AI-data og modeller

Modellingeniørarbeid

De fleste virksomhetsanvendelser er best tjent med en dyktig generell modell og godt søk. Noen er ikke det: smale fagfelt, stort volum, strenge krav til svartid eller data som ikke kan forlate grensen deres. Dem tar vi oss av.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Det gripes til finjustering for tidlig

Team finjusterer for å rette problemer som var søke- eller ledetekstproblemer, og sitter deretter med en modell de må vedlikeholde, evaluere og justere på nytt hver gang grunnmodellen flytter seg. Kostnaden er løpende og sjelden budsjettert. Imens blir de reelle grunnene til tilpasning oversett: kostnad ved volum, svartid, drift uten forbindelse og fagspråk en generell modell håndterer dårlig.

Det vi gjør

Fastslå om det er berettiget, og gjør det så ordentlig

Vi begynner med å teste om søk, ledetekster eller en annen grunnmodell løser problemet, for det er som regel billigere å bygge og eie. Der tilpasning faktisk er berettiget, bygger vi datasettet, kjører treningen og evaluerer mot et holdt tilbake sett fra deres egne saker. Serveringen designes for deres krav til svartid og kostnad, med versjonering og tilbakerulling, for en modell i produksjon er noe man må kunne trekke seg ut av.

Modellingeniørarbeid

Kompetanse

Finjustering
Modelltilpasning
Innleiringer
Modelloptimering
Modellservering
Modeller med åpen kildekode

Vanlige bruksområder

Kutt kostnaden ved kall ved volum ved å flytte det meste av trafikken til en mindre, spesialisert modell.
Håndter fagspråk som en generell modell konsekvent tar feil av.
Kjør helt innenfor deres egen grense der data ikke kan nå et grensesnitt hos tredjepart.
Oppfyll et krav til svartid som en driftet frontmodell ikke kan innfri.

Slik leverer vi

Kartlegg

Fastslå hvilke data som finnes, hvem som eier dem, og hvilken stand de faktisk er i.
Datastrøm

Bygg innlastingen, transformasjonen og kvalitetskontrollene modellene avhenger av.
Sammenlign

Sammenlign tilnærminger på deres data framfor på en offentlig rangeringsliste.
Server

Rull ut bak et stabilt grensesnitt med versjonering, overvåking og en vei tilbake.

Teknologi

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sikkerhet og styring

Dataenes opphav registreres fra ende til annen, slik at det alltid kan besvares hvor en verdi kom fra og hvilken modellversjon som produserte et gitt utfall. Personopplysninger minimeres, klassifiseres og lagres etter uttrykkelige retningslinjer framfor som standard. Trenings- og evalueringssett versjoneres sammen med koden som bruker dem.

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

Vi snakker dere som regel bort fra det

Tilpasning er berettiget sjeldnere enn den blir foreslått, og vi sier heller det enn å selge den. Når den er berettiget, er arbeidet lite glamorøst: bygging av datasett, ærlig evaluering og en serveringsvei dere kan drifte. Det er den delen som avgjør om det holder.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvor mye data trenger vi for å finjustere?

Langt mindre enn vanligvis antatt for stil og format, ofte noen få hundre godt valgte eksempler. Å lære modellen faktisk ny kunnskap er et annet problem og løses som regel bedre med søk.

Vil en finjustert modell slå en frontmodell?

På en smal oppgave iblant, og som regel til langt lavere kostnad og svartid. På generell resonnering nei. Det realistiske mønsteret er en mindre modell som tar hovedtyngden, med videresending av de vanskelige tilfellene.

Hva skjer når grunnmodellen oppdateres?

Finjusteringen deres flytter seg ikke med, så dere må evaluere på nytt og ofte trene på nytt. Den løpende kostnaden er en del av beslutningen, og vi gjør den tydelig før dere binder dere.

Kan vi kjøre modeller med åpen kildekode selv?

Ja, og av hensyn til datalokalisering eller isolasjon er det ofte nettopp grunnen. Det betyr å drifte infrastruktur for modellkall, som har en reell kostnad, så det bør være et bevisst valg framfor en standard.

Relatert kompetanse

AI-data og modeller

AI-dataingeniørarbeid

Datastrømmene, kvalitetskontrollene og vektorlagrene AI-systemer avhenger av for å være riktige.

Les mer

AI-infrastruktur og LLMOps

LLMOps

Rull ut, overvåk, evaluer og kostnadsstyr språkmodeller når de først bærer reell trafikk.

Les mer

AI-applikasjoner og kunnskap

RAG-utvikling

Søkesystemer som forankrer svar i deres eget innhold, med kildehenvisninger og målbar presisjon.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Finjustering, innleiringer, optimering og servering, inkludert modeller med åpen kildekode og selvdriftede modeller.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering