AI-infrastruktur och LLMOps

MLOps

Prognoser, poängsättning, klassificering och avvikelsedetektering bär i de flesta företag mer produktionslast än något generativt. Vi bygger livscykeln runt dem: driftsättning, övervakning, omträning och återställning.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Modellen som fattade beslutet går inte att identifiera

Modeller driftsätts från en anteckningsbok, tränas om för hand och versioneras efter filnamn. Ett halvår senare kan ingen säga vilken version som gav ett visst beslut, vilka data som tränade den, eller om den fortfarande presterar. För allt en tillsynsmyndighet eller en revisor kan fråga om är det inte teknisk skuld, det är en exponering.

Det vi gör

Gör livscykeln tråkig

Modeller versioneras tillsammans med de data och den kod som gav dem, driftsätts genom en kedja i stället för för hand, och betjänas bakom ett stabilt gränssnitt. Prestanda och indatafördelning övervakas, så att drift upptäcks i stället för att härledas ur affärsutfall. Omträning är schemalagd eller utlöst, utvärderas mot en undanhållen mängd, och befordras bara om den slår det som körs. Återställning är en rutinåtgärd.

MLOps

Kompetenser

ML-driftsättning
Hantering av modellivscykel
Övervakning
Omträning
CI/CD för maskininlärning
Modellregister

Vanliga användningsområden

För in modeller som körs från anteckningsböcker i en styrd driftsättningskedja.
Upptäck drift på modeller vars prestanda ingen i dag följer.
Skapa reproducerbarhet för modeller som stödjer reglerade beslut.
Automatisera omträning som i dag är ett manuellt jobb någon måste komma ihåg att köra.

Så levererar vi

Bedöm

Fastställ ramarna: lokalisering, svarstid, förbrukning och vad som redan körs.
Arkitekt

Designa portal, styrning, mellanlagring och övertagande vid fel så att leverantörsvalet förblir omvändbart.
Instrumentera

Observerbarhet, utvärdering och kostnadsfördelning inkopplade innan trafiken kommer.
Drift

Kör det mot avtalade servicenivåer, med kapacitet och förbrukning granskade i fasta cykler.

Teknik

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Säkerhet och styrning

Var data får behandlas är en konfiguration, inte ett antagande: modeller kan köras i er egen molnmiljö eller på er egen utrustning där lokalisering eller isolering kräver det. Trafik genom portalen autentiseras, hänförs till ett team och loggas, och det är detta som gör både revisionsspåret och kostnadsmodellen möjliga.

Independently audited against

Samarbetsmodeller

AI-projekt

Vi tar ansvaret för att designa och leverera en definierad AI-lösning.

Dedikerat AI-team

Långsiktig dedikerad utvecklingskapacitet byggd kring er teknik och leveransmodell.

Förvaltad AI

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande AI-system i produktion.

Varför TeamExtension.ai

Detta är vanligt ingenjörsarbete tillämpat på modeller

Versionering, kedjor, övervakning och återställning är lösta problem i programvara; de tillämpas bara ojämnt på modeller eftersom modeller kom in via datavetenskap i stället för via ingenjörskonst. Vi tar med ingenjörsdisciplinen utan att kasta det datavetenskapsteamet byggt.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Behöver vi en dedikerad MLOps-plattform?

Ofta inte. Er befintliga CI/CD, containerplattform och observerbarhetsuppsättning täcker det mesta, kompletterat med ett modellregister. En dedikerad plattform förtjänar sin plats vid skala, inte vid tre modeller.

Hur ofta bör modeller tränas om?

När prestanda eller indatafördelning säger det, inte efter en kalender. Schemalagd omträning utan utvärdering är hur en sämre modell hamnar i produktion.

Hur är det med reproducerbarhet?

Modellversion, version av träningsdata, kodversion och hyperparametrar registrerade tillsammans. Utan det går en tillsynsmyndighets fråga om ett tidigare beslut inte att besvara ärligt.

Kan detta samexistera med vårt generativa arbete?

Det bör det. Samma register, samma kedja och samma observerbarhet tjänar båda, och att behandla dem som separata områden fördubblar kostnaden och splittrar styrningen.

Relaterade kompetenser

AI-infrastruktur och LLMOps

LLMOps

Driftsätt, övervaka, utvärdera och kostnadsstyr språkmodeller när de väl bär verklig trafik.

Läs mer

AI-data och modeller

AI-dataingenjörskap

De dataflöden, kvalitetskontroller och vektorlager AI-system bygger på för att vara korrekta.

Läs mer

AI-infrastruktur och LLMOps

Förvaltade AI-tjänster

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande de AI-system som redan bär er produktionslast.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Livscykelhantering för maskininlärning: driftsättning, övervakning, omträning och CI/CD.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering