Infrastruktura VI i LLMOps

MLOps

Predviđanje, bodovanje, klasifikacija i otkrivanje odstupanja u većini firmi nose veće produkciono opterećenje od bilo čega generativnog. Oko njih gradimo životni ciklus: uvođenje, nadzor, ponovnu obuku i povratak.

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI Usluge

Poslovni izazov

Model koji je odlučio ne može da se utvrdi

Modeli se uvode iz beležnice, ponovo obučavaju ručno i verzionišu nazivom datoteke. Pola godine kasnije niko ne ume da kaže koja je verzija proizvela određenu odluku, na kojim podacima je obučena ni da li još radi. Za bilo šta o čemu regulator ili revizor može da pita, to nije problem tehničkog duga, nego izloženost.

Čime se bavimo

Učiniti životni ciklus dosadnim

Modeli su verzionisani zajedno sa podacima i kodom koji su ih proizveli, uvode se postupkom, a ne ručno, i stavljaju u upotrebu iza stabilnog interfejsa. Učinak i raspodela ulaza prate se, pa je odstupanje otkriveno, a ne izvedeno iz poslovnih ishoda. Ponovna obuka je planirana ili pokrenuta, evaluirana na odvojenom skupu i unapređena samo ako pobedi ono što radi. Povratak je uobičajena radnja.

MLOps

Kompetencije

Uvođenje modela mašinskog učenja
Upravljanje životnim ciklusom modela
Nadzor
Ponovna obuka
CI/CD za mašinsko učenje
Registri modela

Uobičajene primene

Modele koji rade iz beležnica prevesti u nadziran postupak uvođenja.
Otkriti odstupanje kod modela čiji učinak danas niko ne prati.
Obezbediti ponovljivost kod modela koji podupiru regulisane odluke.
Automatizovati ponovnu obuku koja je danas ručan posao kojeg se neko seti.

Kako isporučujemo

Procena

Utvrđivanje ograničenja: rezidencije podataka, kašnjenja, budžeta i onoga što već radi.
Arhitektura

Projektovanje kapije, rutiranja, keša i prebacivanja pri ispadu, da izbor dobavljača ostane povratan.
Instrumentacija

Osmotrivost, evaluacija i pripisivanje troškova, priključeni pre nego što stigne saobraćaj.
Rad

Rad prema dogovorenim nivoima usluge, uz ciklični pregled kapaciteta i potrošnje.

Tehnologija

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bezbednost i upravljanje

Gde podaci smeju da se obrađuju pitanje je podešavanja, a ne pretpostavke: modeli mogu raditi u vašem zakupu u oblaku ili na vašem hardveru gde to traže rezidencija ili izolacija. Saobraćaj kroz kapiju autentifikuje se, pripisuje timu i beleži, što omogućava i revizijski trag i model troškova.

Independently audited against

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

To je uobičajeno inženjerstvo primenjeno na modele

Verzionisanje, postupci, nadzor i povratak rešeni su problemi u softveru; na modele se samo primenjuju nedosledno, jer su modeli došli iz nauke o podacima, a ne iz inženjerstva. Donosimo inženjersku disciplinu bez odbacivanja onoga što je izgradio tim za podatke.

Одабрани клијенти

Česta pitanja

Treba li nam namenska platforma za MLOps?

Često ne. Vaš postojeći CI/CD, kontejnerska platforma i skup alata za osmotrivost pokrivaju većinu, uz dodat registar modela. Namenska platforma zaslužuje mesto pri velikom obimu, a ne kod tri modela.

Koliko često modeli treba da se ponovo obučavaju?

Kada to kažu učinak ili raspodela ulaza, a ne po kalendaru. Planirana ponovna obuka bez evaluacije način je na koji u produkciju dođe slabiji model.

Šta sa ponovljivošću?

Verzija modela, verzija podataka za obuku, verzija koda i hiperparametri zabeleženi zajedno. Bez toga nije moguće pošteno odgovoriti na pitanje regulatora o prošloj odluci.

Može li to da postoji uz naš generativni rad?

Trebalo bi. Isti registar, postupak i osmotrivost služe i jednom i drugom, a tretiranje kao odvojenih svetova udvostručuje trošak i cepa upravljanje.

Povezane kompetencije

Infrastruktura VI i LLMOps

LLMOps

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

Saznajte više

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

Upravljane usluge VI

Vodimo, nadziremo i neprekidno poboljšavamo sisteme VI koji već nose vaše produkciono opterećenje.

Saznajte više

Porazgovarajmo o vašoj inicijativi u oblasti VI

Upravljanje životnim ciklusom mašinskog učenja: uvođenje, nadzor, ponovna obuka i CI/CD.

Razgovarajte sa stručnjakom za VI Pokrenite procenu VI