AI-infrastructuur en LLMOps

MLOps

Voorspellen, scoren, classificeren en anomaliedetectie dragen bij de meeste ondernemingen meer productielast dan al het generatieve. Wij bouwen de levenscyclus eromheen: uitrol, bewaking, hertraining en terugval.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

Het model dat het besluit nam is niet te achterhalen

Modellen worden vanuit een notebook uitgerold, met de hand hertraind en geversioneerd op bestandsnaam. Zes maanden later kan niemand zeggen welke versie een bepaald besluit produceerde, met welke data ze getraind is, of ze nog presteert. Voor alles waar een toezichthouder of auditor naar kan vragen is dat geen technische schuld, het is blootstelling.

Wat we doen

De levenscyclus saai maken

Modellen worden geversioneerd samen met de data en de code die ze voortbrachten, uitgerold via een keten in plaats van met de hand, en uitgeserveerd achter een stabiele interface. Prestaties en invoerverdeling worden bewaakt, zodat drift wordt gedetecteerd in plaats van afgeleid uit bedrijfsresultaten. Hertraining wordt gepland of getriggerd, geëvalueerd tegen een apart gehouden set, en alleen doorgevoerd als ze verslaat wat live staat. Terugval is een routinehandeling.

MLOps

Expertise

ML-uitrol
Beheer van de modellevenscyclus
Bewaking
Hertraining
CI/CD voor machine learning
Modelregisters

Veelvoorkomende toepassingen

Modellen die vanuit notebooks draaien onderbrengen in een bestuurde uitrolketen.
Drift opsporen bij modellen waarvan niemand momenteel de prestaties volgt.
Reproduceerbaarheid vastleggen voor modellen die gereguleerde besluiten ondersteunen.
Hertraining automatiseren die nu een handmatige taak is waaraan iemand moet denken.

Hoe we leveren

Inventariseren

De randvoorwaarden vaststellen: residentie, latentie, uitgaven en wat er al draait.
Ontwerpen

Gateway, routering, caching en failover ontwerpen zodat de leverancierskeuze omkeerbaar blijft.
Instrumenteren

Observability, evaluatie en kostentoerekening aangesloten voordat het verkeer arriveert.
Beheren

Draaien tegen afgesproken serviceniveaus, met capaciteit en uitgaven periodiek herzien.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Beveiliging en governance

Waar data verwerkt mag worden is een configuratie, geen aanname: modellen kunnen draaien in uw eigen cloudomgeving of op uw eigen hardware waar residentie of isolatie dat vereist. Verkeer door de gateway wordt geauthenticeerd, aan een team toegerekend en gelogd, en dat is wat zowel het auditspoor als het kostenmodel mogelijk maakt.

Independently audited against

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Dit is gewone engineering toegepast op modellen

Versiebeheer, ketens, bewaking en terugval zijn opgeloste problemen in software; ze worden alleen ongelijkmatig toegepast op modellen, omdat modellen via data science binnenkwamen en niet via engineering. Wij brengen de engineeringdiscipline mee zonder weg te gooien wat het data-scienceteam bouwde.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hebben we een apart MLOps-platform nodig?

Vaak niet. Uw bestaande CI/CD, containerplatform en observabilitystack dekken het meeste, met een modelregister erbij. Een apart platform verdient zijn plek bij schaal, niet bij drie modellen.

Hoe vaak moeten modellen hertrainen?

Wanneer prestaties of invoerverdeling dat zeggen, niet volgens de kalender. Geplande hertraining zonder evaluatie is hoe een slechter model in productie belandt.

En reproduceerbaarheid?

Modelversie, versie van de trainingsdata, codeversie en hyperparameters samen vastgelegd. Zonder dat kan de vraag van een toezichthouder over een besluit uit het verleden niet eerlijk worden beantwoord.

Kan dit naast ons generatieve werk bestaan?

Dat hoort ook. Hetzelfde register, dezelfde keten en dezelfde observability bedienen beide, en ze als aparte domeinen behandelen verdubbelt kosten en versplintert de governance.

Gerelateerde expertise

AI-infrastructuur en LLMOps

LLMOps

Taalmodellen uitrollen, bewaken, evalueren en op kosten sturen zodra ze echt verkeer dragen.

Meer informatie

AI-data en modellen

Data-engineering voor AI

De pijplijnen, kwaliteitscontroles en vectoropslag waarvan AI-systemen afhangen om te kloppen.

Meer informatie

AI-infrastructuur en LLMOps

Beheerde AI-diensten

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend de AI-systemen die uw productielast al dragen.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Levenscyclusbeheer voor machine learning: uitrol, bewaking, hertraining en continue integratie.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment