Податоци и модели на ВИ

Инженерство на модели

На повеќето деловни примени најдобро им одговара способен општ модел со добро пребарување. На некои не: тесни области, голем обем, строги барања за доцнење или податоци што не смеат да го напуштат вашиот опфат. Со тие се занимаваме ние.

Разговарајте за вашата иницијатива за ВИ Услуги

Деловниот предизвик

Кон дообуката се посегнува прерано

Тимовите го дообучуваат моделот за да решат проблеми што биле проблеми на пребарување или на наредба, а потоа поседуваат модел што мораат да го одржуваат, оценуваат и повторно да го обучуваат секој пат кога основниот модел ќе се помести. Тој трошок е постојан и ретко испланиран. Во меѓувреме се превидуваат вистинските причини за прилагодување, значи трошокот при обем, доцнењето, работата без врска и стручниот јазик со кој општиот модел не се снаоѓа.

Што работиме

Да се утврди дали е тоа оправдано, па да се направи како треба

Почнуваме со проверка дали проблемот го решава пребарувањето, формулацијата на наредбата или друг основен модел, бидејќи тоа обично е поевтино и да се изгради и да се поседува. Таму каде прилагодувањето навистина е оправдано, составуваме множество податоци, спроведуваме обука и оценуваме на одвоено множество од вашите сопствени случаи. Пуштањето во употреба го проектираме според вашите барања за доцнење и трошок, со верзионирање и можност за враќање, бидејќи модел во продукција е артефакт од кој мора да умеете да се повлечете.

Инженерство на модели

Компетенции

Дообука на модели
Прилагодување модели
Векторски прикази
Оптимизација на модели
Пуштање модели во употреба
Отворени модели

Вообичаени примени

Да се намали трошокот на заклучување при обем со преместување на најголемиот дел од сообраќајот кон помал специјализиран модел.
Да се совлада стручниот јазик што општиот модел доследно го изопачува.
Да се работи целосно внатре во вашиот опфат, каде податоците не смеат кон API на трето лице.
Да се исполни барање за доцнење што сместен врвен модел не го исполнува.

Како испорачуваме

Ревизија

Утврдување кои податоци постојат, кој ги поседува и во каква состојба всушност се.
Текови на податоци

Изградба на собирањето, трансформацијата и проверките на квалитет од кои зависат моделите.
Споредба

Споредба на пристапите на вашите податоци, а не на јавна ранг-листа.
Пуштање во употреба

Воведување зад стабилен интерфејс, со верзионирање, надзор и патека за враќање.

Технологија

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Безбедност и управување

Потеклото на податоците се запишува од почеток до крај, па секогаш може да се одговори од каде потекнува одредена вредност и која верзија на моделот го создала конкретниот излез. Личните податоци се сведуваат на најмала мера, се класифицираат и се чуваат според изречна политика, а не подразбирливо. Множествата за обука и оценување се верзионираат заедно со кодот што ги користи.

Модели на соработка

Проект со ВИ

Ја преземаме одговорноста за проектирање и испорака на определено решение со ВИ.

Наменски тим за ВИ

Долгорочен наменски инженерски капацитет изграден околу вашите технологии и модел на испорака.

Управувана ВИ

Ги водиме, надгледуваме и непрекинато ги подобруваме продукциските системи со ВИ.

Зошто TeamExtension.ai

Обично ќе ве одвраќаме од тоа

Прилагодувањето е оправдано поретко отколку што се предлага, и порадо го кажуваме тоа отколку да го продадеме. Кога е оправдано, работата воопшто не е ефектна: составување множество податоци, чесно оценување и патека до употреба со која умеете да управувате. Токму тоа одлучува дали резултатот ќе издржи.

Избрани клиенти

Често поставувани прашања

Колку податоци ни требаат за дообука?

За стил и облик значително помалку отколку што обично се претпоставува, честопати неколку стотини добро избрани примери. Да се научи моделот на навистина ново знаење е друг проблем и обично подобро се решава со пребарување.

Ќе го победи ли дообучениот модел врвниот модел?

На тесна задача понекогаш да, и обично со значително понизок трошок и доцнење. Во општото расудување не. Реален образец е помал модел што го обработува најголемиот дел и ескалира тешки случаи.

Што се случува кога основниот модел ќе се надгради?

Вашата дообука не се поместува со него, па повторно оценувате и честопати повторно обучувате. Тој постојан трошок е дел од одлуката и го наведуваме изречно пред да се обврзете.

Можеме ли отворените модели да ги водиме сами?

Да, а кај резиденцијата на податоците или изолацијата тоа честопати е токму причината. Значи да се води инфраструктура за заклучување, што има вистински трошок, па нека биде тоа свесен избор, а не подразбирлива поставка.

Поврзани компетенции

Податоци и модели на ВИ

Инженерство на податоци за ВИ

Текови на податоци, проверки на квалитет и векторски складишта од кои зависи точноста на системите со ВИ.

Дознајте повеќе

Инфраструктура за ВИ и LLMOps

LLMOps

Воведување, надзор, оценување и контрола на трошоците на јазичните модели кога веќе носат вистински сообраќај.

Дознајте повеќе

Апликации со ВИ и знаење

Развој на RAG

Системи за пребарување што ги втемелуваат одговорите во вашата сопствена содржина, со наводи на извори и мерлива точност.

Дознајте повеќе

Разговарајте за вашата иницијатива за ВИ

Дообука, векторски прикази, оптимизација и пуштање во употреба, вклучувајќи отворени и сопствено сместени модели.

Разговарајте со експерт за ВИ Започнете проценка на ВИ