AI és ML megoldások

Kinek szól ez

A legtöbb mesterséges intelligencia projekt nem azért bukik meg, mert rossz a modell, hanem azért, mert soha nem volt éles környezetre kész. A Jupyter notebookban működő prototípus nem rendszer. Egy modell megbízható szolgáltatássá alakítása valódi tervezést igényel: adatfolyamokat, következtetési infrastruktúrát, megfigyelést, fallback logikát és költségszabályozást.

Van egy mesterséges intelligencia prototípusa, amely demókban működik, de valós terhelés vagy valós adatok esetén meghibásodik
Nincs figyelése a modelleltolódásra, romlásra vagy csendes hibákra
A következtetés túl lassú vagy túl drága a tényleges használati mennyiséghez képest
Az adatfolyam egy manuális folyamat, amely megszakad, ha valaki szabadságon van
Ön egy szállítói LLM API-ra támaszkodik, és nincs tartaléka, ha megváltoztatja az árat, viselkedését vagy elérhetőségét
Finomhangolnia vagy betanítania kell egy modellt a saját adataira, de ehhez nincs megfelelő infrastruktúrája

Amit szállítunk

Az éles környezetben megbízhatóan működő mesterséges intelligencia funkciók, nem pedig olyan demók, amelyek egyszer működnek ellenőrzött környezetben.

ML modell fejlesztés

Egyedi modellfejlesztés osztályozási, regressziós, rangsorolási, anomália-észlelési, NLP- és számítógépes látási feladatokhoz, az Ön adatai és korlátai, nem pedig az aktuális trend alapján kiválasztva.

Modellválasztás és alapállapot-értékelés
Funkciótervezés és adat-előfeldolgozás
Képzés, érvényesítés és hiperparaméter-hangolás
Modellverzió és kísérletkövetés

LLM integráció és RAG

Nagy nyelvi modellek gyakorlati integrálása a termékbe, a visszakereséssel bővített generálással (RAG), az azonnali tervezéssel, a védőkorlátokkal és a kezdetektől fogva beépített költségkezeléssel.

RAG pipeline tervezés és kivitelezés
Gyors tervezés és optimalizálás
Kimenet érvényesítése és védőkorlátok
Szállítói tartalék és költségszabályozás

Betanítási és következtetési pipeline-ok

Automatizált, reprodukálható folyamatok az adatok előkészítéséhez, a modell betanításához és a telepítéshez, így az átképzés ütemezett művelet, nem pedig kézi tülekedés.

Adatbeviteli és előfeldolgozási folyamatok
Elosztott képzés (ha szükséges)
Modell-nyilvántartás és munkadarab-kezelés
CI/CD a modell átképzéséhez

Éles környezetben történő következtetés és monitorozás

Olyan infrastruktúra kiszolgálása, amely gyors, költséghatékony és megfigyelhető következtetéseket von le. Nyomon követjük a modell viselkedését a termelésben, így a problémákat azelőtt észleljük, hogy a felhasználók észrevennék.

REST és kötegelt következtetés API-k
A modell teljesítményének figyelése
Elsodródás észlelése és riasztás
Késés és költségoptimalizálás

Hogyan működik

Az AI-projektek meghiúsulási aránya magas, mivel a csapatok kihagyják az adatok és az infrastruktúra értékelését, és rögtön az építkezéshez kezdenek. Mi nem.

Adatok és megvalósíthatósági értékelés (1-3 hét). Ellenőrizzük adatait: mennyiség, minőség, címkézés és frissesség. Őszinte értékelést adunk arról, hogy mi érhető el és mi nem, mielőtt elkötelezné magát egy építkezés mellett. Egyes projektek még nem állnak készen az ML-re, és ezt fogjuk mondani.
Modellválasztás és alaphelyzet (1-2 hét). Először egyszerű megközelítésekkel állítunk fel egy alapvonalat. Ha egy heurisztikus vagy szabályalapú rendszer elég jó, akkor elmondjuk: olcsóbb és karbantarthatóbb, mint egy betanított modell.
Pipeline és infrastruktúra tervezése (1-2 hét). Megtervezzük a betanítási folyamatot, a következtetési architektúrát és a megfigyelési stratégiát. Ezt dokumentáljuk és felülvizsgáljuk az építés megkezdése előtt.
Építés és betanítás (4-16 hét). Pipeline implementáció, modell betanítás, értékelés és iteráció. Mérföldkövekben, értékelő jelentésekkel minden szakaszban.
Éles környezetbe helyezés és felügyelet beállítása. Inference API telepítve az infrastruktúrára. Felügyeleti műszerfalak a helyükön. A riasztás az eltolódásra és a teljesítmény romlására van konfigurálva.
Átadás és dokumentáció. Teljes rendszerdokumentáció: adatséma, modellkártya, folyamatábra, telepítési üzemeltetési kézikönyv. Csapata nélkülünk is átképezheti és átcsoportosíthatja.

Tájékoztató árképzés

A mesterséges intelligencia és az ML költségek jobban eltérnek más szoftvereknél; nagymértékben függenek az adatok készenlététől, a modell összetettségétől és az infrastruktúra követelményeitől.

Megvalósíthatósági tanulmány és a koncepció bizonyítása

Mit takar: Adatértékelés, alapmodell, kezdeti értékelés és írásos ajánlás arra vonatkozóan, hogy folytassuk-e az élesítést, és ez mennyibe kerülne.

A legjobb: Csapatoknak, akiknek ellenőrizniük kell, hogy az ML a megfelelő megközelítés-e, mielőtt nagyobb költségvetést vállalnának.

LLM integráció vagy RAG rendszer

Mit takar: Nagy nyelvi modell éles környezetre kész integrálása a termékbe vagy a munkafolyamatba: RAG-folyamat, gyors tervezés, korlátok, fallback logika és felügyelet. Tartalmazza a megfelelő költségkezelést, így Ön nem kap váratlan API-számlát.

A legjobb: Olyan termékek, amelyekhez dokumentumok megértésére, szemantikai keresésre, osztályozásra vagy generálásra van szükség.

Teljes éles környezetre kész ML rendszer

Mit takar: Végponttól végpontig: adatfolyam, egyéni modell betanítás, következtetés API, figyelés és eltolódás észlelése. Megbízhatóságra készült, nem bemutató környezet.

A legjobb: Ellenőrzött használati esetekkel rendelkező csapatok, akiknek olyan rendszerre van szükségük, amely nagy méretekben működik, és idővel karbantartható és újratanítható.

A tartományok tájékoztató jellegűek. A végső díjak az adatok készenlététől, a modell összetettségétől és az infrastruktúra hatókörétől függenek, mindezt a felderítés során értékelik.

AI és ML