Hạ tầng AI và LLMOps

MLOps

Dự báo, chấm điểm, phân loại và phát hiện bất thường gánh tải chạy thật nhiều hơn bất cứ thứ gì mang tính tạo sinh, ở phần lớn doanh nghiệp. Chúng tôi xây vòng đời quanh chúng: triển khai, giám sát, huấn luyện lại và quay lui.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Dịch vụ

Bài toán kinh doanh

Không xác định được mô hình nào đã ra quyết định đó

Mô hình được triển khai từ một notebook, được huấn luyện lại bằng tay, và được đánh phiên bản bằng tên tệp. Sáu tháng sau chẳng ai nói được phiên bản nào tạo ra một quyết định cụ thể, nó được huấn luyện bằng dữ liệu gì, hay nó có còn chạy tốt không. Với bất cứ thứ gì mà một cơ quan quản lý hay một kiểm toán viên có thể hỏi tới, đó không phải chuyện nợ kỹ thuật mà là một mức phơi nhiễm.

Chúng tôi làm gì

Làm cho vòng đời trở nên nhàm chán

Mô hình được đánh phiên bản cùng dữ liệu và mã đã tạo ra nó, được triển khai qua một đường ống thay vì bằng tay, và được phục vụ sau một giao diện ổn định. Hiệu năng và phân phối đầu vào được giám sát, nên độ trôi được phát hiện chứ không phải suy ra từ kết quả kinh doanh. Việc huấn luyện lại chạy theo lịch hoặc theo điều kiện kích hoạt, được đánh giá trên một tập tách riêng, và chỉ được đưa lên khi nó thắng bản đang chạy. Quay lui là một thao tác thường ngày.

MLOps

Năng lực

Triển khai học máy
Quản lý vòng đời mô hình
Giám sát
Huấn luyện lại
CI/CD cho học máy
Sổ đăng ký mô hình

Các tình huống sử dụng phổ biến

Đưa các mô hình đang chạy từ notebook vào một đường ống triển khai được quản trị.
Phát hiện độ trôi trên các mô hình mà hiện chẳng ai theo dõi hiệu năng.
Thiết lập khả năng tái lập cho các mô hình hỗ trợ những quyết định chịu quản lý.
Tự động hóa việc huấn luyện lại vốn đang là một việc thủ công mà ai đó phải nhớ để chạy.

Cách chúng tôi triển khai

Đánh giá

Xác định các ràng buộc: nơi lưu trữ, độ trễ, chi tiêu và những gì đang chạy sẵn.
Thiết kế kiến trúc

Thiết kế cổng vào, định tuyến, bộ nhớ đệm và chuyển dự phòng để lựa chọn nhà cung cấp luôn đảo ngược được.
Gắn đo đạc

Đấu nối khả năng quan sát, đánh giá và quy chi phí trước khi lưu lượng đổ về.
Vận hành

Chạy theo mức dịch vụ đã thỏa thuận, rà soát công suất và chi tiêu theo chu kỳ.

Công nghệ

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Nơi dữ liệu được phép xử lý là một cấu hình, không phải một giả định: mô hình có thể chạy trong chính tenant đám mây của bạn hoặc trên phần cứng của bạn khi yêu cầu về nơi lưu trữ hay cách ly đòi hỏi như vậy. Lưu lượng đi qua cổng vào đều được xác thực, quy về một nhóm cụ thể và ghi nhật ký, và đó chính là thứ khiến cả dấu vết kiểm toán lẫn mô hình chi phí trở nên khả thi.

Independently audited against

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

Đây là kỹ thuật bình thường áp dụng cho mô hình

Quản lý phiên bản, đường ống, giám sát và quay lui đều là những bài toán đã giải xong trong phần mềm; chúng chỉ được áp dụng thiếu nhất quán cho mô hình vì mô hình đến từ ngả khoa học dữ liệu chứ không phải ngả kỹ thuật. Chúng tôi mang kỷ luật kỹ thuật vào mà không vứt bỏ những gì đội khoa học dữ liệu đã xây.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Chúng tôi có cần một nền tảng MLOps riêng không?

Thường là không. Hệ CI/CD, nền tảng container và hệ khả năng quan sát sẵn có của bạn đã bao phủ phần lớn, chỉ cần thêm một sổ đăng ký mô hình. Một nền tảng riêng chỉ xứng đáng ở quy mô lớn, chứ không phải với ba mô hình.

Mô hình nên được huấn luyện lại bao lâu một lần?

Khi hiệu năng hoặc phân phối đầu vào nói vậy, chứ không theo lịch. Huấn luyện lại định kỳ mà không đánh giá chính là cách một mô hình tệ hơn lọt lên môi trường thật.

Còn khả năng tái lập thì sao?

Phiên bản mô hình, phiên bản dữ liệu huấn luyện, phiên bản mã và siêu tham số được ghi lại cùng nhau. Không có những thứ đó thì không thể trả lời trung thực câu hỏi của cơ quan quản lý về một quyết định trong quá khứ.

Cái này có song hành được với phần việc tạo sinh của chúng tôi không?

Lẽ ra phải vậy. Cùng một sổ đăng ký, đường ống và hệ khả năng quan sát phục vụ được cả hai, còn coi chúng là hai mảnh tách rời thì nhân đôi chi phí và làm vụn nát việc quản trị.

Năng lực liên quan

Hạ tầng AI và LLMOps