjoms, stingras aizkaves prasības vai dati, kas nedrīkst pamest jūsu robežu. Ar tiem nodarbojamies mēs.

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu Pakalpojumi

Biznesa problēma

Pie papildu apmācības ķeras pārāk agri

Komandas papildus apmāca, lai atrisinātu problēmas, kas bija izgūšanas vai uzvednes problēmas, un iegūst modeli, kas jāuztur, jānovērtē un jāpārmāca ikreiz, mainoties pamatmodelim. Šīs izmaksas ir pastāvīgas un reti paredzētas budžetā. Tikmēr īstie pielāgošanas iemesli — izmaksas pie apjoma, aizkave, darbs bez savienojuma un nozares valoda, ar kuru vispārīgais modelis tiek galā slikti — paliek nepamanīti.

Ko mēs darām

Noskaidrot, vai tas ir pamatoti, un izdarīt kārtīgi

Sākam ar pārbaudi, vai problēmu atrisina izgūšana, uzvedne vai cits pamatmodelis, jo tas parasti ir lētāk izveidot un uzturēt. Tur, kur pielāgošana patiešām ir pamatota, veidojam datu kopu, veicam apmācību un vērtējam pret atliktu kopu no jūsu pašu gadījumiem. Apkalpošana tiek projektēta pēc jūsu aizkaves un izmaksu prasībām, ar versijām un atgriešanos, jo modelis ražošanā ir artefakts, no kura jāprot atkāpties.

Modeļu inženierija

Kompetences

  • Papildu apmācība

  • Modeļu pielāgošana

  • Vektoru attēlojumi

  • Modeļu optimizācija

  • Modeļu apkalpošana

  • Atvērtā koda modeļi

Biežākie lietojumi

Biežākie lietojumi

  • Samazināt secinājuma izmaksas pie apjoma, pārceļot pamatplūsmu uz mazāku specializētu modeli.
  • Tikt galā ar nozares valodu, ko vispārīgais modelis konsekventi saprot nepareizi.
  • Strādāt pilnībā jūsu robežas iekšienē, kur dati nedrīkst sasniegt trešās puses saskarni.
  • Izpildīt aizkaves prasību, kurai izvietots progresīvs modelis neatbilst.

Kā mēs strādājam

Kā mēs strādājam

  1. Audits

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

  2. Konveijers

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

  3. Salīdzināšana

    Salīdzināt pieejas ar jūsu datiem, nevis pēc publiska reitinga.

  4. Apkalpošana

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

Tehnoloģijas

Tehnoloģijas

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

Drošība un pārvaldība

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

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

Parasti mēs jūs no tā atrunāsim

Pielāgošana ir pamatota retāk, nekā tā tiek piedāvāta, un mēs labāk to pateiksim, nekā pārdosim. Kad tā ir pamatota, darbs ir neefektīgs: datu kopas veidošana, godīga novērtēšana un apkalpošanas ceļš, ko varēsit ekspluatēt. Tieši tas nosaka, vai rezultāts noturēsies.

Atlasītie klienti

Biežāk uzdotie jautājumi

Biežāk uzdotie jautājumi

Cik daudz datu vajadzīgs papildu apmācībai?
Daudz mazāk, nekā pieņemts domāt, ja runa ir par stilu un formātu: bieži dažu simtu labi izvēlētu piemēru. Iemācīt patiešām jaunas zināšanas ir cits uzdevums, un to parasti labāk risināt ar izgūšanu.
Vai papildus apmācīts modelis pārspēs progresīvo?
Šaurā uzdevumā dažreiz jā, un parasti ar ievērojami mazākām izmaksām un aizkavi. Vispārīgā spriešanā nē. Reālistiska shēma ir mazāks modelis pamatapjomam ar sarežģīto gadījumu nodošanu augstāk.
Kas notiek, kad pamatmodelis tiek atjaunināts?
Jūsu papildu apmācība kopā ar to nepārceļas, tāpēc jūs vērtējat no jauna un bieži pārmācāt. Šīs pastāvīgās izmaksas ir daļa no lēmuma, un mēs par tām runājam skaidri pirms saistību uzņemšanās.
Vai varam paši palaist atvērtā koda modeļus?
Jā, un pie atrašanās vietas vai izolācijas prasībām tas bieži arī ir iemesls. Tas nozīmē secinājumu infrastruktūras ekspluatēšanu ar reālām izmaksām, tāpēc lēmumam jābūt apzinātam, nevis pieņemtam pēc noklusējuma.

Saistītās kompetences

Saistītās kompetences

MI dati un modeļi

MI datu inženierija

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

Uzzināt vairāk

MI infrastruktūra un valodas modeļu ekspluatācija

Valodas modeļu ekspluatācija

Izvietojiet, uzraugiet, novērtējiet un kontrolējiet valodas modeļu izmaksas, kad tie nes reālu plūsmu.

Uzzināt vairāk

MI lietotnes un zināšanas

Izgūšanas un ģenerēšanas izstrāde

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

Uzzināt vairāk

Pārrunājiet savu MI iniciatīvu

Papildu apmācība, vektoru attēlojumi, optimizācija un apkalpošana, ieskaitot atvērtos un pašizvietotos modeļus.

Sarunājieties ar MI ekspertu Sāciet MI novērtējumu