Перейти до вмісту
BigTree108

Послуги з MLOps і консалтинг

Послуги з MLOps і консалтинг: платформи машинного навчання, CI/CD для моделей, відстеження експериментів і реєстри моделей, сервінг моделей та автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу, LLMOps для застосунків на мовних моделях і керування моделями (model governance). Виділені MLOps-інженери у вашу команду або платформа MLOps, реалізована від початку до кінця.

Роботи з MLOps, які ми беремо на себе

  • Налаштування платформи машинного навчання

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform чи Databricks або Kubeflow і MLflow на вашому власному кластері Kubernetes. Платформу описуємо в Terraform з окремими середовищами розробки, staging і продакшну та доступом через ваш провайдер ідентифікації.

  • Відстеження експериментів і реєстр моделей

    Запуски, параметри, метрики й артефакти фіксуємо в MLflow 3 або Weights & Biases, а кожну модель реєструємо разом із кодом, даними та параметрами, з яких вона з'явилася. У продакшн її переводять через зафіксоване погодження, а не копіюванням файлу вручну.

  • CI/CD для машинного навчання

    Код навчання перевіряється лінтером і тестується в кожному pull request, перевірки даних і моделей виконуються в GitHub Actions, Azure DevOps або GitLab CI, а нова модель виходить у реліз лише тоді, коли перевершує поточну на узгодженому наборі для оцінювання.

  • Ендпоінти інференсу та автомасштабування

    Інференс у реальному часі та пакетний на KServe, Ray Serve, BentoML, ендпоінтах SageMaker AI або онлайн-ендпоінтах Azure Machine Learning. Коли модель простоює, масштаб зменшується до нуля, релізи проходять через canary- і shadow-розгортання, а затримку та вартість тисячі прогнозів вимірюємо.

  • Моніторинг моделей і сповіщення про дрейф

    Дрейф вхідних даних, дрейф прогнозів і поточну точність відносно еталонних відповідей, що надходять із запізненням, відстежуємо в Evidently, Arize чи у вашому стеку Grafana. Сповіщення надходять команді, що відповідає за модель, а перенавчання запускається за узгодженим порогом, а не за календарем.

  • GPU-інфраструктура та її вартість

    Пули GPU-вузлів в AKS, EKS чи GKE з NVIDIA GPU Operator, завдання навчання в черзі Kueue або Ray, spot-потужності для запусків, що відновлюються з контрольних точок, і вартість інференсу, зменшена завдяки квантуванню, батчингу та інстансам потрібного розміру.

  • Налаштування feature store

    Feast, таблиці ознак Databricks або feature store в SageMaker AI, щоб навчання й поточні прогнози читали ознаки, обчислені одним і тим самим кодом, з point-in-time-об'єднаннями для навчальних наборів і швидкими запитами з низькою затримкою для сервінгу.

  • LLMOps

    Промпти й налаштування пошуку версіонуються як код, кожен реліз проходить через прогін оцінювання, трейси зберігаються в MLflow або Langfuse, шлюз на кшталт LiteLLM забезпечує маршрутизацію, ліміти запитів і облік вартості за командами, а моделі з відкритими вагами працюють на vLLM у KServe.

  • Керування моделями та журнал аудиту

    Картки моделей, lineage від вихідних даних до розгортання, записи про погодження та журнали доступу зберігаються в реєстрі в тому вигляді, якого вимагають обов'язки щодо документації за ISO/IEC 42001 та EU AI Act. Персональні дані в навчальних наборах відстежуються, щоб їх можна було видалити за запитом.

Наші MLOps-інженери для вашої команди

  • Виділені MLOps-інженери

    MLOps-інженери, які приєднуються до вашої команди на повний робочий день, працюють у ваших інструментах і за вашим процесом і звітують вашому керівнику. Співбесіду проводите ви, а український договір, зарплата, рахунки й відпустки на нас.

  • MLOps як окремий проєкт

    Окремий проєкт (напрям: MLOps) з визначеним обсягом, фіксованим планом і призначеним керівником з нашого боку, який відповідає за результат і звітує про хід роботи у ваших каналах.

  • Постійна співпраця: MLOps

    MLOps як постійна послуга: ті самі люди щомісяця, беклог, пріоритети в якому визначаєте ви, і години, які видно в нашому порталі та в рахунку.

На сторінці виділеної команди пояснено, як фахівці приєднуються до вашої команди, а на сторінці аутсорсингу описано реалізацію проєктів, прийняття систем від інших команд і те, як ми беремо оплату.

Хто працює над вашим проєктом (напрям: MLOps)

  • MLOps-інженери

    Пайплайни, реєстри, сервінг і моніторинг

  • Інженери з машинного навчання

    Моделі та оцінювання, які запускають пайплайни

  • Інженери з хмари та DevOps

    Kubernetes, GPU, мережі та Terraform

  • Data-інженери

    Пайплайни ознак і навчальні дані

  • Python-інженери

    API та сервіси навколо моделей

Моделі, які потрапляють у продакшн і залишаються там

Здебільшого робота з MLOps є інженерною роботою навколо моделі: навчання, яке можна повторити за версіями коду й даних, реєстр із lineage, релізи, що проходять через оцінювання, і моніторинг, який повідомляє власника, коли точність знижується. Наявне налаштування спершу переглядаємо з доступом лише на читання, а перед будь-якими змінами ви отримуєте письмовий перелік прогалин за порядком ризику.

Платформа є кодом, як і все інше: інфраструктура в Terraform, пайплайни в Git, CI, що входить у хмару з федеративними обліковими даними замість збережених ключів, секрети у сховищі секретів, а залежності на актуальних релізах. Тому шлях моделі в продакшн щоразу однаковий, і його можна перевірити постфактум.

Інші послуги у сфері даних і AI, які ми надаємо

Дані і AI: огляд

Запитання про MLOps

У яких галузях працюють ваші MLOps-інженери?

AI-продукти та продукти на основі даних, де щотижня навчають і випускають багато моделей; фінтех: моделі шахрайства й кредитування, які мають витримувати аудит; e-commerce і роздрібна торгівля: рекомендаційні, пошукові та прогнозні моделі; охорона здоров'я: моделі, яким потрібні відстежувані навчальні дані; рекламні та маркетингові технології: моделі ставок і аудиторій, що перенавчаються щодня; корпоративний SaaS: функції машинного навчання всередині продукту.

Чи потрібен нам Kubeflow, чи вистачить керованої платформи?

Керованої платформи, як-от Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform чи Databricks, достатньо більшості команд, у яких кілька моделей і немає бажання підтримувати кластери. Kubeflow, KServe і MLflow на Kubernetes окупаються, коли ви запускаєте багато моделей, потребуєте однакової платформи в кількох хмарах або хочете напряму контролювати вартість GPU.

Чи можете ви довести моделі з ноутбуків наших фахівців з data science до продакшну?

Так. Код із ноутбука перетворюється на протестований пайплайн навчання, модель реєструється разом з даними й параметрами, віддається через ендпоінт або як пакетне завдання та ставиться на моніторинг, а ваші фахівці з data science й далі працюють так, як звикли.

Як швидко можуть стати до роботи MLOps-інженери?

Якщо відповідний MLOps-інженер вільний, старт залежить лише від вашої співбесіди, NDA і передачі прав на інтелектуальну власність. Інакше ми проводимо пошук, який зазвичай дає профілі кандидатів за два-три тижні, і ніхто не починає роботу, доки ви не скажете «так».

Як найняти фахівців через BigTree108, якщо вам потрібні MLOps-інженери?

Розкажіть про роботу, рівень і години, які вам потрібні. Ми пропонуємо одну-двох людей з їхніми профілями, ви проводите з ними співбесіду так, як зі своїм власним кандидатом, підписуєте один договір із ТОВ «БІГ ТРІ 108» і отримуєте один рахунок на місяць.

Кому належать результати їхньої роботи?

Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.

Хочете, щоб ваші моделі надійно потрапляли в продакшн?

Розкажіть, скільки моделей ви запускаєте, де їх навчають і як вони потрапляють у продакшн сьогодні. Ви отримаєте відповідь протягом одного робочого дня: план огляду, профілі кандидатів або перший перелік прогалин, які треба закрити.

Напишіть на hello@bigtree108.com Як ми відповідаємо