Infraštruktúra AI a LLMOps

MLOps

Predpovede, skórovanie, klasifikácia a detekcia anomálií nesú vo väčšine podnikov väčšiu produkčnú záťaž než čokoľvek generatívne. Staviame okolo nich životný cyklus: nasadenie, monitorovanie, preúčanie a návrat.

Preberte svoju iniciatívu v oblasti AI Služby

Obchodný problém

Model, ktorý rozhodol, sa nedá určiť

Modely sa nasadzujú zo zápisníka, preúčajú ručne a verziujú názvom súboru. Po pol roku nikto nepovie, ktorá verzia dané rozhodnutie vytvorila, na akých dátach bola natrénovaná ani či ešte funguje. Pri čomkoľvek, na čo sa môže spýtať regulátor alebo audítor, to nie je problém technického dlhu, ale expozícia.

Čomu sa venujeme

Urobiť životný cyklus nudným

Modely sú verziované spolu s dátami a kódom, ktoré ich vytvorili, nasadzované procesom a nie ručne a sprístupnené za stabilným rozhraním. Výkon a rozdelenie vstupov sa sledujú, takže posun je detegovaný, nie odvodený z obchodných výsledkov. Preúčanie je plánované alebo spúšťané, vyhodnotené na oddelenej vzorke a povýšené len vtedy, keď porazí to, čo beží. Návrat je bežnou operáciou.

MLOps

Kompetencie

Nasadenie ML modelov
Správa životného cyklu modelov
Monitorovanie
Preúčanie
CI/CD pre strojové učenie
Registre modelov

Bežné využitia

Previesť modely bežiace zo zápisníkov do riadeného nasadzovacieho procesu.
Odhaliť posun pri modeloch, ktorých výkon dnes nikto nesleduje.
Zaistiť reprodukovateľnosť pri modeloch podporujúcich regulované rozhodnutia.
Zautomatizovať preúčanie, ktoré je dnes ručnou úlohou, na ktorú si niekto spomenie.

Ako dodávame

Posúdenie

Stanovenie obmedzení: rezidencie dát, latencie, rozpočtu a toho, čo už beží.
Architektúra

Návrh brány, smerovania, vyrovnávacej pamäte a prepnutia pri výpadku tak, aby voľba dodávateľa zostala vratná.
Inštrumentácia

Pozorovateľnosť, evaluácia a priradenie nákladov zapojené skôr, než dorazí prevádzka.
Prevádzka

Chod podľa dohodnutých úrovní služieb, s cyklickým preskúmaním kapacity a výdavkov.

Technológia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bezpečnosť a správa

Bezpečnosť a riadenie

Kde sa dáta smú spracúvať, je otázkou konfigurácie, nie predpokladu: modely môžu bežať vo vašej vlastnej cloudovej inštancii alebo na vašom hardvéri tam, kde to vyžaduje rezidencia či izolácia. Prevádzka prechádzajúca bránou je overená, priradená tímu a zaznamenaná, čo umožňuje tak auditnú stopu, ako aj nákladový model.

Independently audited against

Modely spolupráce

Projekt AI

Preberáme zodpovednosť za návrh a dodanie vymedzeného riešenia AI.

Vyhradený tím AI

Dlhodobá vyhradená inžinierska kapacita vybudovaná okolo vašich technológií a modelu dodávok.

Spravovaná AI

Prevádzkujeme, monitorujeme a priebežne zlepšujeme produkčné systémy AI.

Prečo TeamExtension.ai

Je to bežné inžinierstvo aplikované na modely

Verziovanie, procesy, monitorovanie a návrat sú v softvéri vyriešené problémy; na modely sa len uplatňujú nedôsledne, pretože modely prišli z dátovej vedy, nie z inžinierstva. Prinášame inžiniersku disciplínu bez toho, aby sme zahodili to, čo tím dátovej vedy postavil.

Vybraní klienti

Časté otázky

Potrebujeme vyhradenú platformu pre MLOps?

Často nie. Vaše existujúce CI/CD, kontajnerová platforma a stack pozorovateľnosti pokryjú väčšinu, stačí pridať register modelov. Vyhradená platforma si zaslúži miesto pri veľkej mierke, nie pri troch modeloch.

Ako často by sa modely mali preúčať?

Keď to povie výkon alebo rozdelenie vstupov, nie podľa kalendára. Plánované preúčanie bez evaluácie je spôsob, ako sa do produkcie dostane horší model.

Ako je to s reprodukovateľnosťou?

Verzia modelu, verzia tréningových dát, verzia kódu a hyperparametre zaznamenané spoločne. Bez toho sa nedá poctivo odpovedať na otázku regulátora k skoršiemu rozhodnutiu.

Môže to koexistovať s našou generatívnou prácou?

Malo by. Ten istý register, proces aj pozorovateľnosť slúžia obom a považovať ich za oddelené svety zdvojuje náklady a triešti riadenie.

Súvisiace kompetencie

Infraštruktúra AI a LLMOps

LLMOps

Nasadenie, monitorovanie, evaluácia a kontrola nákladov jazykových modelov, len čo nesú skutočnú prevádzku.

Zistiť viac

Dáta a modely AI

Dátové inžinierstvo pre AI

Dátové toky, kontroly kvality a vektorové úložiská, od ktorých závisí správnosť systémov AI.

Zistiť viac

Infraštruktúra AI a LLMOps

Spravované služby AI

Prevádzkujeme, monitorujeme a priebežne zlepšujeme systémy AI, ktoré už nesú vašu produkčnú záťaž.

Zistiť viac

Preberte svoju iniciatívu v oblasti AI

Správa životného cyklu strojového učenia: nasadenie, monitorovanie, preúčanie a CI/CD.

Porozprávajte sa s odborníkom na AI Začnite posúdenie AI