Przejdź do treści
BigTree108

Usługi i doradztwo MLOps

Usługi i doradztwo MLOps: platformy uczenia maszynowego, CI/CD dla modeli, śledzenie eksperymentów i rejestry modeli, serwowanie modeli i autoskalowanie, infrastruktura GPU, monitorowanie dryfu, LLMOps dla aplikacji z modelami językowymi i nadzór nad modelami, z dedykowanymi inżynierami MLOps w Państwa zespole lub platformą MLOps wykonaną kompleksowo.

Prace MLOps, które podejmujemy

  • Konfiguracja platformy uczenia maszynowego

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform lub Databricks albo Kubeflow i MLflow na Państwa własnym klastrze Kubernetes, zdefiniowane w Terraform, z osobnymi środowiskami rozwojowym, stagingowym i produkcyjnym oraz dostępem przez Państwa dostawcę tożsamości.

  • Śledzenie eksperymentów i rejestr modeli

    Przebiegi, parametry, metryki i artefakty rejestrowane w MLflow 3 lub Weights & Biases, a każdy model zarejestrowany wraz z kodem, danymi i parametrami, które go wytworzyły, a następnie promowany na produkcję przez zapisane zatwierdzenie, a nie ręcznie skopiowany plik.

  • CI/CD dla uczenia maszynowego

    Kod trenowania sprawdzany lintem i testowany przy każdym pull requeście, kontrole danych i modeli uruchamiane w GitHub Actions, Azure DevOps lub GitLab CI, a nowy model wydawany tylko wtedy, gdy pokonuje obecny na uzgodnionym zestawie ewaluacyjnym.

  • Punkty końcowe inferencji i autoskalowanie

    Inferencja w czasie rzeczywistym i wsadowa na KServe, Ray Serve, BentoML, punktach końcowych SageMaker AI lub punktach online Azure Machine Learning, skalowana do zera, gdy model jest bezczynny, wydawana przez wdrożenia canary i shadow, z mierzonym opóźnieniem i kosztem tysiąca predykcji.

  • Monitoring modeli i alerty o dryfie

    Dryf danych wejściowych, dryf predykcji i bieżąca dokładność względem opóźnionej prawdy podstawowej śledzone w Evidently, Arize lub Państwa stosie Grafana, alerty kierowane do zespołu odpowiedzialnego za model oraz ponowne trenowanie uruchamiane uzgodnionym progiem, a nie kalendarzem.

  • Infrastruktura GPU i koszty

    Pule węzłów GPU na AKS, EKS lub GKE z NVIDIA GPU Operator, zadania trenowania kolejkowane w Kueue lub Ray, pojemność spot dla przebiegów wznawianych z punktów kontrolnych oraz koszty inferencji obniżane kwantyzacją, grupowaniem i dopasowanymi instancjami.

  • Konfiguracja feature store

    Feast, tabele cech Databricks lub feature store w SageMaker AI, tak że trenowanie i predykcje na żywo odczytują cechy obliczone tym samym kodem, z połączeniami point-in-time dla zestawów treningowych i wyszukiwaniami o niskim opóźnieniu dla serwowania.

  • LLMOps

    Prompty i ustawienia wyszukiwania wersjonowane jak kod, każde wydanie bramkowane przebiegiem ewaluacji, ślady w MLflow lub Langfuse, brama taka jak LiteLLM do routingu, limitów zapytań i kosztów na zespół oraz modele open-weight serwowane z vLLM na KServe.

  • Nadzór nad modelami i ścieżka audytu

    Karty modeli, pochodzenie od danych źródłowych do wdrożenia, zapisy zatwierdzeń i logi dostępu przechowywane w rejestrze, w formie wymaganej przez obowiązki dokumentacyjne ISO/IEC 42001 i unijnego rozporządzenia o AI (EU AI Act), z danymi osobowymi w zestawach treningowych śledzonymi tak, aby można je było usunąć na żądanie.

Zatrudnienie: Inżynierowie MLOps

  • Dedykowani Inżynierowie MLOps

    Inżynierowie MLOps dołączają do Państwa zespołu na pełny etat, pracują w Państwa narzędziach i procesie oraz podlegają Państwa liderowi. Państwo przeprowadzają rozmowy kwalifikacyjne, a my bierzemy na siebie ukraińską umowę, wynagrodzenia, fakturowanie i urlopy.

  • Projekty: MLOps

    Wydzielona część prac w obszarze „MLOps”, z określonym zakresem, stałym planem i wskazanym liderem po naszej stronie, który odpowiada za wynik i raportuje postępy w Państwa kanałach.

  • Stała współpraca: MLOps

    Usługa ciągła w obszarze „MLOps”: ci sami ludzie co miesiąc, backlog, któremu Państwo ustalają priorytety, oraz godziny widoczne w naszym portalu i na fakturze.

Strona o dedykowanym zespole wyjaśnia, jak specjaliści dołączają do Państwa zespołu, a strona o outsourcingu opisuje realizację projektów, przejęcia i sposób rozliczania.

Kto realizuje Państwa prace w obszarze „MLOps”

  • Inżynierowie MLOps

    Potoki, rejestry, serwowanie i monitoring

  • Inżynierowie uczenia maszynowego

    Modele i ewaluacje, które uruchamiają potoki

  • Inżynierowie chmury i DevOps

    Kubernetes, GPU, sieci i Terraform

  • Inżynierowie danych

    Potoki cech i dane treningowe

  • Inżynierowie Python

    API i usługi wokół modeli

Modele, które docierają na produkcję i na niej zostają

Większość pracy MLOps to inżynieria wokół modelu: trenowanie powtarzalne na podstawie wersji kodu i danych, rejestr z pochodzeniem, wydania bramkowane ewaluacją oraz monitoring, który mówi właścicielowi, gdy dokładność spada. Istniejąca konfiguracja jest najpierw przeglądana tylko do odczytu, a Państwo otrzymują pisemną listę luk w kolejności ryzyka, zanim cokolwiek się zmieni.

Platforma jest kodem jak każdy inny: infrastruktura w Terraform, potoki w Git, CI logujące się do chmury poświadczeniami federowanymi, a nie przechowywanymi kluczami, sekrety w sejfie i zależności utrzymywane na aktualnych wydaniach, tak że droga modelu na produkcję jest za każdym razem taka sama i można ją później zaudytować.

Pozostałe usługi z zakresu danych i AI, które świadczymy

Dane i AI: przegląd

Pytania o MLOps

W jakich branżach pracują Państwa inżynierowie MLOps?

W produktach AI i danych, gdzie co tydzień trenuje się i wydaje wiele modeli; w fintech, przy modelach nadużyć i kredytowych, które muszą wytrzymać audyt; w e-commerce i handlu detalicznym, przy modelach rekomendacji, wyszukiwania i prognozowania; w ochronie zdrowia, przy modelach wymagających możliwych do prześledzenia danych treningowych; w reklamie i martech, przy modelach licytacji i odbiorców trenowanych codziennie; oraz w enterprise SaaS, przy funkcjach uczenia maszynowego dostarczanych wewnątrz produktu.

Czy potrzebujemy Kubeflow, czy wystarczy platforma zarządzana?

Platforma zarządzana, taka jak Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform lub Databricks, wystarcza większości zespołów z kilkoma modelami i bez chęci prowadzenia klastrów. Kubeflow, KServe i MLflow na Kubernetes opłacają się, gdy prowadzą Państwo wiele modeli, potrzebują tej samej platformy w kilku chmurach lub chcą bezpośredniej kontroli nad kosztem GPU.

Czy mogą Państwo przenieść modele z notatników naszych data scientistów na produkcję?

Tak. Kod z notatnika staje się przetestowanym potokiem trenowania, model jest rejestrowany z danymi i parametrami, serwowany za punktem końcowym lub jako zadanie wsadowe i monitorowany, a Państwa data scientiści pracują dalej tak, jak dziś.

Jak szybko mogą zacząć Inżynierowie MLOps?

Gdy odpowiedni inżynier MLOps jest dostępny, o terminie startu decydują wyłącznie Państwa rozmowa oraz NDA i przeniesienie praw własności intelektualnej. W przeciwnym razie prowadzimy poszukiwania, które zwykle dają profile kandydatów w ciągu dwóch do trzech tygodni, a nikt nie zaczyna pracy, dopóki Państwo nie powiedzą „tak”.

Jak wygląda zatrudnienie przez BigTree108: Inżynierowie MLOps?

Prosimy o informację o zakresie pracy, poziomie doświadczenia i potrzebnych godzinach. Proponujemy jedną lub dwie osoby wraz z ich profilami, Państwo przeprowadzają z nimi rozmowy tak, jak z własnym kandydatem, podpisują jedną umowę z BIG TREE 108 LLC i otrzymują jedną fakturę miesięcznie.

Do kogo należy praca, którą wykonują?

Do Państwa. Każdy specjalista ma podpisaną z BigTree108 umowę, która przenosi wszystkie rezultaty pracy na spółkę, a nasza umowa z Państwem przenosi je dalej. Kod, projekty i dokumenty są przekazywane do Państwa własnych repozytoriów i narzędzi, a nie przechowywane tam, gdzie zmieniać je możemy tylko my.

Chcą Państwo, aby modele niezawodnie docierały na produkcję?

Prosimy podać, ile modeli Państwo prowadzą, gdzie są trenowane i jak dziś trafiają na produkcję. Odpowiedź otrzymają Państwo w ciągu jednego dnia roboczego: plan przeglądu, profile kandydatów lub wstępną listę luk do zamknięcia.

E-mail: hello@bigtree108.comJak odpowiadamy