Infrastruktura UI in LLMOps

MLOps

Napovedovanje, točkovanje, razvrščanje in zaznavanje odstopanj v večini podjetij nosijo večjo produkcijsko obremenitev kot karkoli generativnega. Okoli njih gradimo življenjski cikel: uvedbo, nadzor, ponovno učenje in vrnitev.

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI Storitve

Poslovni izziv

Modela, ki je odločil, ni mogoče določiti

Modeli se uvajajo iz zvezka, znova učijo ročno in verzionirajo po imenu datoteke. Pol leta pozneje nihče ne zna povedati, katera različica je določeno odločitev ustvarila, na katerih podatkih je bila naučena ali ali sploh še deluje. Pri čemerkoli, o čemer lahko vpraša regulator ali revizor, to ni problem tehničnega dolga, ampak izpostavljenost.

Kaj počnemo

Narediti življenjski cikel dolgočasen

Modeli so verzionirani skupaj s podatki in kodo, ki so jih ustvarili, uvajani s postopkom in ne ročno ter postavljeni v uporabo za stabilnim vmesnikom. Zmogljivost in porazdelitev vhodov se spremljata, tako da je odmik zaznan in ne sklepan iz poslovnih izidov. Ponovno učenje je načrtovano ali sproženo, ovrednoteno na ločenem naboru in povišano le, če premaga tisto, kar teče. Vrnitev je običajna operacija.

MLOps

Kompetence

Uvedba modelov strojnega učenja
Upravljanje življenjskega cikla modelov
Nadzor
Ponovno učenje
CI/CD za strojno učenje
Registri modelov

Pogosti primeri uporabe

Modele, ki tečejo iz zvezkov, prenesti v upravljan postopek uvajanja.
Zaznati odmik pri modelih, katerih zmogljivosti danes nihče ne spremlja.
Zagotoviti ponovljivost pri modelih, ki podpirajo regulirane odločitve.
Avtomatizirati ponovno učenje, ki je danes ročno opravilo, ki se ga nekdo spomni.

Kako dostavljamo

Ocena

Določitev omejitev: rezidence podatkov, zakasnitve, proračuna in tega, kar že teče.
Arhitektura

Zasnova prehoda, usmerjanja, predpomnilnika in preklopa ob izpadu, da izbira ponudnika ostane povratna.
Instrumentacija

Opazljivost, vrednotenje in razporeditev stroškov, priklopljeni, preden pride promet.
Obratovanje

Delovanje po dogovorjenih ravneh storitev, s cikličnim pregledom zmogljivosti in porabe.

Tehnologija

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Varnost in upravljanje

Kje se podatki smejo obdelovati, je vprašanje nastavitve in ne predpostavke: modeli lahko tečejo v vašem oblačnem najemu ali na vaši lastni strojni opremi, kjer to zahteva rezidenca ali izolacija. Promet skozi prehod je overjen, pripisan ekipi in zabeležen, kar omogoča tako revizijsko sled kot stroškovni model.

Independently audited against

Modeli sodelovanja

Projekt UI

Prevzamemo odgovornost za zasnovo in izvedbo opredeljene rešitve UI.

Namenska ekipa UI

Dolgoročna namenska inženirska zmogljivost, zgrajena okoli vaših tehnologij in modela dostave.

Upravljana UI

Upravljamo, nadziramo in sproti izboljšujemo produkcijske sisteme UI.

Zakaj TeamExtension.ai

To je običajni inženiring, uporabljen na modelih

Verzioniranje, postopki, nadzor in vrnitev so v programski opremi rešeni problemi; na modelih se le uporabljajo nedosledno, ker so modeli prišli iz podatkovne znanosti in ne iz inženiringa. Prinašamo inženirsko disciplino, ne da bi zavrgli tisto, kar je zgradila podatkovna ekipa.

Izbrane stranke

Pogosta vprašanja

Ali potrebujemo namensko platformo za MLOps?

Pogosto ne. Vaš obstoječi CI/CD, vsebniška platforma in nabor orodij za opazljivost pokrijejo večino, dodati je treba le register modelov. Namenska platforma si mesto zasluži pri velikem obsegu in ne pri treh modelih.

Kako pogosto naj se modeli znova učijo?

Ko to pove zmogljivost ali porazdelitev vhodov, in ne po koledarju. Načrtovano ponovno učenje brez vrednotenja je način, kako v produkcijo pride slabši model.

Kaj pa ponovljivost?

Različica modela, različica učnih podatkov, različica kode in hiperparametri, zabeleženi skupaj. Brez tega ni mogoče pošteno odgovoriti na vprašanje regulatorja o pretekli odločitvi.

Ali lahko to soobstaja z našim generativnim delom?

Bi moralo. Isti register, postopek in opazljivost služijo obojemu, obravnavanje kot ločenih svetov pa podvoji stroške in razdrobi upravljanje.

Sorodne kompetence

Infrastruktura UI in LLMOps

LLMOps

Uvedba, nadzor, vrednotenje in obvladovanje stroškov jezikovnih modelov, ko že nosijo resničen promet.

Več o tem

Podatki in modeli UI

Podatkovni inženiring za UI

Podatkovni tokovi, kontrole kakovosti in vektorske shrambe, od katerih je odvisna pravilnost sistemov UI.

Več o tem

Infrastruktura UI in LLMOps

Upravljane storitve UI

Upravljamo, nadziramo in sproti izboljšujemo sisteme UI, ki že nosijo vašo produkcijsko obremenitev.

Več o tem

Pogovorimo se o vaši pobudi na področju UI

Upravljanje življenjskega cikla strojnega učenja: uvedba, nadzor, ponovno učenje in CI/CD.

Pogovorite se s strokovnjakom za UI Začnite oceno UI