Datos at Modelo ng AI

Inhinyeriya ng Modelo

Karamihan sa use case ng kompanya ay pinakamainam na natutugunan ng isang magaling na pangkalahatang modelong may mahusay na paghahanap. May mga hindi: makikitid na larangan, malaking dami, mahigpit na latency, o datos na hindi maaaring lumabas sa iyong hangganan. Kami ang humahawak sa mga iyon.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Masyadong maagang inaabot ang fine-tuning

Nagfa-fine-tune ang mga koponan upang ayusin ang mga suliraning talagang suliranin sa paghahanap o sa prompt, at pagkatapos ay may sarili na silang modelong dapat panatilihin, suriin at muling ayusin tuwing gumagalaw ang batayang modelo. Tuloy-tuloy ang gastos at bihirang nakabadyet. Samantala, hindi napapansin ang mga tunay na dahilan ng pagpapasadya, gaya ng gastos sa malaking dami, latency, operasyong walang koneksyon at wikang panteknikal na hindi maayos na hinahawakan ng pangkalahatang modelo.

Ang ginagawa namin

Alamin kung nararapat ba, saka gawin nang maayos

Nagsisimula kami sa pagsubok kung nalulutas ba ng paghahanap, ng prompt o ng ibang batayang modelo ang suliranin, dahil karaniwang mas mura iyon parehong buuin at panatilihin. Kung saan tunay na nararapat ang pagpapasadya, binubuo namin ang hanay ng datos, pinapatakbo ang pagsasanay, at sinusuri laban sa isang inihiwalay na hanay mula sa sarili mong mga kaso. Idinidisenyo ang paghahain ayon sa iyong latency at gastos, na may bersyon at daan pabalik, dahil ang modelong nasa produksyon ay isang bagay na kailangan mong makayang atrasan.

Inhinyeriya ng Modelo

Mga kakayahan

Fine-tuning
Pagpapasadya ng modelo
Embedding
Pagpapabuti ng modelo
Paghahain ng modelo
Open-source na modelo

Karaniwang paggamit

Bawasan ang gastos sa inference sa malaking dami sa pamamagitan ng paglipat ng karamihan sa trapiko sa mas maliit at espesyalisadong modelo.
Hawakan ang wikang panteknikal na palaging namamali ang pangkalahatang modelo.
Tumakbo nang buo sa loob ng sarili mong hangganan kung saan hindi maaaring makarating ang datos sa panlabas na API.
Abutin ang hinihinging latency na hindi kayang ibigay ng naka-host na modelong nangunguna.

Paano kami naghahatid

Imbentaryo

Alamin kung anong datos ang mayroon, sino ang may hawak, at ano talaga ang kalagayan nito.
Daluyan

Buuin ang pagpasok, pagbabago at pagsusuri ng kalidad na inaasahan ng mga modelo.
Sukatan

Ihambing ang mga paraan gamit ang datos mo, hindi ang isang pampublikong leaderboard.
Ihain

Ilabas sa likod ng matatag na interface, na may bersyon, pagbabantay at daan pabalik.

Teknolohiya

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Seguridad at pamamahala

Naitatala mula simula hanggang dulo ang pinagmulan ng datos, kaya masasagot palagi kung saan nanggaling ang isang halaga at aling bersyon ng modelo ang gumawa ng isang resulta. Ang personal na datos ay binabawasan, inuuri at iniimbak sa ilalim ng malinaw na patakaran at hindi bilang default. Binebersyon ang mga hanay ng pagsasanay at pagsusuri kasabay ng code na gumagamit ng mga ito.

Mga modelo ng pakikipagtulungan

Proyektong AI

Kami ang may pananagutan sa pagdidisenyo at paghahatid ng isang tinukoy na solusyong AI.

Nakalaang Koponang AI

Pangmatagalang nakalaang lakas ng inhinyeriya na binuo ayon sa teknolohiya at paraan ng paghahatid mo.

Pinamamahalaang AI

Kami ang nagpapatakbo, nagbabantay at patuloy na nagpapabuti ng mga sistemang AI sa produksyon.

Bakit TeamExtension.ai

Karaniwang pipigilan ka namin

Mas madalang nararapat ang pagpapasadya kaysa sa dalas ng pagmumungkahi nito, at mas gugustuhin naming sabihin iyon kaysa ibenta ito. Kapag nararapat ito, walang ningning ang trabaho: pagbuo ng hanay ng datos, tapat na pagsusuri at isang daan ng paghahain na kaya mong patakbuhin. Iyon ang bahaging nagpapasya kung tatagal ito.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Gaano karaming datos ang kailangan sa fine-tuning?

Mas kaunti kaysa sa karaniwang inaakala para sa estilo at pormat, madalas ilang daang maingat na piniling halimbawa. Ibang suliranin ang pagtuturo ng tunay na bagong kaalaman at karaniwang mas mainam itong lutasin sa pamamagitan ng paghahanap.

Matatalo ba ng na-fine-tune na modelo ang nangungunang modelo?

Sa makitid na gawain, minsan oo, at karaniwang sa mas mababang gastos at latency. Sa pangkalahatang pangangatwiran, hindi. Ang makatotohanang anyo ay isang mas maliit na modelong humahawak sa karamihan at umaakyat lamang para sa mahihirap na kaso.

Ano ang mangyayari kapag na-update ang batayang modelo?

Hindi sumasabay ang iyong fine-tune, kaya kailangan mong muling suriin at madalas muling sanayin. Bahagi ng pasya ang tuloy-tuloy na gastos na iyon at nililinaw namin ito bago ka mangako.

Kaya ba naming patakbuhin mismo ang mga open-source na modelo?

Oo, at para sa lokasyon ng datos o paghihiwalay, madalas iyon nga ang dahilan. Ibig sabihin nito ay magpapatakbo ka ng imprastraktura ng inference, na may tunay na gastos, kaya dapat itong sadyang piliin at hindi maging default.

Kaugnay na mga kakayahan

Datos at Modelo ng AI

Saligan ng Datos para sa AI

Ang mga daluyan, kontrol sa kalidad at vector store na inaasahan ng mga sistemang AI upang maging tama.

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

LLMOps

Ilabas, bantayan, suriin at kontrolin ang gastos ng mga modelo ng wika kapag may dala na silang tunay na trapiko.

Alamin pa

Mga Aplikasyon at Kaalaman sa AI

Pagbuo ng RAG

Mga sistema ng paghahanap na nag-aangkla ng sagot sa sarili mong nilalaman, may sipi at may masusukat na katumpakan.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Fine-tuning, embedding, pagpapabuti at paghahain, kasama ang open-source at self-hosted na modelo.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI