Dữ liệu và Mô hình AI

Kỹ thuật mô hình

Phần lớn use case doanh nghiệp được phục vụ tốt nhất bằng một mô hình đa dụng đủ mạnh cộng với truy xuất tốt. Một số thì không: lĩnh vực hẹp, khối lượng lớn, yêu cầu độ trễ ngặt, hoặc dữ liệu không được rời khỏi ranh giới của bạn. Chúng tôi lo những trường hợp đó.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Dịch vụ

Bài toán kinh doanh

Tinh chỉnh bị lôi ra dùng quá sớm

Các nhóm tinh chỉnh để sửa những vấn đề vốn là vấn đề truy xuất hoặc câu lệnh, rồi phải nuôi một mô hình mà họ có nghĩa vụ bảo trì, đánh giá và chỉnh lại mỗi khi mô hình nền thay đổi. Chi phí đó là thường xuyên và hiếm khi được đưa vào ngân sách. Trong khi ấy, những trường hợp tùy biến thực sự chính đáng, gồm chi phí ở quy mô lớn, độ trễ, vận hành ngoại tuyến và thứ ngôn ngữ chuyên ngành mà mô hình đa dụng xử lý kém, lại bị bỏ qua.

Chúng tôi làm gì

Xác định có đáng làm không, rồi làm cho tử tế

Chúng tôi bắt đầu bằng việc thử xem truy xuất, câu lệnh hay một mô hình nền khác có giải được vấn đề không, vì như vậy thường rẻ hơn cả khi xây lẫn khi nuôi. Nơi việc tùy biến thực sự chính đáng, chúng tôi dựng tập dữ liệu, chạy huấn luyện, và đánh giá trên một tập tách riêng lấy từ chính các trường hợp của bạn. Phần phục vụ được thiết kế theo khung độ trễ và chi phí của bạn, có quản lý phiên bản và quay lui, vì một mô hình trên môi trường thật là thứ bạn phải có khả năng rút lui khỏi nó.

Kỹ thuật mô hình

Năng lực

Tinh chỉnh
Tùy biến mô hình
Nhúng vector
Tối ưu mô hình
Phục vụ mô hình
Mô hình mã nguồn mở

Các tình huống sử dụng phổ biến

Giảm chi phí suy luận ở quy mô lớn bằng cách chuyển phần lớn lưu lượng sang một mô hình chuyên biệt nhỏ hơn.
Xử lý thứ ngôn ngữ chuyên ngành mà mô hình đa dụng liên tục hiểu sai.
Chạy hoàn toàn trong ranh giới của bạn, nơi dữ liệu không được tới một API bên ngoài.
Đáp ứng một yêu cầu độ trễ mà mô hình tiên tiến được lưu trữ bên ngoài không thỏa mãn nổi.

Cách chúng tôi triển khai

Kiểm kê

Xác định có dữ liệu gì, ai sở hữu, và thực tế nó đang ở tình trạng nào.
Đường ống

Xây dựng phần nạp, biến đổi và kiểm tra chất lượng mà các mô hình phụ thuộc vào.
Đối chuẩn

So sánh các hướng tiếp cận trên dữ liệu của bạn, chứ không phải trên bảng xếp hạng công khai.
Phục vụ

Triển khai sau một giao diện ổn định, có quản lý phiên bản, giám sát và đường quay lui.

Công nghệ

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Nguồn gốc dữ liệu được ghi nhận đầu cuối, nên luôn trả lời được một giá trị đến từ đâu và phiên bản mô hình nào tạo ra một đầu ra cụ thể. Dữ liệu cá nhân được tối thiểu hóa, phân loại và lưu giữ theo một chính sách rõ ràng chứ không phải theo mặc định. Tập huấn luyện và tập đánh giá được quản lý phiên bản song song với mã sử dụng chúng.

Mô hình hợp tác

Dự án AI

Chúng tôi chịu trách nhiệm thiết kế và bàn giao một giải pháp AI đã được xác định.

Đội AI chuyên trách

Năng lực kỹ thuật chuyên trách dài hạn, xây dựng quanh nền tảng công nghệ và mô hình bàn giao của bạn.

AI vận hành trọn gói

Chúng tôi vận hành, giám sát và liên tục cải tiến các hệ thống AI đang chạy thật.

Vì sao chọn TeamExtension.ai

Thường thì chúng tôi sẽ khuyên bạn đừng làm

Việc tùy biến chính đáng ít hơn nhiều so với số lần nó được đề xuất, và chúng tôi thà nói thẳng còn hơn bán nó cho bạn. Khi nó chính đáng, công việc chẳng hào nhoáng: dựng tập dữ liệu, đánh giá trung thực, và một đường phục vụ mà bạn vận hành được. Đó mới là phần quyết định nó có đứng vững hay không.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Cần bao nhiêu dữ liệu để tinh chỉnh?

Ít hơn nhiều so với mọi người vẫn nghĩ, nếu là về văn phong và định dạng, thường vài trăm ví dụ được chọn kỹ. Dạy kiến thức thực sự mới là bài toán khác và thường giải bằng truy xuất thì tốt hơn.

Mô hình đã tinh chỉnh có thắng được mô hình tiên tiến không?

Trên một tác vụ hẹp thì đôi khi có, và thường với chi phí cùng độ trễ thấp hơn nhiều. Trên suy luận tổng quát thì không. Mô thức thực tế là một mô hình nhỏ hơn gánh phần lớn và chuyển lên cấp cao hơn cho các ca khó.

Chuyện gì xảy ra khi mô hình nền được cập nhật?

Bản tinh chỉnh của bạn không đi theo nó, nên bạn phải đánh giá lại và thường phải huấn luyện lại. Chi phí thường xuyên đó là một phần của quyết định và chúng tôi nói rõ trước khi bạn cam kết.

Chúng tôi tự chạy mô hình mã nguồn mở được không?

Được, và với yêu cầu về nơi lưu trữ dữ liệu hay cách ly thì đó thường chính là lý do. Nhưng nó đồng nghĩa với việc vận hành hạ tầng suy luận, vốn có chi phí thật, nên đó nên là một lựa chọn có chủ ý chứ không phải mặc định.

Năng lực liên quan

Dữ liệu và Mô hình AI

Nền tảng dữ liệu cho AI

Các đường ống, biện pháp kiểm soát chất lượng và kho vector mà hệ thống AI dựa vào để làm đúng.

Tìm hiểu thêm

Hạ tầng AI và LLMOps

LLMOps

Triển khai, giám sát, đánh giá và kiểm soát chi phí cho mô hình ngôn ngữ khi chúng đã gánh lưu lượng thật.

Tìm hiểu thêm

Ứng dụng AI và Tri thức

Phát triển RAG

Hệ thống truy xuất neo câu trả lời vào chính nội dung của bạn, có trích dẫn và độ chính xác đo được.

Tìm hiểu thêm

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn

Tinh chỉnh, nhúng vector, tối ưu và phục vụ, bao gồm cả mô hình mã nguồn mở và tự vận hành.

Trao đổi với chuyên gia AI Bắt đầu đánh giá AI