Hoppa till innehåll
BigTree108

MLOps-tjänster och rådgivning

MLOps-tjänster och rådgivning: plattformar för maskininlärning, CI/CD för modeller, spårning av experiment och modellregister, serving och autoskalning av modeller, GPU-infrastruktur, övervakning av model drift, LLMOps för applikationer med språkmodeller samt modellstyrning, med dedikerade MLOps-ingenjörer till ert team eller en MLOps-plattform som levereras från början till slut.

MLOps-uppdrag som vi tar oss an

  • Uppsättning av plattform för maskininlärning

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks, eller Kubeflow och MLflow på ert eget Kubernetes-kluster, definierade i Terraform med separata miljöer för utveckling, staging och produktion och åtkomst via er identitetsleverantör.

  • Spårning av experiment och modellregister

    Körningar, parametrar, mätvärden och artefakter loggas i MLflow 3 eller Weights & Biases, och varje modell registreras tillsammans med den kod, data och de parametrar som gav upphov till den och befordras sedan till produktion via ett dokumenterat godkännande i stället för en fil som kopierats för hand.

  • CI/CD för maskininlärning

    Träningskod lintas och testas vid varje pull request, kontroller av data och modeller körs i GitHub Actions, Azure DevOps eller GitLab CI, och en ny modell släpps först när den slår den nuvarande på det överenskomna utvärderingssetet.

  • Inferensendpoints och autoskalning

    Realtids- och batchinferens på KServe, Ray Serve, BentoML, SageMaker AI-endpoints eller online-endpoints i Azure Machine Learning, skalade ner till noll när en modell är overksam, släppta via canary- och shadow-driftsättningar, med latens och kostnad per tusen förutsägelser mätta.

  • Övervakning av modeller och larm om model drift

    Förändringar i indata (input drift) och i prediktioner (prediction drift) samt löpande träffsäkerhet mot försenad ground truth följs i Evidently, Arize eller er Grafana-stack, larm dirigeras till det team som äger modellen, och omträning utlöses av ett överenskommet tröskelvärde i stället för av en kalender.

  • GPU-infrastruktur och kostnad

    GPU-nodpooler på AKS, EKS eller GKE med NVIDIA GPU Operator, träningsjobb som köas i Kueue eller Ray, Spot-kapacitet för körningar som återupptas från checkpoints, och inferenskostnader som sänks med kvantisering, batchning och rätt dimensionerade instanser.

  • Uppsättning av feature store

    Feast, feature-tabeller i Databricks eller feature store i SageMaker AI, så att träning och live-förutsägelser läser egenskaper som beräknats av samma kod, med point-in-time-joins för träningsset och uppslag med låg latens för serving.

  • LLMOps

    Prompter och retrieval-inställningar versionshanteras som kod, varje release spärras av en utvärderingskörning, spår i MLflow eller Langfuse, en gateway som LiteLLM för routning, hastighetsbegränsningar och kostnad per team, och open-weight-modeller som serveras med vLLM på KServe.

  • Modellstyrning och spårbarhet

    Modellkort, lineage från källdata till driftsättning, godkännandeposter och åtkomstloggar förvaras i registret i den form som dokumentationskraven i ISO/IEC 42001 och EU:s AI-förordning efterfrågar, med personuppgifter i träningsset spårade så att de kan tas bort på begäran.

Anlita MLOps-ingenjörer

  • Dedikerade MLOps-ingenjörer

    MLOps-ingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.

  • Projekt inom MLOps

    En avgränsad insats inom MLOps med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.

  • Löpande MLOps

    MLOps som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.

Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.

Vilka som arbetar med MLOps åt er

  • MLOps-ingenjörer

    Pipelines, register, serving och övervakning

  • Maskininlärningsingenjörer

    Modellerna och utvärderingarna som pipelines kör

  • Moln- och DevOps-ingenjörer

    Kubernetes, GPU:er, nätverk och Terraform

  • Dataingenjörer

    Feature-pipelines och träningsdata

  • Python-utvecklare

    API:er och tjänster runt modellerna

Modeller som når produktion och blir kvar där

Det mesta av MLOps-arbetet är ingenjörsarbete runt modellen: träning som kan upprepas utifrån kod- och dataversioner, ett register med lineage, releaser som spärras av utvärdering och övervakning som talar om för ägaren när träffsäkerheten sjunker. En befintlig uppsättning granskas först skrivskyddat, och ni får en skriftlig lista över brister i riskordning innan något ändras.

Plattformen är kod som all annan: infrastruktur i Terraform, pipelines i Git, CI som loggar in i molnet med federerade åtkomstuppgifter i stället för lagrade nycklar, hemligheter i ett valv och beroenden som hålls på aktuella versioner, så att en modells väg till produktion är densamma varje gång och kan granskas i efterhand.

Andra data- och AI-tjänster som vi erbjuder

Översikt: Data och AI

Frågor om MLOps

Inom vilka branscher arbetar era MLOps-ingenjörer?

AI- och dataprodukter, där många modeller tränas och släpps varje vecka; fintech, för bedrägeri- och kreditmodeller som måste stå sig vid revision; e-handel och detaljhandel, för rekommendations-, sök- och prognosmodeller; hälso- och sjukvård, för modeller som kräver spårbar träningsdata; reklam- och marknadsföringsteknik, för bud- och målgruppsmodeller som tränas om dagligen; samt SaaS för företag, för maskininlärningsfunktioner som levereras i produkten.

Behöver vi Kubeflow, eller räcker en hanterad plattform?

En hanterad plattform som Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform eller Databricks räcker för de flesta team med en handfull modeller och utan önskan att driva kluster. Kubeflow, KServe och MLflow på Kubernetes lönar sig när ni kör många modeller, behöver samma plattform i flera moln eller vill ha direkt kontroll över GPU-kostnaden.

Kan ni ta modeller från våra data scientists notebooks till produktion?

Ja. Koden i notebooken blir en testad träningspipeline, modellen registreras med sin data och sina parametrar, serveras bakom en endpoint eller som ett batchjobb och övervakas, medan era data scientists fortsätter att arbeta som de gör i dag.

Hur snabbt kan MLOps-ingenjörer börja?

När rätt MLOps-ingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.

Hur anlitar vi MLOps-ingenjörer via BigTree108?

Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.

Vem äger arbetet de producerar?

Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.

Behöver ni att era modeller når produktion på ett tillförlitligt sätt?

Berätta hur många modeller ni kör, var de tränas och hur de når produktion i dag. Ni får svar inom en arbetsdag: en granskningsplan, kandidatprofiler eller en första lista över brister att åtgärda.

Skicka e-post till hello@bigtree108.com Så svarar vi