AI-infrastruktur og LLMOps

MLOps

Prognoser, poengsetting, klassifisering og avviksdeteksjon bærer i de fleste virksomheter mer produksjonslast enn noe generativt. Vi bygger livssyklusen rundt dem: utrulling, overvåking, ny trening og tilbakerulling.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Modellen som tok beslutningen, kan ikke identifiseres

Modeller rulles ut fra en notatbok, trenes på nytt for hånd og versjoneres etter filnavn. Et halvt år senere kan ingen si hvilken versjon som ga en bestemt beslutning, hvilke data som trente den, eller om den fortsatt presterer. For alt en tilsynsmyndighet eller en revisor kan spørre om, er det ikke teknisk gjeld, det er en eksponering.

Det vi gjør

Gjør livssyklusen kjedelig

Modeller versjoneres sammen med dataene og koden som ga dem, rulles ut gjennom en løype framfor for hånd, og serveres bak et stabilt grensesnitt. Ytelse og fordelingen av inndata overvåkes, slik at avdrift blir oppdaget framfor utledet av forretningsresultater. Ny trening er planlagt eller utløst, evalueres mot et holdt tilbake sett, og forfremmes bare hvis den slår det som kjører. Tilbakerulling er en rutineoperasjon.

MLOps

Kompetanse

ML-utrulling
Styring av modellivssyklus
Overvåking
Ny trening
CI/CD for maskinlæring
Modellregistre

Vanlige bruksområder

Ta modeller som kjører fra notatbøker, inn i en styrt utrullingsløype.
Oppdag avdrift på modeller der ingen i dag følger ytelsen.
Skap reproduserbarhet for modeller som støtter regulerte beslutninger.
Automatiser ny trening som i dag er en manuell oppgave noen må huske å kjøre.

Slik leverer vi

Vurder

Fastsett rammene: lokalisering, svartid, forbruk og hva som allerede kjører.
Arkitekt

Design portal, ruting, mellomlagring og feilovertakelse slik at valget av leverandør forblir reversibelt.
Instrumenter

Observerbarhet, evaluering og kostnadsfordeling koblet på før trafikken kommer.
Drift

Kjør det mot avtalte tjenestenivåer, med kapasitet og forbruk gjennomgått i faste sykluser.

Teknologi

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sikkerhet og styring

Hvor data kan behandles er en konfigurasjon, ikke en antakelse: modeller kan kjøre i deres eget skymiljø eller på deres eget utstyr der lokalisering eller isolasjon krever det. Trafikk gjennom portalen autentiseres, henføres til et team og logges, og det er dette som gjør både revisjonssporet og kostnadsmodellen mulig.

Independently audited against

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Dette er alminnelig ingeniørarbeid anvendt på modeller

Versjonering, løyper, overvåking og tilbakerulling er løste problemer i programvare; de blir bare anvendt ujevnt på modeller fordi modeller kom inn via datavitenskap framfor via ingeniørarbeid. Vi tar med ingeniørdisiplinen uten å kaste det datavitenskapsteamet har bygget.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Trenger vi en dedikert MLOps-plattform?

Ofte ikke. Deres eksisterende CI/CD, containerplattform og observerbarhetsoppsett dekker det meste, supplert med et modellregister. En dedikert plattform gjør seg fortjent til plassen ved skala, ikke ved tre modeller.

Hvor ofte bør modeller trenes på nytt?

Når ytelsen eller fordelingen av inndata sier det, ikke etter en kalender. Planlagt ny trening uten evaluering er måten en dårligere modell havner i produksjon.

Hva med reproduserbarhet?

Modellversjon, versjon av treningsdata, kodeversjon og hyperparametre registrert sammen. Uten det kan ikke en tilsynsmyndighets spørsmål om en tidligere beslutning besvares ærlig.

Kan dette leve side om side med det generative arbeidet vårt?

Det bør det. Det samme registeret, den samme løypa og den samme observerbarheten tjener begge deler, og å behandle dem som adskilte områder dobler kostnaden og splitter styringen.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps