Infraestrutura de IA e LLMOps

MLOps

Previsão, pontuação, classificação e deteção de anomalias suportam na maioria das empresas mais carga produtiva do que tudo o que é generativo. Construímos o ciclo de vida à sua volta: implementação, vigilância, retreino e recuo.

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O problema de negócio

O modelo que tomou a decisão não é identificável

Os modelos são implementados a partir de um caderno, retreinados à mão e versionados pelo nome do ficheiro. Seis meses depois ninguém sabe que versão produziu determinada decisão, com que dados foi treinada nem se ainda rende. Para qualquer coisa sobre a qual um regulador ou um auditor possa perguntar, isso não é dívida técnica: é exposição.

O que fazemos

Tornar o ciclo de vida aborrecido

Os modelos são versionados juntamente com os dados e o código que os produziram, implementados por uma cadeia e não à mão, e servidos por trás de uma interface estável. O desempenho e a distribuição das entradas são vigiados, de modo que o desvio seja detetado em vez de deduzido dos resultados de negócio. O retreino é agendado ou despoletado, avaliado contra um conjunto reservado e só promovido se bater o que está em linha. O recuo é uma operação de rotina.

MLOps

Competências

Implementação de aprendizagem automática
Gestão do ciclo de vida do modelo
Vigilância
Retreino
Integração contínua para aprendizagem automática
Registos de modelos

Casos de uso comuns

Trazer para uma cadeia de implementação governada modelos que correm a partir de cadernos.
Detetar desvio em modelos cujo desempenho ninguém acompanha hoje.
Estabelecer reprodutibilidade para modelos que sustentam decisões reguladas.
Automatizar um retreino que hoje é uma tarefa manual de que alguém tem de se lembrar.

Como trabalhamos

Analisar

Estabelecer as restrições: residência, latência, despesa e o que já está em funcionamento.
Desenhar

Desenhar gateway, encaminhamento, cache e comutação para que a escolha de fornecedor continue reversível.
Instrumentar

Observabilidade, avaliação e atribuição de custo ligadas antes de o tráfego chegar.
Operar

Explorá-lo com níveis de serviço acordados, revendo capacidade e despesa de forma periódica.

Tecnologia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Segurança e governação

Onde os dados podem ser tratados é uma configuração, não um pressuposto: os modelos podem correr no seu próprio ambiente cloud ou no seu próprio hardware quando a residência ou o isolamento o exigem. O tráfego que passa pelo gateway é autenticado, atribuído a uma equipa e registado, que é o que torna possíveis tanto o rasto de auditoria como o modelo de custo.

Independently audited against

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Isto é engenharia corrente aplicada a modelos

Versionamento, cadeias, vigilância e recuo são problemas resolvidos no software; são apenas aplicados de forma desigual aos modelos, porque os modelos chegaram pela ciência de dados e não pela engenharia. Trazemos a disciplina de engenharia sem deitar fora o que a equipa de ciência de dados construiu.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Precisamos de uma plataforma de MLOps dedicada?

Muitas vezes não. A sua integração contínua, a sua plataforma de contentores e a sua pilha de observabilidade cobrem a maior parte, acrescentando um registo de modelos. Uma plataforma dedicada ganha o seu lugar à escala, e não com três modelos.

Com que frequência devem os modelos retreinar?

Quando o desempenho ou a distribuição das entradas o disserem, não pelo calendário. Um retreino agendado sem avaliação é a forma de um modelo pior chegar a produção.

E a reprodutibilidade?

Versão do modelo, versão dos dados de treino, versão do código e hiperparâmetros registados em conjunto. Sem isso, a pergunta de um regulador sobre uma decisão passada não pode ser respondida com honestidade.

Pode coexistir com o nosso trabalho generativo?

Deve. O mesmo registo, a mesma cadeia e a mesma observabilidade servem os dois, e tratá-los como patrimónios separados duplica custos e fragmenta a governação.

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