Podaci i modeli VI

Inženjerstvo modela

Većini poslovnih primena najbolje odgovara sposoban opšti model sa dobrom pretragom. Nekima ne: uske oblasti, veliki obim, strogi zahtevi za kašnjenje ili podaci koji ne smeju da napuste vaš obim. Njima se bavimo mi.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI Usluge

Poslovni izazov

Za dodatnom obukom poseže se prerano

Timovi model dodatno obučavaju da bi rešili probleme koji su bili problemi pretrage ili naredbe, a zatim poseduju model koji moraju da održavaju, ocenjuju i ponovo obučavaju svaki put kada se pomeri osnovni model. Taj trošak je stalan i retko planiran. U međuvremenu se previđaju stvarni razlozi za prilagođavanje, dakle trošak pri obimu, kašnjenje, rad bez veze i stručni jezik sa kojim se opšti model ne snalazi.

Čime se bavimo

Utvrditi da li je to opravdano, pa uraditi kako treba

Počinjemo proverom da li problem rešava pretraga, formulacija naredbe ili drugi osnovni model, jer je to obično jeftinije izgraditi i posedovati. Gde je prilagođavanje zaista opravdano, sastavljamo skup podataka, sprovodimo obuku i evaluiramo na odvojenom skupu vaših sopstvenih slučajeva. Stavljanje u upotrebu projektujemo prema vašim zahtevima za kašnjenje i trošak, sa verzionisanjem i mogućnošću povratka, jer je model u produkciji artefakt iz kojeg morate umeti da se povučete.

Inženjerstvo modela

Kompetencije

Dodatna obuka modela
Prilagođavanje modela
Vektorski prikazi
Optimizacija modela
Stavljanje modela u upotrebu
Otvoreni modeli

Uobičajene primene

Sniziti trošak zaključivanja pri obimu premeštanjem većine saobraćaja na manji specijalizovan model.
Savladati stručni jezik koji opšti model dosledno izobličuje.
Raditi u celosti unutar vašeg obima, gde podaci ne smeju u API trećeg lica.
Ispuniti zahtev za kašnjenje koji smešten vrhunski model ne ispunjava.

Kako isporučujemo

Revizija

Utvrđivanje koji podaci postoje, ko ih poseduje i u kakvom su zapravo stanju.
Tokovi podataka

Izgradnja prikupljanja, transformacije i provera kvaliteta od kojih modeli zavise.
Poređenje

Poređenje pristupa na vašim podacima, a ne na javnoj listi.
Stavljanje u upotrebu

Uvođenje iza stabilnog interfejsa, sa verzionisanjem, nadzorom i putem za povratak.

Tehnologija

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Bezbednost i upravljanje

Poreklo podataka beleži se od početka do kraja, pa je uvek moguće odgovoriti odakle potiče neka vrednost i koja je verzija modela proizvela određeni izlaz. Lični podaci svode se na najmanju meru, razvrstavaju i čuvaju prema izričitoj politici, a ne podrazumevano. Skupovi za obuku i evaluaciju verzionišu se zajedno sa kodom koji ih koristi.

Modeli saradnje

Projekat VI

Preuzimamo odgovornost za projektovanje i isporuku određenog rešenja VI.

Namenski tim VI

Dugoročan namenski inženjerski kapacitet izgrađen oko vaših tehnologija i modela isporuke.

Upravljana VI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo produkcione sisteme VI.

Zašto TeamExtension.ai

Obično ćemo vas od toga odgovarati

Prilagođavanje je opravdano ređe nego što se predlaže, i radije to kažemo nego da ga prodamo. Kada je opravdano, posao nije nimalo efektan: sastavljanje skupa podataka, poštena evaluacija i put do upotrebe kojim umete da upravljate. Upravo to odlučuje da li će rezultat izdržati.

Одабрани клијенти

Česta pitanja

Koliko podataka nam treba za dodatnu obuku?

Za stil i oblik znatno manje nego što se obično pretpostavlja, često nekoliko stotina dobro odabranih primera. Naučiti model zaista novom znanju drugi je problem i obično se bolje rešava pretragom.

Hoće li dodatno obučen model pobediti vrhunski model?

Na uskom zadatku ponekad da, i obično uz znatno niži trošak i kašnjenje. U opštem zaključivanju ne. Stvaran obrazac manji je model koji obrađuje većinu i eskalira teške slučajeve.

Šta se dešava kada se osnovni model nadogradi?

Vaša dodatna obuka ne pomera se sa njim, pa ponovo evaluirate i često ponovo obučavate. Taj stalni trošak deo je odluke i navodimo ga izričito pre nego se obavežete.

Možemo li otvorene modele da vodimo sami?

Da, a kod rezidencije podataka ili izolacije to je često upravo razlog. Znači voditi infrastrukturu za zaključivanje, što ima stvaran trošak, pa neka to bude svestan izbor, a ne podrazumevano podešavanje.

Povezane kompetencije

Podaci i modeli VI

Inženjerstvo podataka za VI

Tokovi podataka, provere kvaliteta i vektorska skladišta od kojih zavisi ispravnost sistema VI.

Saznajte više

Infrastruktura VI i LLMOps

LLMOps

Uvođenje, nadzor, evaluacija i kontrola troškova jezičkih modela kada već nose stvaran saobraćaj.

Saznajte više

Aplikacije VI i znanje

Razvoj RAG-a

Sistemi pretrage koji odgovore utemeljuju u vašem sopstvenom sadržaju, sa navodima izvora i merljivom tačnošću.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI

Dodatna obuka, vektorski prikazi, optimizacija i stavljanje u upotrebu, uključujući otvorene i sopstveno smeštene modele.

Razgovarajte sa stručnjakom za VI Pokrenite procenu VI