MLOps-palvelut ja konsultointi
MLOps-palvelut ja konsultointi: koneoppimisalustat, CI/CD malleille, kokeiden seuranta ja mallirekisterit, mallien tarjoilu ja autoskaalaus, GPU-infrastruktuuri, ajautuman seuranta, LLMOps kielimallisovelluksille sekä mallien hallinta. Tarjolla omat MLOps-insinöörit tiimillenne tai MLOps-alusta toimitettuna kokonaisuutena alusta loppuun.
MLOps-työ, jota otamme vastaan
Koneoppimisalustan pystytys
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform tai Databricks tai Kubeflow ja MLflow omalla Kubernetes-klusterillanne, määriteltynä Terraformilla erillisin kehitys-, staging- ja tuotantoympäristöin ja pääsy identiteettipalveluntarjoajanne kautta.
Kokeiden seuranta ja mallirekisteri
Ajot, parametrit, mittarit ja artefaktit kirjataan MLflow 3:een tai Weights & Biasesiin, ja jokainen malli rekisteröidään sen tuottaneen koodin, datan ja parametrien kanssa ja siirretään sitten tuotantoon kirjatulla hyväksynnällä eikä käsin kopioidulla tiedostolla.
CI/CD koneoppimiselle
Koulutuskoodi lintataan ja testataan jokaisessa pull requestissa, data- ja mallitarkistukset ajetaan GitHub Actionsissa, Azure DevOpsissa tai GitLab CI:ssä, ja uusi malli julkaistaan vasta, kun se voittaa nykyisen sovitulla arviointiaineistolla.
Päättelyn päätepisteet ja autoskaalaus
Reaaliaikainen ja eräkohtainen päättely KServellä, Ray Servellä, BentoML:llä, SageMaker AI -päätepisteillä tai Azure Machine Learningin online-päätepisteillä, skaalattuna nollaan, kun malli on joutilas, julkaistuna canary- ja shadow-käyttöönotoilla, ja viive sekä tuhatta ennustetta kohden laskettu kustannus mitataan.
Mallien seuranta ja ajautumahälytykset
Syöteajautuma, ennusteajautuma ja reaaliaikainen tarkkuus viivästynyttä totuutta vasten seurataan Evidentlyssä, Arizessa tai Grafana-pinossanne, hälytykset reititetään mallin omistavalle tiimille ja uudelleenkoulutus käynnistetään sovitusta kynnyksestä eikä kalenterista.
GPU-infrastruktuuri ja kustannukset
GPU-solmupoolit AKS:ssä, EKS:ssä tai GKE:ssä NVIDIA GPU Operatorilla, koulutusajot jonotettuina Kueessa tai Rayssä, spot-kapasiteetti ajoille, jotka jatkuvat tarkistuspisteistä, ja päättelykustannukset pienenevät kvantisoinnilla, eräajolla ja oikein mitoitetuilla instansseilla.
Feature storen pystytys
Feast, Databricksin feature-taulut tai SageMaker AI:n feature store, jotta koulutus ja reaaliaikaiset ennusteet lukevat saman koodin laskemia ominaisuuksia, point-in-time-liitoksin koulutusjoukoille ja matalan viiveen hauin tarjoilulle.
LLMOps
Kehotteet ja hakuasetukset versioidaan kuten koodi, jokainen julkaisu hyväksytään arviointiajolla, jäljet MLflow'ssa tai Langfusessa, yhdyskäytävä, kuten LiteLLM, reititykseen, käyttörajoihin ja tiimikohtaisiin kustannuksiin sekä avoimen painon mallit tarjoillaan vLLM:llä KServessä.
Mallien hallinta ja tarkastusjälki
Mallikortit, sukulinjaus lähdedatasta käyttöönottoon, hyväksyntätiedot ja pääsylokit säilytetään rekisterissä sellaisessa muodossa, jota ISO/IEC 42001:n ja EU:n tekoälysäädöksen dokumentointivelvoitteet edellyttävät, ja koulutusjoukkojen henkilötiedot seurataan, jotta ne voidaan poistaa pyynnöstä.
Palkatkaa MLOps-insinöörit
Dedikoidut MLOps-insinöörit
MLOps-insinöörit liittyvät tiimiinne kokoaikaisesti, työskentelevät teidän työkaluillanne ja prosessissanne ja raportoivat teidän vetäjällenne. Te haastattelette heidät, ja me vastaamme ukrainalaisesta sopimuksesta, palkanmaksusta, laskutuksesta ja lomista.
Projektit: MLOps
MLOps rajattuna kokonaisuutena: sovittu laajuus, kiinteä suunnitelma ja meidän puolellamme nimetty vetäjä, joka vastaa tuloksesta ja raportoi edistymisestä teidän kanavissanne.
Jatkuva MLOps
MLOps jatkuvana palveluna: samat ihmiset joka kuukausi, backlog, jonka priorisoitte itse, ja tunnit, jotka näette portaalissamme ja laskulla.
Dedikoitu tiimi -sivu selittää, miten asiantuntijat liittyvät tiimiinne, ja ulkoistussivu kattaa projektitoimituksen, haltuunotot ja hinnoittelumme.
Ketkä työskentelevät kanssanne: MLOps
MLOps-insinöörit
Putket, rekisterit, tarjoilu ja seuranta
Koneoppimisinsinöörit
Mallit ja arvioinnit, joita putket ajavat
Pilvi- ja DevOps-insinöörit
Kubernetes, GPU:t, verkot ja Terraform
Data-insinöörit
Feature-putket ja koulutusdata
Python-insinöörit
Mallien ympärillä olevat rajapinnat ja palvelut
Mallit, jotka pääsevät tuotantoon ja pysyvät siellä
Suurin osa MLOps-työstä on mallin ympärillä tehtävää insinöörityötä: koulutus, joka voidaan toistaa koodin ja dataversioiden perusteella, rekisteri sukulinjauksineen, arvioinnilla hyväksytyt julkaisut ja seuranta, joka kertoo omistajalle, kun tarkkuus heikkenee. Olemassa oleva toteutus tarkistetaan ensin vain luku -oikeuksin, ja saatte kirjallisen listan puutteista riskijärjestyksessä, ennen kuin mitään muutetaan.
Alusta on koodia kuten mikä tahansa muu: infrastruktuuri Terraformissa, putket Gitissä, CI kirjautuu pilveen federoiduilla tunnistetiedoilla tallennettujen avainten sijaan, salaisuudet holvissa ja riippuvuudet ajan tasalla, jolloin mallin tie tuotantoon on joka kerta sama ja sen voi tarkastaa jälkeenpäin.
Muut tarjoamamme data- ja tekoälypalvelut
Tekoäly ja koneoppiminen
Tekoäly- ja koneoppimiskehityspalvelut: ennustaminen, petosten tunnistus, suositusjärjestelmät, konenäkö, NLP ja puheentunnistus sekä MLOps, dedikoiduilla koneoppimisinsinööreillä tai projektitoimituksena.
Datainsinöörityö
Datainsinöörityön palvelut: ETL-putket, Spark, dbt ja suoratoisto, data warehouse- ja lakehouse-ratkaisut alustoilla Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift ja Microsoft Fabric, dedikoiduilla datainsinööreillä tai projektitoimituksena.
Data-analytiikka ja Power BI
Data-analytiikan ja Power BI:n palvelut: hallintapaneelit alustoilla Power BI, Tableau ja Looker, tuoteanalytiikka, A/B-testaus, talous- ja markkinointiraportointi, dedikoiduilla data-analyytikoilla ja BI-kehittäjillä tai projektitoimituksena.
Tietokantakehitys
Tietokantakehityksen ja -ylläpidon palvelut: skeemasuunnittelu, kyselyjen optimointi, migraatiot ja varmuuskopiot alustoilla SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle ja MongoDB, dedikoiduilla tietokantakehittäjillä ja DBA-asiantuntijoilla tai projektitoimituksena.
Konenäkökehitys
Konenäkökehityspalvelut: kohteiden tunnistus, visuaalinen tarkastus, OCR, videoanalytiikka, lääketieteellinen kuvantaminen ja mallit reunalaitteilla, dedikoiduilla konenäköinsinööreillä tai projektitoimituksena.
Datan annotointi
Datan annotoinnin ja merkinnän palvelut tekoälylle: kuvien, videon, tekstin, äänen ja LiDARin merkintä, RLHF- ja arviointidata sekä laadunvalvonta jokaiselle erälle, dedikoiduilta datan annotoijilta tai projektitoimituksena.
Databricks-kehitys
Databricks-kehitys ja konsultointi: lakehousen käyttöönotto, Lakeflow-putket, Unity Catalog, migraatiot, AI/BI, koneoppiminen ja kustannusten hallinta, dedikoiduilla Databricks-insinööreillä tai projektitoimituksena.
Snowflake-kehitys
Snowflake-kehitys ja konsultointi: data warehousen suunnittelu, Snowpipe- ja Openflow-datanlataus, dbt, migraatiot, Cortex AI, tietoturva ja kustannusten hallinta, dedikoiduilla Snowflake-kehittäjillä tai projektitoimituksena.
Kafka ja tapahtumavirrat
Apache Kafka -kehitys ja konsultointi: tapahtumaohjattu arkkitehtuuri, Kafka Connect ja Debezium, Flink ja Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK ja Event Hubs, dedikoiduilla Kafka-insinööreillä tai projektitoimituksena.
Työnkulkujen automaatio
Työnkulku- ja tekoälyautomaation palvelut: n8n-, Make-, Zapier- ja Power Automate -työnkulut, tekoälyagentit työnkuluissa, CRM-, talous- ja dokumenttiautomaatiot, dedikoiduilla automaatiokehittäjillä tai projektitoimituksena.
Kysymyksiä MLOpsista
Millä toimialoilla MLOps-insinöörinne työskentelevät?
Tekoäly- ja datatuotteissa, joissa viikoittain koulutetaan ja julkaistaan monta mallia; fintechissä petos- ja luottomalleissa, joiden on kestettävä auditointi; verkkokaupassa ja vähittäiskaupassa suositus-, haku- ja ennustemalleissa; terveydenhuollossa malleissa, jotka tarvitsevat jäljitettävää koulutusdataa; mainonnassa ja markkinointiteknologiassa tarjous- ja yleisömalleissa, jotka koulutetaan uudelleen päivittäin; sekä yritys-SaaS:ssa tuotteen sisällä toimitetuissa koneoppimisominaisuuksissa.
Tarvitsemmeko Kubeflow'n vai riittääkö hallinnoitu alusta?
Hallinnoitu alusta, kuten Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform tai Databricks, riittää useimmille tiimeille, joilla on kourallinen malleja ja jotka eivät halua ylläpitää klustereita. Kubeflow, KServe ja MLflow Kubernetesissa kannattavat, kun ajatte monta mallia, tarvitsette saman alustan useassa pilvessä tai haluatte suoran hallinnan GPU-kustannuksiin.
Voitteko viedä mallit datatieteilijöidemme muistikirjoista tuotantoon?
Kyllä. Muistikirjan koodista tulee testattu koulutusputki, malli rekisteröidään datansa ja parametriensa kanssa, tarjoillaan päätepisteen takaa tai eräajona ja sitä seurataan, ja datatieteilijänne jatkavat työskentelyä niin kuin nytkin.
Kuinka nopeasti MLOps-insinöörit voivat aloittaa?
Kun sopiva MLOps-insinööri on saatavilla, aloitus riippuu vain teidän haastattelustanne sekä salassapitosopimuksesta (NDA) ja immateriaalioikeuksien siirrosta. Muussa tapauksessa teemme haun, joka tuottaa yleensä ehdokasprofiileja kahden tai kolmen viikon kuluessa, eikä kukaan aloita ennen kuin olette hyväksyneet.
Miten palkataan MLOps-insinöörit BigTree108:n kautta?
Kertokaa meille työstä, kokemustasosta ja tarvitsemistanne tunneista. Ehdotamme yhtä tai kahta henkilöä profiileineen, te haastattelette heidät samoin kuin haastattelisitte oman rekrytointinne, ja allekirjoitatte yhden sopimuksen BIG TREE 108 LLC:n kanssa ja saatte yhden laskun kuukaudessa.
Kenelle heidän tuottamansa työ kuuluu?
Teille. Jokaisella asiantuntijalla on BigTree108:n kanssa allekirjoitettu sopimus, jossa kaikki työn tulokset siirretään yhtiölle, ja meidän sopimuksemme teidän kanssanne siirtää ne edelleen teille. Koodi, suunnitelmat ja dokumentit toimitetaan teidän omiin repositorioihinne ja työkaluihinne, eikä niitä säilytetä paikassa, jossa vain me voimme muuttaa niitä.
Tarvitsetteko mallinne pääsevän luotettavasti tuotantoon?
Kertokaa, kuinka monta mallia ajatte, missä ne koulutetaan ja miten ne pääsevät tuotantoon tänään. Saatte vastauksen yhden arkipäivän kuluessa: tarkistussuunnitelman, kehittäjäprofiileja tai ensimmäisen listan puutteista, jotka on korjattava.