Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Эксплуатация машинного обучения

Прогнозирование, скоринг, классификация и выявление аномалий несут в большинстве предприятий больше продуктивной нагрузки, чем всё генеративное. Мы строим вокруг них жизненный цикл: развёртывание, наблюдение, переобучение и откат.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ Услуги

Бизнес-задача

Модель, принявшую решение, невозможно опознать

Модели разворачиваются из блокнота, переобучаются вручную и версионируются именем файла. Через полгода никто не скажет, какая версия дала конкретное решение, на каких данных она обучалась и работает ли она ещё. Для всего, о чём может спросить регулятор или аудитор, это не технический долг, а подверженность риску.

Чем мы занимаемся

Сделать жизненный цикл скучным

Модели версионируются вместе с данными и кодом, которые их произвели, разворачиваются конвейером, а не вручную, и обслуживаются за стабильным интерфейсом. Показатели и распределение входных данных отслеживаются, поэтому дрейф обнаруживается, а не угадывается по бизнес-результатам. Переобучение идёт по расписанию или по событию, оценивается по отложенному набору и продвигается только если превосходит работающую версию. Откат — рутинная операция.

Эксплуатация машинного обучения

Компетенции

Развёртывание машинного обучения
Управление жизненным циклом моделей
Наблюдение
Переобучение
Непрерывная интеграция и доставка для машинного обучения
Реестры моделей

Типичные сценарии применения

Перевести модели, работающие из блокнотов, в управляемый конвейер развёртывания.
Обнаружить дрейф у моделей, показатели которых сейчас никто не отслеживает.
Обеспечить воспроизводимость моделей, поддерживающих регулируемые решения.
Автоматизировать переобучение, которое сейчас является ручной задачей, о которой нужно вспомнить.

Как мы работаем

Оценка

Установить ограничения: резидентность, задержки, расходы и то, что уже работает.
Проектирование

Спроектировать шлюз, маршрутизацию, кеширование и переключение при отказе, чтобы выбор поставщика оставался обратимым.
Оснащение

Наблюдаемость, оценка и отнесение затрат подключены до прихода трафика.
Эксплуатация

Работа по согласованным уровням обслуживания, с периодическим пересмотром мощности и расходов.

Технологии

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Безопасность и управление

Где могут обрабатываться данные, это настройка, а не допущение: модели могут работать в вашем облачном арендуемом пространстве или на вашем оборудовании, если этого требуют резидентность или изоляция. Трафик через шлюз проходит проверку подлинности, относится к команде и записывается, что и делает возможными одновременно аудиторский след и модель затрат.

Independently audited against

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Это обычная инженерия, применённая к моделям

Версионирование, конвейеры, наблюдение и откат — решённые задачи в разработке ПО; к моделям они просто применяются непоследовательно, потому что модели пришли из науки о данных, а не из инженерии. Мы приносим инженерную дисциплину, не выбрасывая то, что построила команда по данным.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Нужна ли нам отдельная платформа для эксплуатации моделей?

Часто нет. Ваши существующие конвейеры сборки и доставки, платформа контейнеров и стек наблюдаемости покрывают большую часть, если добавить реестр моделей. Отдельная платформа оправдывает себя при масштабе, а не на трёх моделях.

Как часто нужно переобучать модели?

Когда об этом говорят показатели или распределение входных данных, а не по календарю. Переобучение по расписанию без оценки — это способ вывести в продуктив худшую модель.

Как быть с воспроизводимостью?

Версия модели, версия обучающих данных, версия кода и гиперпараметры фиксируются вместе. Без этого на вопрос регулятора о прошлом решении нельзя ответить честно.

Может ли это сосуществовать с нашей генеративной работой?

Должно. Один и тот же реестр, конвейер и наблюдаемость обслуживают обе части, а разделение их на два хозяйства удваивает затраты и дробит управление.

Смежные компетенции

Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Эксплуатация языковых моделей

Развёртывайте, отслеживайте, оценивайте и контролируйте затраты языковых моделей, когда они несут реальный трафик.

Подробнее

Данные и модели ИИ

Инженерия данных для ИИ

Конвейеры, контроль качества и векторные хранилища, от которых зависит правильность систем с ИИ.

Подробнее

Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Управляемые услуги по ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем системы с ИИ, уже несущие вашу продуктивную нагрузку.

Подробнее

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Управление жизненным циклом машинного обучения: развёртывание, наблюдение, переобучение и непрерывная доставка.

Поговорить с экспертом по ИИ Начать оценку ИИ