Tjenester og rådgivning for MLOps
Tjenester og rådgivning for MLOps: plattformer for maskinlæring, CI/CD for modeller, sporing av eksperimenter og modellregistre, modellservering og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av avdrift, LLMOps for applikasjoner med språkmodeller og modellstyring, med dedikerte MLOps-ingeniører til teamet deres eller en MLOps-plattform levert fra ende til ende.
MLOps-arbeid vi tar på oss
Oppsett av plattform for maskinlæring
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks, eller Kubeflow og MLflow på deres egen Kubernetes-klynge, definert i Terraform med adskilte miljøer for utvikling, staging og produksjon og tilgang gjennom identitetsleverandøren deres.
Sporing av eksperimenter og modellregister
Kjøringer, parametere, målinger og artefakter logget i MLflow 3 eller Weights & Biases, og hver modell registrert med koden, dataene og parameterne som ga den, deretter promotert til produksjon gjennom en registrert godkjenning og ikke en fil kopiert for hånd.
CI/CD for maskinlæring
Treningskode kontrollert med linter og testet ved hver pull request, kontroller av data og modeller kjørt i GitHub Actions, Azure DevOps eller GitLab CI, og en ny modell utgitt bare når den slår den nåværende på det avtalte evalueringssettet.
Inferensendepunkter og autoskalering
Inferens i sanntid og som batch på KServe, Ray Serve, BentoML, endepunkter i SageMaker AI eller online-endepunkter i Azure Machine Learning, skalert til null når en modell er ubrukt, utgitt gjennom canary- og shadow-utrullinger, med ventetid og kostnad per tusen prediksjoner målt.
Overvåking av modeller og varsler om avdrift
Avdrift i inndata, avdrift i prediksjoner og faktisk nøyaktighet mot forsinket fasit fulgt i Evidently, Arize eller Grafana-stakken deres, varsler rutet til teamet som eier modellen, og ny trening utløst av en avtalt terskel og ikke av en kalender.
GPU-infrastruktur og kostnad
GPU-nodepooler på AKS, EKS eller GKE med NVIDIA GPU Operator, treningsjobber i kø i Kueue eller Ray, spot-kapasitet for kjøringer som kan gjenopptas fra sjekkpunkter, og inferenskostnader kuttet med kvantisering, batching og riktig dimensjonerte instanser.
Oppsett av feature store
Feast, feature-tabeller i Databricks eller feature store i SageMaker AI, slik at trening og live-prediksjoner leser features beregnet av samme kode, med joins til et bestemt tidspunkt for treningssett og oppslag med lav ventetid ved servering.
LLMOps
Prompter og innstillinger for henting versjonert som kode, hver utgivelse sperret av en evalueringskjøring, spor i MLflow eller Langfuse, en gateway som LiteLLM til ruting, hastighetsgrenser og kostnad per team, og open-weight-modeller servert med vLLM på KServe.
Modellstyring og revisjonsspor
Modellkort, lineage fra kildedata til utrulling, godkjenningsposter og tilgangslogger lagret i registeret, i den formen dokumentasjonspliktene i ISO/IEC 42001 og EU-forordningen om kunstig intelligens (EU AI Act) krever, med personopplysninger i treningssett sporet slik at de kan fjernes på forespørsel.
Lei inn MLOps-ingeniører
Dedikerte MLOps-ingeniører
MLOps-ingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i verktøyene og prosessen deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.
Prosjekter innen MLOps
En avgrenset del av MLOps med et omfang, en fast plan og en navngitt leder hos oss som eier resultatet og rapporterer fremdrift i kanalene deres.
Løpende MLOps
MLOps som en løpende tjeneste: de samme menneskene hver måned, en backlog dere prioriterer, og timer dere kan se i portalen vår og på fakturaen.
Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.
Hvem som jobber med MLOps for dere
MLOps-ingeniører
Pipelines, registre, servering og overvåking
Maskinlæringsingeniører
Modellene og evalueringene pipelinene kjører
Sky- og DevOps-ingeniører
Kubernetes, GPU-er, nettverk og Terraform
Dataingeniører
Pipelines for features og treningsdata
Python-ingeniører
API-er og tjenester rundt modellene
Modeller som når produksjon og blir der
Det meste av MLOps-arbeidet er ingeniørarbeid rundt modellen: trening som kan gjentas fra kode og dataversjoner, et register med lineage, utgivelser sperret av evaluering, og overvåking som sier fra til eieren når nøyaktigheten glir. Et eksisterende oppsett gjennomgås først skrivebeskyttet, og dere får en skriftlig liste over mangler i rekkefølge etter risiko før noe endres.
Plattformen er kode som all annen kode: infrastruktur i Terraform, pipelines i Git, CI som logger inn i skyen med føderert legitimasjon og ikke lagrede nøkler, hemmeligheter i et hvelv og avhengigheter holdt på gjeldende utgivelser, så veien til produksjon for en modell er den samme hver gang og kan revideres etterpå.
Andre data- og KI-tjenester vi leverer
AI og maskinlæring
Utvikling av AI og maskinlæring: prognoser, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegjenkjenning, og MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører eller prosjektleveranse.
Data engineering
Dataengineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, datavarehus og lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerte dataingeniører eller prosjektleveranse.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashbord i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-testing, finans- og markedsføringsrapportering, med dedikerte dataanalytikere og BI-utviklere eller prosjektleveranse.
Databaseutvikling
Databaseutvikling og databaseadministrasjon: skjemadesign, spørringsoptimalisering, migreringer og sikkerhetskopiering på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerte databaseutviklere og DBA-er eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
Databricks-utvikling
Databricks-utvikling og rådgivning: oppsett av lakehouse, Lakeflow-pipelines, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, maskinlæring og kostnadskontroll, med dedikerte Databricks-ingeniører eller prosjektleveranse.
Snowflake-utvikling
Snowflake-utvikling og rådgivning: design av datavarehus, datainnlasting med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhet og kostnadskontroll, med dedikerte Snowflake-utviklere eller prosjektleveranse.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-utvikling og rådgivning: hendelsesdrevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerte Kafka-ingeniører eller prosjektleveranse.
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
Spørsmål om MLOps
Hvilke bransjer arbeider MLOps-ingeniørene deres i?
KI- og dataprodukter, der mange modeller trenes og utgis hver uke; fintech, til svindel- og kredittmodeller som må tåle revisjon; netthandel og detaljhandel, til modeller for anbefaling, søk og prognoser; helsevesen, til modeller som trenger sporbare treningsdata; annonsering og markedsføringsteknologi, til bud- og målgruppemodeller som trenes på nytt daglig; og enterprise SaaS, til maskinlæringsfunksjoner levert inne i produktet.
Trenger vi Kubeflow, eller er en administrert plattform nok?
En administrert plattform som Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks dekker de fleste team med en håndfull modeller og uten ønske om å drifte klynger. Kubeflow, KServe og MLflow på Kubernetes lønner seg når dere kjører mange modeller, trenger den samme plattformen i flere skyer eller vil ha direkte kontroll over GPU-kostnaden.
Kan dere ta modeller fra data scientistenes notebooks til produksjon?
Ja. Notebook-koden blir en testet treningspipeline, modellen registreres med dataene og parameterne sine, serveres bak et endepunkt eller som en batchjobb, og overvåkes, mens data scientistene deres fortsetter å arbeide slik de gjør i dag.
Hvor raskt kan MLOps-ingeniører starte?
Når rett MLOps-ingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.
Hvordan leier vi inn MLOps-ingeniører gjennom BigTree108?
Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.
Hvem eier arbeidet de leverer?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Trenger dere at modellene når produksjon pålitelig?
Fortell oss hvor mange modeller dere kjører, hvor de trenes og hvordan de når produksjon i dag. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan for gjennomgang, kandidatprofiler eller en første liste over mangler som må lukkes.