AI-data och modeller

Modellingenjörskap

De flesta företagstillämpningar är bäst betjänta av en kompetent allmän modell och bra sökning. Vissa är inte det: smala fackområden, hög volym, snäva svarstidskrav eller data som inte får lämna er gräns. Dem tar vi hand om.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Man griper efter finjustering för tidigt

Team finjusterar för att rätta problem som var sök- eller ledtextproblem, och sitter sedan med en modell de måste underhålla, utvärdera och justera om varje gång grundmodellen rör sig. Kostnaden är löpande och sällan budgeterad. Under tiden förbises de verkliga skälen till anpassning: kostnad vid volym, svarstid, drift utan uppkoppling och fackspråk som en allmän modell hanterar illa.

Det vi gör

Fastställ om det är motiverat, och gör det då ordentligt

Vi börjar med att pröva om sökning, ledtexter eller en annan grundmodell löser problemet, för det är oftast billigare att bygga och äga. Där anpassning verkligen är motiverad bygger vi datamängden, kör träningen och utvärderar mot en undanhållen mängd från era egna fall. Betjäningen designas för era krav på svarstid och kostnad, med versionering och återställning, för en modell i produktion är något man måste kunna dra sig ur.

Modellingenjörskap

Kompetenser

Finjustering
Modellanpassning
Inbäddningar
Modelloptimering
Modellbetjäning
Modeller med öppen källkod

Vanliga användningsområden

Skär kostnaden per anrop vid volym genom att flytta större delen av trafiken till en mindre, specialiserad modell.
Hantera fackspråk som en allmän modell konsekvent tar fel på.
Kör helt inom er egen gräns där data inte får nå ett gränssnitt hos tredje part.
Uppfyll ett svarstidskrav som en driftad frontmodell inte klarar.

Så levererar vi

Inventera

Fastställ vilka data som finns, vem som äger dem och i vilket skick de faktiskt är.
Dataflöde

Bygg inläsningen, omvandlingen och kvalitetskontrollerna som modellerna bygger på.
Jämför

Jämför angreppssätt på era data i stället för på en offentlig rankinglista.
Betjäna

Driftsätt bakom ett stabilt gränssnitt med versionering, övervakning och en väg tillbaka.

Teknik

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Säkerhet och styrning

Datas härkomst registreras från början till slut, så att det alltid går att besvara varifrån ett värde kom och vilken modellversion som gav ett visst utfall. Personuppgifter minimeras, klassificeras och lagras enligt uttryckliga riktlinjer i stället för som standard. Tränings- och utvärderingsmängder versioneras tillsammans med koden som använder dem.

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

Vi avråder er oftast

Anpassning är motiverad mer sällan än den föreslås, och vi säger hellre det än säljer den. När den är motiverad är arbetet oglamoröst: att bygga datamängden, ärlig utvärdering och en betjäningsväg ni kan drifta. Det är den delen som avgör om det håller.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Hur mycket data behöver vi för att finjustera?

Långt mindre än vad som vanligen antas för stil och format, ofta några hundra välvalda exempel. Att lära modellen verkligt ny kunskap är ett annat problem och löses oftast bättre med sökning.

Slår en finjusterad modell en frontmodell?

På en smal uppgift ibland, och oftast till mycket lägre kostnad och svarstid. På allmänt resonemang nej. Det realistiska mönstret är en mindre modell som tar merparten, med de svåra fallen skickade vidare.

Vad händer när grundmodellen uppdateras?

Er finjustering följer inte med, så ni måste utvärdera om och ofta träna om. Den löpande kostnaden är en del av beslutet, och vi gör den tydlig innan ni binder er.

Kan vi köra modeller med öppen källkod själva?

Ja, och av hänsyn till datalokalisering eller isolering är det ofta just skälet. Det innebär att drifta infrastruktur för modellanrop, vilket har en verklig kostnad, så det bör vara ett medvetet val i stället för en standard.

Relaterade kompetenser

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

LLMOps

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

Läs mer

AI-applikationer och kunskap

RAG-utveckling

Söksystem som förankrar svar i ert eget innehåll, med källhänvisningar och mätbar träffsäkerhet.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Finjustering, inbäddningar, optimering och betjäning, inklusive modeller med öppen källkod och egendriftade modeller.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering