Přeskočit na obsah
BigTree108

Služby a poradenství v oblasti MLOps

Služby a poradenství v oblasti MLOps: platformy pro strojové učení, CI/CD pro modely, sledování experimentů a registry modelů, provoz modelů a autoscaling, infrastruktura GPU, monitoring driftu, LLMOps pro aplikace s jazykovými modely a governance modelů, s dedikovanými MLOps inženýry pro váš tým nebo s platformou MLOps dodanou na klíč.

Zakázky v oblasti MLOps, které přebíráme

  • Zřízení platformy pro strojové učení

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform nebo Databricks, případně Kubeflow a MLflow na vašem vlastním clusteru Kubernetes, definované v Terraform s oddělenými prostředími pro vývoj, staging a produkci a přístupem přes vašeho poskytovatele identit.

  • Sledování experimentů a registr modelů

    Běhy, parametry, metriky a artefakty zaznamenané v MLflow 3 nebo Weights & Biases a každý model registrovaný s kódem, daty a parametry, ze kterých vznikl, a poté povýšený do produkce na základě zaznamenaného schválení, a ne ručně zkopírovaným souborem.

  • CI/CD pro strojové učení

    Tréninkový kód kontrolovaný linterem a testovaný u každého pull requestu, kontroly dat a modelů spouštěné v GitHub Actions, Azure DevOps nebo GitLab CI a nový model vydaný jen tehdy, když na dohodnuté evaluační sadě překoná ten současný.

  • Inferenční endpointy a autoscaling

    Inference v reálném čase i dávková na KServe, Ray Serve, BentoML, endpointech SageMaker AI nebo online endpointech Azure Machine Learning, škálovaná na nulu, když je model nečinný, nasazovaná pomocí canary a shadow deploymentů, s měřenou latencí a cenou za tisíc predikcí.

  • Monitoring modelů a upozornění na drift

    Drift vstupů, drift predikcí a živá přesnost vůči zpožděné skutečnosti (ground truth) sledované v Evidently, Arize nebo vašem stacku s Grafanou, upozornění směrovaná týmu, který model vlastní, a opakovaný trénink spouštěný dohodnutou hranicí, a ne kalendářem.

  • Infrastruktura GPU a náklady

    Node pooly s GPU na AKS, EKS nebo GKE s NVIDIA GPU Operator, tréninkové úlohy řazené do fronty v Kueue nebo Ray, spot kapacita pro běhy, které se obnovují z checkpointů, a náklady na inferenci snížené kvantizací, dávkováním a správně dimenzovanými instancemi.

  • Zřízení feature store

    Feast, feature tabulky Databricks nebo feature store v SageMaker AI, takže trénink i živé predikce čtou featury spočítané stejným kódem, s point-in-time spojeními pro tréninkové sady a vyhledáváním s nízkou latencí pro provoz.

  • LLMOps

    Prompty a nastavení vyhledávání verzované jako kód, každé vydání podmíněné během evaluace, trasování v MLflow nebo Langfuse, gateway, například LiteLLM, pro směrování, limity četnosti a náklady po týmech, a modely s otevřenými váhami provozované pomocí vLLM na KServe.

  • Governance modelů a auditní stopa

    Karty modelů, lineage od zdrojových dat po nasazení, záznamy o schválení a přístupové logy uložené v registru, ve formě, kterou vyžadují dokumentační povinnosti ISO/IEC 42001 a nařízení EU o umělé inteligenci (EU AI Act), s evidencí osobních údajů v tréninkových sadách, aby je bylo možné na žádost odstranit.

MLOps inženýři do vašeho týmu

  • Dedikovaní MLOps inženýři

    MLOps inženýři, kteří nastoupí do vašeho týmu na plný úvazek, pracují ve vašich nástrojích a procesu a zodpovídají se vašemu vedoucímu. Pohovor s nimi vedete vy; my neseme ukrajinskou smlouvu, mzdy, fakturaci a dovolenou.

  • Projekty v oblasti „MLOps“

    Vymezená část práce v oblasti „MLOps“ s rozsahem, pevným plánem a jmenovaným vedoucím na naší straně, který odpovídá za výsledek a o postupu informuje ve vašich kanálech.

  • Průběžná spolupráce v oblasti „MLOps“

    Průběžná služba v oblasti „MLOps“: každý měsíc stejní lidé, backlog, kterému určujete priority, a hodiny, které vidíte v našem portálu i na faktuře.

Stránka o dedikovaném týmu vysvětluje, jak se specialisté připojují k vašemu týmu, a stránka o outsourcingu pokrývá dodávku projektů, převzetí systémů a jak účtujeme.

Kdo pracuje na vašem zadání v oblasti „MLOps“

  • MLOps inženýři

    Pipeline, registry, provoz a monitoring

  • Inženýři strojového učení

    Modely a evaluace, které pipeline spouštějí

  • Cloud a DevOps inženýři

    Kubernetes, GPU, sítě a Terraform

  • Datoví inženýři

    Pipeline featur a tréninková data

  • Vývojáři Python

    API a služby kolem modelů

Modely, které se dostanou do produkce a zůstanou v ní

Většina práce v MLOps je inženýrství kolem modelu: trénink, který lze zopakovat z verzí kódu a dat, registr s lineage, vydání podmíněná evaluací a monitoring, který vlastníkovi řekne, kdy přesnost klesá. Stávající řešení se nejdřív posoudí jen pro čtení a dřív než se cokoli změní, dostanete písemný seznam mezer v pořadí podle rizika.

Platforma je kód jako každý jiný: infrastruktura v Terraform, pipeline v Gitu, CI, které se do cloudu přihlašuje federovanými přihlašovacími údaji, a ne uloženými klíči, tajné klíče v trezoru a závislosti na aktuálních verzích, takže cesta modelu do produkce je pokaždé stejná a lze ji následně auditovat.

Další služby v oblasti dat a AI, které poskytujeme

Přehled: Data a AI

Otázky k MLOps

V jakých odvětvích pracují vaši MLOps inženýři?

U AI a datových produktů, kde se každý týden trénuje a vydává mnoho modelů; ve fintechu pro modely podvodů a úvěrů, které musí obstát při auditu; v e-commerce a maloobchodu pro doporučovací, vyhledávací a predikční modely; ve zdravotnictví pro modely, které potřebují dohledatelná tréninková data; v reklamě a marketingových technologiích pro modely nabídek a publika přetrénovávané denně; a u podnikových SaaS pro funkce strojového učení dodávané uvnitř produktu.

Potřebujeme Kubeflow, nebo stačí spravovaná platforma?

Spravovaná platforma, například Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform nebo Databricks, pokryje většinu týmů s hrstkou modelů, které nechtějí provozovat clustery. Kubeflow, KServe a MLflow na Kubernetes se vyplatí, když provozujete mnoho modelů, potřebujete stejnou platformu v několika cloudech nebo chcete přímou kontrolu nad náklady na GPU.

Dokážete dostat modely z notebooků našich datových vědců do produkce?

Ano. Kód z notebooku se stane otestovanou tréninkovou pipeline, model se zaregistruje se svými daty a parametry, provozuje se za endpointem nebo jako dávková úloha a monitoruje se, zatímco vaši datoví vědci dál pracují tak, jak jsou zvyklí.

Jak rychle mohou nastoupit MLOps inženýři?

Když je k dispozici ten pravý MLOps inženýr, začátek brzdí jen váš pohovor, NDA a převod práv duševního vlastnictví. Jinak vedeme hledání, které obvykle přinese profily kandidátů do dvou až tří týdnů, a nikdo nenastoupí, dokud neřeknete ano.

Jak probíhá najímání přes BigTree108 (role: MLOps inženýři)?

Řekněte nám, jakou práci, jakou seniority a kolik hodin potřebujete. Navrhneme jednoho nebo dva lidi s jejich profily, pohovoříte s nimi stejně jako s vlastním zaměstnancem a podepíšete jednu smlouvu s BIG TREE 108 LLC a budete dostávat jednu fakturu měsíčně.

Komu patří práce, kterou vytvářejí?

Vám. Každý specialista má podepsanou smlouvu s BigTree108, která převádí všechny výsledky práce na společnost, a naše smlouva s vámi je převádí dál. Kód, návrhy a dokumenty se dodávají do vašich vlastních repozitářů a nástrojů, ne do míst, kde je můžeme měnit jen my.

Potřebujete, aby se vaše modely dostávaly do produkce spolehlivě?

Napište nám, kolik modelů provozujete, kde se trénují a jak se dnes dostávají do produkce. Odpověď dostanete do jednoho pracovního dne: plán posouzení, profily kandidátů nebo první seznam mezer k odstranění.

Napište na hello@bigtree108.comJak odpovídáme