Інфраструктура ШІ та експлуатація мовних моделей

Експлуатація машинного навчання

Прогнозування, скоринг, класифікація та виявлення аномалій несуть у більшості підприємств більше продуктивного навантаження, ніж усе генеративне. Ми будуємо навколо них життєвий цикл: розгортання, спостереження, перенавчання та відкат.

Бізнес-задача

Модель, що ухвалила рішення, неможливо впізнати

Моделі розгортаються з блокнота, перенавчаються вручну й версіюються ім'ям файлу. За пів року ніхто не скаже, яка версія дала конкретне рішення, на яких даних вона навчалася і чи працює вона ще. Для всього, про що може спитати регулятор чи аудитор, це не технічний борг, а вразливість.

Чим ми займаємося

Зробити життєвий цикл нудним

Моделі версіюються разом із даними та кодом, що їх дали, розгортаються конвеєром, а не вручну, і обслуговуються за стабільним інтерфейсом. Показники та розподіл вхідних даних відстежуються, тож дрейф виявляється, а не вгадується за бізнес-результатами. Перенавчання йде за розкладом або за подією, оцінюється за відкладеним набором і просувається лише якщо перевершує робочу версію. Відкат — рутинна операція.

Експлуатація машинного навчання

Компетенції

  • Розгортання машинного навчання

  • Керування життєвим циклом моделей

  • Спостереження

  • Перенавчання

  • Безперервна інтеграція та доставка для машинного навчання

  • Реєстри моделей

Типові сценарії застосування

Типові сценарії застосування

  • Перевести моделі, що працюють із блокнотів, у керований конвеєр розгортання.
  • Виявити дрейф у моделей, показники яких зараз ніхто не відстежує.
  • Забезпечити відтворюваність моделей, що підтримують регульовані рішення.
  • Автоматизувати перенавчання, яке зараз є ручною задачею, про яку треба згадати.

Як ми працюємо

Як ми працюємо

  1. Оцінювання

    Встановити обмеження: резидентність, затримки, витрати і те, що вже працює.

  2. Проєктування

    Спроєктувати шлюз, маршрутизацію, кешування та перемикання при відмові, щоб вибір постачальника лишався оборотним.

  3. Оснащення

    Спостережуваність, оцінювання та віднесення витрат під'єднані до появи трафіку.

  4. Експлуатація

    Робота за узгодженими рівнями обслуговування, з періодичним переглядом потужності та витрат.

Технології

Технології

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Безпека та врядування

Безпека та урядування

Де можуть оброблятися дані, це налаштування, а не припущення: моделі можуть працювати у вашому хмарному орендованому просторі або на вашому обладнанні, якщо цього вимагають резидентність чи ізоляція. Трафік через шлюз проходить перевірку справжності, відноситься до команди й записується, що й уможливлює водночас аудиторський слід і модель витрат.

Моделі співпраці

Моделі співпраці

Проєкт зі ШІ

Ми беремо на себе відповідальність за проєктування та постачання визначеного рішення зі ШІ.

Виділена команда зі ШІ

Довгострокова виділена інженерна потужність, побудована навколо ваших технологій і моделі постачання.

Керований ШІ

Ми експлуатуємо, відстежуємо та безперервно вдосконалюємо продуктивні системи зі ШІ.

Чому TeamExtension.ai

Це звичайна інженерія, застосована до моделей

Версіювання, конвеєри, спостереження та відкат — розв'язані задачі в розробці ПЗ; до моделей вони просто застосовуються непослідовно, бо моделі прийшли з науки про дані, а не з інженерії. Ми приносимо інженерну дисципліну, не викидаючи того, що побудувала команда з даних.

Обрані клієнти

Поширені запитання

Поширені запитання

Чи потрібна нам окрема платформа для експлуатації моделей?
Часто ні. Ваші наявні конвеєри складання й доставки, платформа контейнерів і стек спостережуваності покривають більшу частину, якщо додати реєстр моделей. Окрема платформа виправдовує себе за масштабу, а не на трьох моделях.
Як часто треба перенавчати моделі?
Коли про це говорять показники чи розподіл вхідних даних, а не за календарем. Перенавчання за розкладом без оцінювання — це спосіб вивести в продуктив гіршу модель.
Як бути з відтворюваністю?
Версія моделі, версія навчальних даних, версія коду та гіперпараметри фіксуються разом. Без цього на питання регулятора про минуле рішення не можна відповісти чесно.
Чи може це співіснувати з нашою генеративною роботою?
Має. Той самий реєстр, конвеєр і спостережуваність обслуговують обидві частини, а поділ їх на два господарства подвоює витрати й дробить урядування.

Обговорити вашу ініціативу у сфері ШІ

Керування життєвим циклом машинного навчання: розгортання, спостереження, перенавчання та безперервна доставка.