Infrastructură AI și LLMOps

MLOps

Prognoza, scoringul, clasificarea și detectarea anomaliilor poartă în majoritatea organizațiilor o sarcină de producție mai mare decât orice element generativ. Construim ciclul de viață din jurul lor: implementare, monitorizare, reantrenare și revenire.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Servicii

Problema de business

Modelul care a luat decizia nu poate fi identificat

Modelele sunt implementate dintr-un caiet de lucru, reantrenate manual și versionate prin numele fișierului. Șase luni mai târziu, nimeni nu poate spune ce versiune a produs o anumită decizie, ce date au antrenat-o sau dacă mai are performanță. Pentru orice ar putea fi întrebat de o autoritate sau de un auditor, aceasta nu este o problemă de datorie tehnică, ci o expunere.

Ce facem

Facem ciclul de viață plictisitor

Modelele sunt versionate împreună cu datele și codul care le-au produs, implementate printr-un flux, nu manual, și puse în serviciu în spatele unei interfețe stabile. Performanța și distribuția intrărilor sunt monitorizate, deci deriva este detectată, nu dedusă din rezultate de business. Reantrenarea este programată sau declanșată, evaluată pe un set separat și promovată doar dacă bate ce este în funcțiune. Revenirea este o operațiune de rutină.

MLOps

Competențe

Implementarea modelelor ML
Gestionarea ciclului de viață al modelelor
Monitorizare
Reantrenare
CI/CD pentru învățare automată
Registre de modele

Cazuri de utilizare frecvente

Aducerea modelelor care rulează din caiete de lucru într-un flux de implementare guvernat.
Detectarea derivei la modele a căror performanță nu o urmărește nimeni în acest moment.
Asigurarea reproductibilității pentru modele care susțin decizii reglementate.
Automatizarea reantrenării care este astăzi o sarcină manuală de care își amintește cineva.

Cum livrăm

Evaluare

Stabilirea constrângerilor: rezidență, latență, buget și ceea ce rulează deja.
Arhitectură

Proiectarea gateway-ului, a rutării, a memoriei cache și a comutării de avarie, astfel încât alegerea furnizorului să rămână reversibilă.
Instrumentare

Observabilitate, evaluare și atribuirea costurilor, conectate înainte de sosirea traficului.
Operare

Funcționare conform nivelurilor de serviciu convenite, cu capacitatea și cheltuielile revizuite ciclic.

Tehnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Securitate și guvernanță

Locul în care pot fi prelucrate datele este o configurare, nu o presupunere: modelele pot rula în propria dumneavoastră chirie de cloud sau pe echipamentele proprii, acolo unde rezidența sau izolarea o cer. Traficul prin gateway este autentificat, atribuit unei echipe și jurnalizat, ceea ce face posibile deopotrivă pista de audit și modelul de costuri.

Independently audited against

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

Este inginerie obișnuită aplicată modelelor

Versionarea, fluxurile, monitorizarea și revenirea sunt probleme rezolvate în software; pur și simplu sunt aplicate inconsecvent modelelor, pentru că modelele au venit din știința datelor, nu din inginerie. Aducem disciplina inginerească fără a arunca ce a construit echipa de știința datelor.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

Avem nevoie de o platformă MLOps dedicată?

Adesea nu. CI/CD-ul, platforma de containere și stiva de observabilitate existente acoperă cea mai mare parte, cu un registru de modele adăugat. O platformă dedicată își merită locul la scară, nu la trei modele.

Cât de des ar trebui reantrenate modelele?

Când o cer performanța sau distribuția intrărilor, nu după calendar. Reantrenarea programată fără evaluare este modul în care un model mai slab ajunge în producție.

Cum rămâne cu reproductibilitatea?

Versiunea modelului, versiunea datelor de antrenare, versiunea codului și hiperparametrii, înregistrate împreună. Fără asta, întrebarea unei autorități despre o decizie trecută nu poate primi un răspuns onest.

Poate coexista cu activitatea noastră generativă?

Ar trebui. Același registru, flux și observabilitate le servesc pe amândouă, iar tratarea lor ca domenii separate dublează costul și fragmentează guvernanța.

Competențe conexe

Infrastructură AI și LLMOps

LLMOps

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

Aflați mai multe

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

Servicii AI administrate

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sistemele AI care poartă deja sarcina dumneavoastră de producție.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Gestionarea ciclului de viață pentru învățare automată: implementare, monitorizare, reantrenare și CI/CD.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI