Date și modele AI

Inginerie de modele

Majoritatea utilizărilor organizaționale sunt cel mai bine servite de un model general capabil, cu o regăsire bună. Unele nu sunt: domenii înguste, volum mare, cerințe stricte de latență sau date care nu pot părăsi perimetrul dumneavoastră. De acelea ne ocupăm.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Servicii

Problema de business

Se recurge prea devreme la ajustarea fină

Echipele fac ajustare fină pentru a rezolva probleme care erau de fapt de regăsire sau de instrucțiune, iar apoi dețin un model pe care trebuie să îl întrețină, să îl evalueze și să îl reajusteze ori de câte ori se schimbă modelul de bază. Costul este continuu și rareori bugetat. Între timp, motivele reale pentru personalizare, adică costul la volum, latența, funcționarea fără conexiune și limbajul de domeniu pe care un model general îl tratează prost, sunt trecute cu vederea.

Ce facem

Stabilim dacă se justifică, apoi o facem cum trebuie

Începem prin a testa dacă regăsirea, formularea instrucțiunii sau un alt model de bază rezolvă problema, pentru că de obicei este mai ieftin de construit și de deținut. Acolo unde personalizarea se justifică cu adevărat, construim setul de date, rulăm antrenarea și evaluăm pe un set separat din cazurile dumneavoastră. Punerea în serviciu este proiectată pentru cerințele dumneavoastră de latență și cost, cu versionare și revenire, pentru că un model în producție este un artefact din care trebuie să vă puteți retrage.

Inginerie de modele

Competențe

Ajustare fină
Personalizarea modelelor
Vectori de reprezentare
Optimizarea modelelor
Punerea în serviciu a modelelor
Modele open-source

Cazuri de utilizare frecvente

Reducerea costului de inferență la volum prin mutarea majorității traficului către un model mai mic, specializat.
Tratarea unui limbaj de domeniu pe care un model general îl greșește constant.
Funcționarea în întregime în perimetrul dumneavoastră, unde datele nu pot ajunge la un API terț.
Îndeplinirea unei cerințe de latență pe care un model de frontieră găzduit nu o poate satisface.

Cum livrăm

Audit

Stabilirea datelor existente, a proprietarilor lor și a stării în care se află cu adevărat.
Fluxuri de date

Construirea proceselor de ingestie, transformare și verificare a calității de care depind modelele.
Comparare

Compararea abordărilor pe datele dumneavoastră, nu pe un clasament public.
Punere în serviciu

Implementare în spatele unei interfețe stabile, cu versionare, monitorizare și cale de revenire.

Tehnologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Securitate și guvernanță

Proveniența datelor este înregistrată de la un capăt la altul, astfel încât se poate răspunde oricând de unde provine o valoare și ce versiune de model a produs un anumit rezultat. Datele cu caracter personal sunt minimizate, clasificate și păstrate conform unei politici explicite, nu implicit. Seturile de antrenare și de evaluare sunt versionate împreună cu codul care le folosește.

Modele de colaborare

Proiect AI

Ne asumăm responsabilitatea proiectării și livrării unei soluții AI definite.

Echipă AI dedicată

Capacitate de inginerie dedicată pe termen lung, construită în jurul tehnologiilor și modelului dumneavoastră de livrare.

AI administrat

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sisteme AI în producție.

De ce TeamExtension.ai

De obicei vă vom convinge să nu o faceți

Personalizarea se justifică mai rar decât este propusă, iar noi preferăm să o spunem decât să o vindem. Când se justifică, munca nu are nimic spectaculos: construirea setului de date, evaluare onestă și o cale de punere în serviciu pe care o puteți opera. Aceea este partea care decide dacă rezistă.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

De câte date avem nevoie pentru ajustarea fină?

Mult mai puține decât se presupune de obicei pentru stil și format, adesea câteva sute de exemple bine alese. Predarea de cunoștințe cu adevărat noi este o altă problemă și de regulă se rezolvă mai bine prin regăsire.

Va bate un model ajustat fin un model de frontieră?

Pe o sarcină îngustă, uneori da, și de obicei la cost și latență mult mai mici. La raționament general, nu. Tiparul realist este un model mai mic care tratează grosul și escaladează cazurile grele.

Ce se întâmplă când modelul de bază este actualizat?

Ajustarea dumneavoastră nu se mută odată cu el, deci reevaluați și adesea reantrenați. Acest cost continuu face parte din decizie și îl explicităm înainte de a vă angaja.

Putem rula noi înșine modele open-source?

Da, iar pentru rezidența datelor sau izolare acesta este adesea motivul. Înseamnă operarea unei infrastructuri de inferență, care are un cost real, deci ar trebui să fie o alegere deliberată, nu una implicită.

Competențe conexe

Date și modele AI

Inginerie de date pentru AI

Fluxurile, controalele de calitate și depozitele de vectori de care depind sistemele AI pentru a fi corecte.

Aflați mai multe

Infrastructură AI și LLMOps

LLMOps

Implementarea, monitorizarea, evaluarea și controlul costurilor pentru modelele de limbaj odată ce poartă trafic real.

Aflați mai multe

Aplicații AI și cunoaștere

Dezvoltare RAG

Sisteme de regăsire care ancorează răspunsurile în propriul dumneavoastră conținut, cu citări și acuratețe măsurabilă.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Ajustare fină, vectori de reprezentare, optimizare și punere în serviciu, inclusiv modele open-source și găzduite intern.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI