AI-data en modellen

Modelengineering

De meeste bedrijfstoepassingen zijn het best bediend met een degelijk algemeen model en goed ophalen. Sommige niet: smalle domeinen, hoog volume, strakke latentie of data die uw perimeter niet mag verlaten. Die nemen wij voor onze rekening.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

Er wordt te vroeg naar fijnafstemming gegrepen

Teams stemmen fijn af om problemen op te lossen die ophaal- of promptproblemen waren, en zitten daarna met een model dat ze moeten onderhouden, evalueren en opnieuw afstemmen telkens als het basismodel beweegt. Die kosten lopen door en staan zelden in de begroting. Ondertussen blijven de echte redenen voor maatwerk liggen: kosten bij volume, latentie, offline werken en vakjargon dat een algemeen model slecht aankan.

Wat we doen

Vaststellen of het gerechtvaardigd is en het dan goed doen

We toetsen eerst of ophalen, prompting of een ander basismodel het probleem oplost, want dat is meestal goedkoper om te bouwen en te bezitten. Waar maatwerk werkelijk gerechtvaardigd is, bouwen we de dataset, draaien we de training en evalueren we tegen een apart gehouden set uit uw eigen gevallen. Het uitserveren wordt ontworpen op uw latentie- en kostenkader, met versiebeheer en terugval, want een model in productie is een artefact waarvan u moet kunnen terugtreden.

Modelengineering

Expertise

Fijnafstemming
Modelmaatwerk
Embeddings
Modeloptimalisatie
Modellen uitserveren
Opensourcemodellen

Veelvoorkomende toepassingen

Inferentiekosten bij volume verlagen door het meeste verkeer naar een kleiner gespecialiseerd model te verplaatsen.
Vakjargon aankunnen dat een algemeen model consequent verkeerd doet.
Volledig binnen uw eigen perimeter draaien waar data geen API van derden mag bereiken.
Voldoen aan een latentie-eis waaraan een gehost topmodel niet kan voldoen.

Hoe we leveren

Doorlichten

Vaststellen welke data bestaat, wie eigenaar is en in welke staat ze werkelijk verkeert.
Pijplijn bouwen

De inname, transformatie en kwaliteitscontroles bouwen waarvan de modellen afhangen.
Vergelijken

Benaderingen afzetten tegen uw data en niet tegen een openbare ranglijst.
Uitserveren

Uitrollen achter een stabiele interface, met versiebeheer, bewaking en een terugvalpad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Beveiliging en governance

De herkomst van data wordt van begin tot eind vastgelegd, zodat altijd te beantwoorden is waar een waarde vandaan kwam en welke modelversie een bepaalde uitvoer produceerde. Persoonsgegevens worden geminimaliseerd, geclassificeerd en bewaard onder expliciet beleid en niet standaard. Trainings- en evaluatiesets worden geversioneerd samen met de code die ze gebruikt.

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

Meestal praten we het u uit het hoofd

Maatwerk is minder vaak gerechtvaardigd dan het wordt voorgesteld, en we zeggen dat liever dan het te verkopen. Waar het wel gerechtvaardigd is, is het werk weinig spectaculair: dataset bouwen, eerlijk evalueren en een uitserveerpad dat u kunt beheren. Dat is het deel dat bepaalt of het standhoudt.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hoeveel data hebben we nodig om fijn af te stemmen?

Veel minder dan doorgaans wordt aangenomen voor stijl en vorm, vaak enkele honderden goed gekozen voorbeelden. Werkelijk nieuwe kennis aanleren is een ander probleem en wordt meestal beter opgelost met ophalen.

Verslaat een fijn afgestemd model een topmodel?

Op een smalle taak soms, en meestal tegen veel lagere kosten en latentie. Op algemeen redeneren niet. Het realistische patroon is een kleiner model dat het gros doet, met escalatie voor de moeilijke gevallen.

Wat gebeurt er als het basismodel wordt bijgewerkt?

Uw fijnafstemming beweegt niet mee, dus u evalueert opnieuw en traint vaak opnieuw. Die doorlopende kosten horen bij het besluit en we maken ze expliciet voordat u zich vastlegt.

Kunnen we opensourcemodellen zelf draaien?

Ja, en voor dataresidentie of isolatie is dat vaak juist de reden. Het betekent inferentie-infrastructuur beheren, wat echte kosten heeft, dus het hoort een bewuste keuze te zijn en geen standaardinstelling.

Gerelateerde expertise

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

LLMOps

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

Meer informatie

AI-toepassingen en kennis

RAG-ontwikkeling

Ophaalsystemen die antwoorden verankeren in uw eigen inhoud, met bronvermelding en meetbare nauwkeurigheid.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Fijnafstemming, embeddings, optimalisatie en uitserveren, inclusief opensource en zelf gehoste modellen.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment