24 kwietnia | Retrieval-augmented generation — Hello World i co dalej? | AWS Summit London (en)
Usługi

Machine Learning Operations

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.

Rozwiązania

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.

Środowisko badawcze

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.

Trening i fine-tuning modeli

Dostarczamy łatwe w zarządzaniu i gotowe do trenowania oraz dostrajania modeli klastry. Zapewniamy pełen wgląd w proces trenowania modeli. Kompleksowy monitoring pozwala szybko wykrywać błędy powstałe na etapie treningu oraz łatwo je debuggować.

Wdrażanie modeli

Wdrażamy modele dostosowane do potrzeb — od klasycznego autoskalowalnego API, przez API typu serverless aż po modele uruchamiane jedynie periodycznie. Możemy jednocześnie wdrożyć setki modeli, przy zachowaniu optymalnych kosztów.

Inżynieria danych

Zapewniamy audytowalne, łatwe do przeszukiwania oraz bezpieczne miejsce do przechowywania danych — bez względu na ich wielkość. Budujemy m.in.: data lake, lakehouse i feature store, zgodnie z najlepszymi praktykami w zakresie inżynierii danych.

Monitorowanie

Zapewniamy mechanizmy monitorowania, które ponad standardowe metryki (np. wykorzystanie zasobów czy wydajność) w sposób ciągły ewaluują również sensowność odpowiedzi udzielanych przez model i zgodność rozkładu danych.

Automatyzacja

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.

Technologie

Sprawdzone technologie

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.

StageMaker Grafika
Usługi AWS

Szybka we wdrożeniu i optymalna kosztowo platforma MLOps

Opieramy się o usługi z rodziny Amazon SageMaker, dedykowanym poszczególnym fazom projektów data science.

  • Jedna z najstarszych i najbardziej dojrzałych technologii chmurowych z obszaru ML
  • Niski koszt utrzymania rozwiązania
  • Szybkie wdrożenie platformy
  • Nie wymaga budowy dedykowanego zespołu utrzymaniowego
Skontaktuj się z nami
Open Source Technologie Grafika
Kubernetes

Niezależność od usług jednego dostawcy chmurowego

Korzystamy z technologi open source wdrożonych na platformie Kubernetes opartej o maszyny wirtualne EC2.

  • Wykorzytujemy dojrzałe i sprawdzone technologie takie jak: Kubeflow, MLflow, Seldon Core
  • Rozwiązanie dedykowane różnym modelom (multi-cloud, hybrid-cloud, on-premises)
  • Brak problemu vendor lock-in
  • Możliwość migracji do innej chmury w przyszłości
Skontaktuj się z nami
01

Projektowanie rozwiązania

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.

02

Budowa i rozwój modelu

Gromadzimy, porządkujemy i wdrażamy narzędzia do transformacji danych. Udzielamy wsparcia w procesie walidacji i kalibracji modeli uczenia maszynowego.

03

Wdrożenie i operacje

Uruchamiamy modele w środowisku produkcyjnym, gdzie stale monitorujemy oraz weryfikujemy czy spełniają przyjęte założenia. Wykonujemy testy A/B i w razie potrzeby aktualizujemy algorytmy, jeśli model przestaje spełniać swoje cele.

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.

Certyfikaty

Ekspercki know-how

Nasi inżynierowie są certyfikowanymi przez AWS ekspertami swoich dziedzin. Naszym działem Data & AI dowodzi AWS Machine Learning Hero.

AWS Certified - Machine Learning SpecialtyAWS Certified - Solutions Architect ProfessionalAWS Certified - DevOps Engineer ProfessionalAWS Certified - Security Specialty
Te firmy już czerpią korzyści z chmury

Case studies

Te treści publikujemy w języku angielskim

Poznaj przebieg i efekty wdrożeń projektów, które zrealizowaliśmy dla naszych klientów z różnych branż.

Dodatkowe usługi Data & AI

Generative AI

  • Inteligentne odpowiedzi
  • Generowanie treści
  • Prywatne dane i Retrieval-Augmented Generation
  • Wirtualni asystenci i chatboty
Zobacz ofertę →

Data Engineering

  • Gromadzenie i przechowywanie
  • Przetwarzanie i katalogowanie
  • Zarządzanie dostępem
  • Automatyzacja
Zobacz ofertę →

Uruchom własną platformę Generative AI

Wykorzystaj cały potencjał danych swojej organizacji bez obaw o poufność i bezpieczeństwo, które towarzyszą ogólnodostępnym usługom.

Sprawdź, jak możemy pomóc
Wiedza o uczeniu maszynowym

Blog

Te treści publikujemy w języku angielskim

Porozmawiajmy o Twoim projekcie

Chętnie odpowiemy na Twoje pytania, by wesprzeć Cię w implementacji wydajnych systemów uczenia maszynowego.

Dziękujemy! Twoje zgłoszenie zostało wysłane!
Ups! Coś poszło nie tak podczas wysyłania formularza.