uk

Мова

Дані та моделі ШІ

Інженерія моделей

Більшості корпоративних застосувань найкраще пасує сильна загальна модель із добрим пошуком. Деяким ні: вузькі галузі, великий обсяг, жорсткі вимоги до затримки або дані, що не можуть покинути вашу межу. Цим займаємося ми.

Обговорити вашу ініціативу у сфері ШІ Послуги

Бізнес-задача

До донавчання вдаються надто рано

Команди донавчають, щоб розв'язати задачі, які були задачами пошуку чи підказки, і отримують модель, яку треба супроводжувати, оцінювати й перенавчати за кожного зсуву базової моделі. Ці витрати постійні й рідко закладені в бюджет. Тим часом справжні приводи для налаштування — вартість за обсягу, затримка, робота без зв'язку та предметна мова, з якою загальна модель дає раду погано, — лишаються поза увагою.

Чим ми займаємося

Встановити, чи це виправдано, і зробити як слід

Ми починаємо з перевірки, чи розв'язують задачу пошук, підказка або інша базова модель, бо це зазвичай дешевше у створенні та володінні. Там, де налаштування справді виправдане, ми формуємо набір даних, проводимо навчання й оцінюємо за відкладеним набором із ваших власних випадків. Обслуговування проєктується під ваші вимоги до затримки та витрат, із версіями й відкатом, бо модель у продуктиві — це артефакт, від якого треба вміти відступити.

Інженерія моделей

Компетенції

  • Донавчання

  • Налаштування моделей

  • Векторні подання

  • Оптимізація моделей

  • Обслуговування моделей

  • Моделі з відкритим кодом

Типові сценарії застосування

Типові сценарії застосування

  • Знизити вартість виведення за обсягу, перевівши основний трафік на меншу спеціалізовану модель.
  • Дати раду предметній мові, яку загальна модель стабільно розуміє хибно.
  • Працювати повністю в межах вашої границі, де дані не можуть дійти до стороннього інтерфейсу.
  • Виконати вимогу щодо затримки, якій розміщена передова модель не відповідає.

Як ми працюємо

Як ми працюємо

  1. Аудит

    Встановити, які дані є, хто ними володіє та в якому вони насправді стані.

  2. Конвеєр

    Побудувати приймання, перетворення та перевірки якості, від яких залежать моделі.

  3. Порівняння

    Порівняти підходи на ваших даних, а не за публічним рейтингом.

  4. Обслуговування

    Розгорнути за стабільним інтерфейсом із версіюванням, спостереженням і шляхом відкату.

Технології

Технології

  • Python
  • dbt
  • Apache Airflow
  • Snowflake
  • Databricks
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • PyTorch
  • Hugging Face

Безпека та врядування

Безпека та урядування

Походження даних фіксується від початку до кінця, тож завжди можна відповісти, звідки взялося значення і яка версія моделі дала той чи інший результат. Персональні дані мінімізуються, класифікуються та зберігаються за явною політикою, а не за замовчуванням. Навчальні та оцінювальні набори версіюються разом із кодом, який їх використовує.

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

Зазвичай ми вас від цього відмовимо

Налаштування виправдане рідше, ніж його пропонують, і ми радше скажемо про це, ніж продамо його. Коли воно виправдане, робота неефектна: формування набору даних, чесне оцінювання та шлях обслуговування, який ви зможете експлуатувати. Саме це вирішує, чи встоїть результат.

Обрані клієнти

Поширені запитання

Поширені запитання

Скільки даних потрібно для донавчання?
Значно менше, ніж заведено вважати, якщо йдеться про стиль і формат: часто кількох сотень добре дібраних прикладів. Навчити справді нових знань — інша задача, і її зазвичай краще розв'язувати пошуком.
Чи випередить донавчена модель передову?
На вузькій задачі іноді так, і зазвичай за суттєво менших витрат і затримки. На загальному міркуванні ні. Реалістична схема — менша модель на основному обсязі з передачею складних випадків вище.
Що відбувається при оновленні базової моделі?
Ваше донавчання разом із нею не переїжджає, тож ви наново оцінюєте й часто перенавчаєте. Ці постійні витрати — частина рішення, і ми говоримо про них явно до ухвалення зобов'язань.
Чи можемо ми самі запускати моделі з відкритим кодом?
Так, і за вимог до резидентності чи ізоляції це часто і є приводом. Це означає експлуатацію інфраструктури виведення з реальними витратами, тож рішення має бути свідомим, а не ухваленим за замовчуванням.

Суміжні компетенції

Суміжні компетенції

Дані та моделі ШІ

Інженерія даних для ШІ

Конвеєри, контроль якості та векторні сховища, від яких залежить правильність систем зі ШІ.

Дізнатися більше

Інфраструктура ШІ та експлуатація мовних моделей

Експлуатація мовних моделей

Розгортайте, відстежуйте, оцінюйте та контролюйте витрати мовних моделей, коли вони несуть реальний трафік.

Дізнатися більше

Застосунки ШІ та знання

Розробка пошуку та генерації

Системи пошуку, що обґрунтовують відповіді вашим власним вмістом, із посиланнями та вимірною точністю.

Дізнатися більше

Обговорити вашу ініціативу у сфері ШІ

Донавчання, векторні подання, оптимізація та обслуговування, включно з відкритими та самостійно розміщеними моделями.

Поговорити з експертом із ШІ Розпочати оцінювання ШІ