Naar de inhoud
BigTree108

MLOps-diensten en -consultancy

MLOps-diensten en -consultancy: machine-learningplatforms, CI/CD voor modellen, experiment tracking en modelregisters, modelserving en autoscaling, GPU-infrastructuur, driftmonitoring, LLMOps voor taalmodeltoepassingen en modelgovernance, met dedicated MLOps-engineers voor uw team of een MLOps-platform dat van begin tot eind wordt opgeleverd.

MLOps-werk dat wij oppakken

  • Inrichting van een machine-learningplatform

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, het Gemini Enterprise Agent Platform of Databricks, of Kubeflow en MLflow op uw eigen Kubernetes-cluster, gedefinieerd in Terraform met gescheiden ontwikkel-, staging- en productieomgevingen en toegang via uw identity provider.

  • Experiment tracking en modelregister

    Runs, parameters, metrics en artefacten gelogd in MLflow 3 of Weights & Biases, en elk model geregistreerd met de code, gegevens en parameters waarmee het is gemaakt, daarna naar productie gepromoveerd via een vastgelegde goedkeuring en niet via een met de hand gekopieerd bestand.

  • CI/CD voor machine learning

    Trainingscode gelint en getest bij elke pull request, gegevens- en modelcontroles uitgevoerd in GitHub Actions, Azure DevOps of GitLab CI, en een nieuw model pas uitgebracht wanneer het het huidige verslaat op de afgesproken evaluatieset.

  • Inferentie-endpoints en autoscaling

    Realtime- en batchinferentie op KServe, Ray Serve, BentoML, SageMaker AI-endpoints of online endpoints van Azure Machine Learning, naar nul geschaald wanneer een model niets doet, uitgebracht via canary- en shadow-deployments, met latentie en kosten per duizend voorspellingen gemeten.

  • Modelmonitoring en driftmeldingen

    Inputdrift, voorspellingsdrift en live nauwkeurigheid ten opzichte van vertraagde ground truth bijgehouden in Evidently, Arize of uw Grafana-stack, meldingen doorgestuurd naar het team dat het model beheert, en hertraining gestart door een afgesproken drempel en niet door een kalender.

  • GPU-infrastructuur en kosten

    GPU-nodepools op AKS, EKS of GKE met de NVIDIA GPU Operator, trainingsjobs in de wachtrij in Kueue of Ray, spotcapaciteit voor runs die vanaf checkpoints hervatten, en inferentiekosten verlaagd met kwantisatie, batching en juist gedimensioneerde instances.

  • Inrichting van een feature store

    Feast, Databricks-featuretabellen of de feature store in SageMaker AI, zodat training en live voorspellingen features lezen die door dezelfde code zijn berekend, met point-in-time-joins voor trainingssets en lookups met lage latentie voor serving.

  • LLMOps

    Prompts en retrievalinstellingen onder versiebeheer zoals code, elke release afhankelijk van een evaluatierun, traces in MLflow of Langfuse, een gateway zoals LiteLLM voor routing, rate limits en kosten per team, en open-weightmodellen geserveerd met vLLM op KServe.

  • Modelgovernance en audittrail

    Model cards, lineage van brongegevens tot uitrol, goedkeuringsregistraties en toegangslogs bewaard in het register, in de vorm die de documentatieverplichtingen van ISO/IEC 42001 en de EU AI Act vragen, met persoonsgegevens in trainingssets bijgehouden zodat ze op verzoek kunnen worden verwijderd.

MLOps-engineers inhuren

  • Dedicated MLOps-engineers

    MLOps-engineers die fulltime bij uw team komen, in uw tools en volgens uw proces werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.

  • Projecten voor MLOps

    Een afgebakend project voor MLOps met een scope, een vast plan en een vaste lead aan onze kant die het resultaat bewaakt en de voortgang in uw kanalen rapporteert.

  • MLOps als doorlopende dienst

    Doorlopend MLOps: elke maand dezelfde mensen, een backlog waarvan u de prioriteiten bepaalt, en uren die u in ons portaal en op de factuur kunt zien.

De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.

Wie zich met uw MLOps bezighoudt

  • MLOps-engineers

    Pipelines, registers, serving en monitoring

  • Machine-learningengineers

    De modellen en evaluaties die de pipelines uitvoeren

  • Cloud- en DevOps-engineers

    Kubernetes, GPU’s, netwerken en Terraform

  • Data-engineers

    Featurepipelines en trainingsgegevens

  • Python-engineers

    API’s en services rond de modellen

Modellen die productie bereiken en daar blijven

Het meeste MLOps-werk is engineering rond het model: training die kan worden herhaald vanuit code- en dataversies, een register met lineage, releases die afhankelijk zijn van evaluatie, en monitoring die de eigenaar vertelt wanneer de nauwkeurigheid terugloopt. Een bestaande opzet wordt eerst alleen-lezen beoordeeld, en u krijgt een schriftelijke lijst met hiaten in volgorde van risico voordat er iets verandert.

Het platform is code zoals alle andere: infrastructuur in Terraform, pipelines in Git, CI die zich met gefedereerde inloggegevens bij de cloud aanmeldt in plaats van met opgeslagen sleutels, secrets in een kluis en afhankelijkheden op actuele releases, zodat de weg van een model naar productie elke keer hetzelfde is en achteraf kan worden geauditeerd.

Andere data- en AI-diensten die wij leveren

Overzicht van Data en AI

Vragen over MLOps

In welke sectoren werken uw MLOps-engineers?

AI- en dataproducten, waar elke week veel modellen worden getraind en uitgebracht; fintech, voor fraude- en kredietmodellen die een audit moeten doorstaan; e-commerce en retail, voor aanbevelings-, zoek- en prognosemodellen; de zorg, voor modellen die traceerbare trainingsgegevens nodig hebben; advertentie- en martech, voor bied- en doelgroepmodellen die dagelijks opnieuw worden getraind; en enterprise SaaS, voor machine-learningfuncties die in het product worden opgeleverd.

Hebben we Kubeflow nodig, of volstaat een beheerd platform?

Een beheerd platform zoals Azure Machine Learning, SageMaker AI, het Gemini Enterprise Agent Platform of Databricks dekt de meeste teams met een handvol modellen en zonder wens om clusters te beheren. Kubeflow, KServe en MLflow op Kubernetes lonen wanneer u veel modellen draait, hetzelfde platform in meerdere clouds nodig heeft, of directe controle over GPU-kosten wilt.

Kunt u modellen uit de notebooks van onze data scientists naar productie brengen?

Ja. De notebookcode wordt een geteste trainingspipeline, het model wordt geregistreerd met zijn gegevens en parameters, geserveerd achter een endpoint of als batchjob, en gemonitord, terwijl uw data scientists blijven werken zoals ze nu doen.

Hoe snel kunnen MLOps-engineers beginnen?

Als de juiste MLOps-engineer beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.

Hoe huren we MLOps-engineers in via BigTree108?

Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.

Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?

U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.

Wilt u dat uw modellen betrouwbaar productie bereiken?

Vertel ons hoeveel modellen u draait, waar ze worden getraind en hoe ze vandaag in productie komen. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een beoordelingsplan, kandidaatprofielen, of een eerste lijst met hiaten om te dichten.

E-mail hello@bigtree108.comHoe wij reageren