Przygotowujemy środowisko badawcze gotowe na eksploracje danych, budowę i trening algorytmów ML przez zespoły Data Science oraz środowisko produkcyjne do automatycznego wdrażania i monitorowania modeli
Pomagamy ustalić cele i wartości projektu oraz określić metryki niezbędne do oceny kryteriów sukcesu. Wspieramy zespoły data science Klienta w modelowaniu problemu biznesowego w ujęciu uczenia maszynowego i opracowaniu prototypów algorytmów.
Gromadzimy, porządkujemy i wdrażamy narzędzia do transformacji danych. Udzielamy wsparcia w procesie walidacji i kalibracji modeli uczenia maszynowego.
Uruchamiamy docelowe modele w środowisku produkcyjnym, a następnie w trybie ciągłym monitorujemy oraz weryfikujemy czy spełniają przyjęte założenia. Wykonujemy testy A/B, a także aktualizujemy algorytmy w oparciu o najnowsze dane, jeśli uprzednio wytrenowany model przestaje spełniać swoje cele.
Świadczymy usługi na różnych etapach trwania projektów analitycznych. Dostarczamy gotowe do pracy, efektywne kosztowo i zaopatrzone w szeroki zestaw funkcjonalności platformy przeznaczone dla zespołów Data Science
Zapewniamy audytowalne, łatwe do przeszukiwania oraz przede wszystkim bezpieczne miejsce do przechowywania danych bez względu na ich wielkość. Wykorzystujemy usługi takie jak: data lake, lakehouse i feature store, które spełniają wszystkie wymagania z zakresu inżynierii danych.
Dostarczamy dostęp do w pełni funkcjonalnych laboratoriów nie posiadających ograniczeń pamięci czy mocy obliczeniowej opartych na notebookach. Wszystkie wykonane eksperymenty i modele zostaną zapisane i będą gotowe do użytku na wiele miesięcy po ich przeprowadzeniu.
Dostarczamy łatwe w zarządzaniu i w pełni gotowe do trenowania oraz dostrajania modeli klastry. Zapewniamy dostęp do pełnego obserwowania procesu trenowania modeli. Kompleksowy monitoring pozwala szybko wykrywać błędy powstałe na etapie treningu algorytmów oraz łatwo je debuggować.
Wdrażamy modele w sposób dostosowany do różnych potrzeb - od klasycznego autoskalowalnego API, przez API typu serverless aż po tworzenie periodycznych, krótkotrwałych zadań. Pomagamy wdrażać nawet setki modeli na raz w sposób optymalny kosztowo.
Zapewniamy mechanizmy monitorowania, które w sposób ciągły ewaluują metryki takie jak czas pracy, wykorzystanie zasobów, wydajność i sensowność wyników działania modelu czy zgodność rozkładu danych.
Automatyzujemy proces budowania i wdrażania modeli za pomocą narzędzi CI/CD dedykowanych pod data science. Nowe prototypy i wersje modeli błyskawicznie trafiają na środowiska testowe i produkcyjne.
Rynek technologii oferuje wiele możliwości rozwiązań przytoczonych wyżej wyzwań, jak również narzędzi gotowych rozwiązać każde z nich. W Chaos Gears do tematu podchodzimy pragmatycznie - w oparciu o nasze wieloletnie doświadczenie wybraliśmy i korzystamy jedynie z dojrzałych produktów o ugruntowanej pozycji na rynku. W zależności od potrzeb korzystamy z rozwiązań AWS i/lub technologii open source
Opieramy się o usługi z rodziny Amazon SageMaker, dedykowanym poszczególnym fazom projektów data science.
Korzystamy z technologi open source wdrożonych na platformie Kubernetes opartej o maszyny wirtualne EC2.
Specjaliści z Chaos Gears posiadają certyfikaty, które potwierdzają wysoką znajomość obszaru ML i chmury AWS.
Organizujemy serię spotkań wprowadzających, podczas których poznajemy zespół i problemy napotykane w codziennej pracy z zakresu analizy danych, jak również kluczowe cele do zrealizowania.
Na bazie zebranych informacji wspólnie wybieramy technologie, a następnie przygotowujemy harmonogram wdrożenia i długoterminową roadmapę dla projektu.
Ustalamy listę wymaganych komponentów, priorytetyzujemy kolejność ich dostarczania i czas realizacji poszczególnych składowych (np. rejestr eksperymentów i modeli, feature store, środowisko badawcze oparte o notebooki, platformę do automatyzacji i orkiestracji, system do wdrażania modeli).
Budujemy solidne chmurowe fundamenty docelowego systemu. Tworzymy i konfigurujemy konta AWS, usługi sieciowe, alerty budżetowe i zarządzamy dostępem. Wdrażamy usługi zapewniające wysoki poziom bezpieczeństwa środowiska chmurowego.
Następnie, zgodnie z przyjętymi priorytetami, dostarczamy poszczególne składowe platformy MLOps. W przypadku niewiadomych lub niesprecyzowanych do końca wymagań, tworzymy Proof of Concept rozwiązania, by zweryfikować zgodność funkcjonalności danego narzędzia z potrzebami Klienta.
Utrzymujemy stały kontakt z zespołem data science Klienta i regularnie zbieramy kolejne wymagania dotyczące platformy. Na bieżąco dokumentujemy proces wdrażania komponentów, demonstrujemy wykorzystane produkty i prowadzimy szkolenia z ich zakresu.
Zarządzamy środowiskiem produkcyjnym Klienta - świadczymy kompleksowe usługi utrzymaniowe tak by zespoły zajmujące się analizą danych mogły pracować sprawnie i efektywnie.
Na bieżąco aktualizujemy narzędzia, a także modyfikujemy i optymalizujemy platformę w przypadku pojawiania się nowych potrzeb. Na bieżąco poprawiamy też ewentualne błędy, które nie zostały wykryte podczas testów.
Poznaj przebieg i efekty wdrożeń projektów, które zrealizowaliśmy dla naszych Klientów z różnych branż
