MLOps-ydelser og rådgivning
MLOps-ydelser og rådgivning: machine learning-platforme, CI/CD til modeller, sporing af eksperimenter og modelregistre, model serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvågning af drift, LLMOps til sprogmodelapplikationer og modelstyring, med dedikerede MLOps-ingeniører til jeres team eller en MLOps-platform leveret fra start til slut.
MLOps-opgaver, vi tager på os
Opsætning af machine learning-platform
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks eller Kubeflow og MLflow på jeres eget Kubernetes-cluster, defineret i Terraform med adskilte udviklings-, staging- og produktionsmiljøer og adgang gennem jeres identitetsudbyder.
Sporing af eksperimenter og modelregister
Kørsler, parametre, metrikker og artefakter logget i MLflow 3 eller Weights & Biases, og hver model registreret med den kode, de data og de parametre, der frembragte den, og derefter promoveret til produktion gennem en registreret godkendelse frem for en fil kopieret i hånden.
CI/CD til machine learning
Træningskode lintet og testet på hver pull request, data- og modeltjek kørt i GitHub Actions, Azure DevOps eller GitLab CI, og en ny model frigivet kun, når den slår den nuværende på det aftalte evalueringssæt.
Inferens-endpoints og autoskalering
Realtids- og batchinferens på KServe, Ray Serve, BentoML, SageMaker AI-endpoints eller Azure Machine Learning online endpoints, skaleret til nul, når en model er inaktiv, udrullet gennem canary- og shadow-deployments, med latenstid og pris pr. tusind forudsigelser målt.
Modelovervågning og driftalarmer
Inputdrift, forudsigelsesdrift og live-nøjagtighed mod forsinket ground truth fulgt i Evidently, Arize eller jeres Grafana-stack, alarmer sendt til det team, der ejer modellen, og gentræning udløst af en aftalt tærskel i stedet for en kalender.
GPU-infrastruktur og omkostninger
GPU-nodepools på AKS, EKS eller GKE med NVIDIA GPU Operator, træningsjobs sat i kø i Kueue eller Ray, spot-kapacitet til kørsler, der genoptages fra checkpoints, og inferensomkostninger skåret ned med kvantisering, batching og rigtigt dimensionerede instanser.
Opsætning af feature store
Feast, Databricks feature tables eller feature store i SageMaker AI, så træning og live-forudsigelser læser features beregnet af den samme kode, med point-in-time-joins til træningssæt og opslag med lav latenstid til serving.
LLMOps
Prompts og retrieval-indstillinger versioneret som kode, hver release låst bag en evalueringskørsel, traces i MLflow eller Langfuse, en gateway som LiteLLM til routing, rate limits og pris pr. team og open-weight-modeller serveret med vLLM på KServe.
Modelstyring og revisionsspor
Model cards, lineage fra kildedata til udrulning, godkendelsesregistre og adgangslogs opbevaret i registret, i den form som dokumentationskravene i ISO/IEC 42001 og EU's AI-forordning kræver, med personoplysninger i træningssæt sporet, så de kan fjernes efter anmodning.
Ansæt MLOps-ingeniører
Dedikerede MLOps-ingeniører
MLOps-ingeniører, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Projekter inden for MLOps
En afgrænset opgave inden for MLOps med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.
Løbende MLOps
MLOps som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder med jeres MLOps
MLOps-ingeniører
Pipelines, registre, serving og overvågning
Machine learning-ingeniører
De modeller og evalueringer, pipelines kører
Cloud- og DevOps-ingeniører
Kubernetes, GPU'er, netværk og Terraform
Dataingeniører
Feature-pipelines og træningsdata
Python-udviklere
API'er og tjenester omkring modellerne
Modeller, der når produktion og bliver der
Det meste MLOps-arbejde er ingeniørarbejde omkring modellen: træning, der kan gentages ud fra kode- og dataversioner, et register med lineage, releases låst bag evaluering og overvågning, der fortæller ejeren, når nøjagtigheden glider. En eksisterende opsætning gennemgås først skrivebeskyttet, og I får en skriftlig liste over mangler i rækkefølge efter risiko, før noget ændres.
Platformen er kode som enhver anden: infrastruktur i Terraform, pipelines i Git, CI der logger ind i clouden med føderede legitimationsoplysninger frem for lagrede nøgler, hemmeligheder i en vault og afhængigheder holdt på aktuelle releases, så en models vej til produktion er den samme hver gang og kan auditeres bagefter.
Andre data- og AI-ydelser, vi leverer
AI og machine learning
Udvikling inden for AI og machine learning: forecasting, svindeldetektion, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegenkendelse samt MLOps, med dedikerede machine learning-ingeniører eller projektleverance.
Data engineering
Data engineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, data warehouses og lakehouses i Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerede data engineers eller projektleverance.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashboards i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-test, finansiel rapportering og marketingrapportering, med dedikerede dataanalytikere og BI-udviklere eller projektleverance.
Databaseudvikling
Databaseudvikling og -administration: skemadesign, tuning af forespørgsler, migreringer og sikkerhedskopier i SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerede databaseudviklere og DBA'er eller projektleverance.
Computer vision-udvikling
Computer vision-udvikling: objektdetektion, visuel inspektion, OCR, videoanalyse, medicinsk billeddannelse og modeller på edge-enheder, med dedikerede computer vision-ingeniører eller projektleverance.
Dataannotering
Dataannotering og labelling til AI: labelling af billeder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontrol af hvert batch, fra dedikerede dataannotatorer eller projektleverance.
Databricks-udvikling
Databricks-udvikling og -rådgivning: opsætning af lakehouse, pipelines i Lakeflow, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, machine learning og omkostningskontrol, med dedikerede Databricks-ingeniører eller projektleverance.
Snowflake-udvikling
Snowflake-udvikling og -rådgivning: design af warehouse, indlæsning med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhed og omkostningskontrol, med dedikerede Snowflake-udviklere eller projektleverance.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-udvikling og -rådgivning: event-drevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerede Kafka-ingeniører eller projektleverance.
Workflow-automatisering
Workflow- og AI-automatisering: flows i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i workflows, automatisering af CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerede automatiseringsudviklere eller projektleverance.
Spørgsmål om MLOps
Hvilke brancher arbejder jeres MLOps-ingeniører i?
AI- og dataprodukter, hvor mange modeller trænes og udgives hver uge; fintech til svindel- og kreditmodeller, der skal kunne tåle audit; e-handel og detail til anbefalings-, søge- og prognosemodeller; sundhedssektoren til modeller, der kræver sporbare træningsdata; reklame- og marketingteknologi til bud- og målgruppemodeller, der gentrænes dagligt; og enterprise SaaS til machine learning-funktioner leveret i produktet.
Har vi brug for Kubeflow, eller er en administreret platform nok?
En administreret platform som Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks dækker de fleste teams med en håndfuld modeller og uden ønske om at drive clustre. Kubeflow, KServe og MLflow på Kubernetes kan betale sig, når I kører mange modeller, har brug for den samme platform i flere clouds eller vil have direkte kontrol over GPU-omkostninger.
Kan I føre modeller fra vores data scientists' notebooks til produktion?
Ja. Notebook-koden bliver til en testet trænings-pipeline, modellen registreres med sine data og parametre, serveres bag et endpoint eller som et batchjob og overvåges, mens jeres data scientists fortsætter med at arbejde, som de gør i dag.
Hvor hurtigt kan MLOps-ingeniører starte?
Når den rette MLOps-ingeniør er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi MLOps-ingeniører gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Skal jeres modeller nå produktion pålideligt?
Fortæl os, hvor mange modeller I kører, hvor de trænes, og hvordan de når produktion i dag. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan for gennemgang, kandidatprofiler eller en første liste over mangler, der skal lukkes.