Imprastraktura ng AI at LLMOps

MLOps

Ang paghula, pagbibigay ng puntos, pag-uuri at pagtukoy ng kakaiba ay mas malaki ang dalang trabaho sa produksyon kaysa sa anumang generative sa karamihan ng kompanya. Binubuo namin ang siklo sa paligid ng mga ito: paglalabas, pagbabantay, muling pagsasanay at pagbalik.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Hindi matukoy ang modelong gumawa ng desisyon

Inilalabas ang mga modelo mula sa isang notebook, muling sinasanay nang manu-mano, at binebersyon ayon sa pangalan ng file. Makalipas ang anim na buwan, walang makapagsabi kung aling bersyon ang naglabas ng isang desisyon, anong datos ang nagsanay dito, o kung maayos pa ba ito. Para sa anumang maaaring itanong ng regulator o auditor, hindi iyon suliranin ng teknikal na utang kundi isang panganib.

Ang ginagawa namin

Gawing nakakabagot ang siklo

Binebersyon ang mga modelo kasama ang datos at code na gumawa sa kanila, inilalabas sa pamamagitan ng daluyan at hindi manu-mano, at inihahain sa likod ng matatag na interface. Binabantayan ang pagganap at ang pamamahagi ng input, kaya natutuklasan ang paglihis sa halip na hinuhulaan mula sa resulta ng negosyo. Nakaiskedyul o may pampasimula ang muling pagsasanay, sinusuri laban sa inihiwalay na hanay, at isinusulong lamang kung natalo nito ang kasalukuyang tumatakbo. Karaniwang gawain ang pagbalik.

MLOps

Mga kakayahan

Paglalabas ng ML
Pamamahala ng siklo ng modelo
Pagbabantay
Muling pagsasanay
CI/CD para sa ML
Model registry

Karaniwang paggamit

Ilipat sa isang pinamamahalaang daluyan ng paglalabas ang mga modelong tumatakbo mula sa notebook.
Tuklasin ang paglihis sa mga modelong walang sumusubaybay sa pagganap ngayon.
Magtatag ng kakayahang ulitin para sa mga modelong sumusuporta sa mga regulated na desisyon.
Awtomatikohin ang muling pagsasanay na ngayon ay manu-manong gawaing kailangang alalahanin ng isang tao.

Paano kami naghahatid

Suriin

Tukuyin ang mga hadlang: lokasyon, latency, gastos at kung ano ang tumatakbo na.
Idisenyo

Idisenyo ang gateway, ruta, cache at failover upang manatiling nababago ang pagpili ng provider.
Sukatin

Ikabit ang observability, pagsusuri at pagtukoy ng gastos bago dumating ang trapiko.
Patakbuhin

Patakbuhin ayon sa napagkasunduang antas ng serbisyo, na sinusuri ang kapasidad at gastos sa bawat siklo.

Teknolohiya

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Seguridad at pamamahala

Ang lugar kung saan maaaring iproseso ang datos ay isang setting at hindi isang palagay: maaaring tumakbo ang mga modelo sa sarili mong cloud tenancy o sa sarili mong hardware kung hinihingi ito ng lokasyon o paghihiwalay. Ang trapikong dumadaan sa gateway ay pinapatunayan, itinutugma sa isang koponan at naitatala, at iyon ang dahilan kung bakit posible ang audit trail at ang modelo ng gastos.

Independently audited against

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 inhinyeriya ito na ginamit sa mga modelo

Nalutas nang mga suliranin sa software ang pagbebersyon, ang mga daluyan, ang pagbabantay at ang pagbalik; hindi lamang sila pare-parehong nagagamit sa mga modelo dahil sa daang agham ng datos dumaan ang mga modelo at hindi sa daang inhinyeriya. Dinadala namin ang disiplinang pang-inhinyeriya nang hindi itinatapon ang ginawa ng koponan sa agham ng datos.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Kailangan ba namin ng nakalaang plataporma ng MLOps?

Madalas hindi. Nasasaklaw na ng umiiral mong CI/CD, plataporma ng container at sistema ng observability ang karamihan, na may dagdag na model registry. Nagiging sulit ang nakalaang plataporma sa malaking antas, hindi sa tatlong modelo.

Gaano kadalas dapat muling sanayin ang mga modelo?

Kapag sinabi ng pagganap o ng pamamahagi ng input, hindi ayon sa kalendaryo. Ang nakatakdang muling pagsasanay na walang pagsusuri ang paraan kung paano nakakarating sa produksyon ang mas malalang modelo.

Paano naman ang kakayahang ulitin?

Magkasamang naitatala ang bersyon ng modelo, ang bersyon ng datos ng pagsasanay, ang bersyon ng code at ang mga hyperparameter. Kung wala iyon, hindi masasagot nang tapat ang tanong ng regulator tungkol sa nakaraang desisyon.

Kaya ba nitong sumabay sa aming generative na gawain?

Dapat nga. Ang parehong registry, daluyan at observability ay naglilingkod sa dalawa, at ang paghihiwalay sa kanila bilang magkaibang lupain ay dumodoble ng gastos at humahati ng pamamahala.

Kaugnay na mga kakayahan

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

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

Pinamamahalaang Serbisyo ng AI

Pinapatakbo, binabantayan at patuloy naming pinapabuti ang mga sistemang AI na may dala nang tunay mong trabaho sa produksyon.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Pamamahala ng siklo para sa machine learning: paglalabas, pagbabantay, muling pagsasanay at CI/CD.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI