Консалтинг по эксплуатации и жизненному циклу моделей машинного обучения

Трудно управлять жизненным циклом машинного обучения? Хаотичные процессы, слабая обратная связь, накапливающиеся технические недоработки и болезненные выпуски мешают моделям масштабироваться и стабильно работать. Подключайте консалтинг по эксплуатации и жизненному циклу моделей машинного обучения Cronit – и превращайте машинное обучение в стандартизированную, прозрачную и масштабируемую “ИИ-машину” на уровне всей компании.

Управляйте и масштабируйте ИИ как технологически зрелый лидер с консалтингом по эксплуатации и жизненному циклу моделей машинного обучения Cronit

Более 80% моделей машинного обучения «застревают» задолго до выкладки модели в запуск. Cronit помогает командам, застрявшим в бесконечном цикле разработки, навести порядок и прозрачность во всей цепочке – чтобы быстрее поставлять устойчивые, ценные и соответствующие требованиям решения.

Что вы получите:

меньше времени и усилий на сбор и подготовку данных;
упрощённая классификация наборов данных по множеству измерений и удобное управление;
более точная оценка влияния изменений в данных;
более эффективные эксперименты с моделями;
оптимизация ресурсов и снижение стоимости улучшения качества моделей;
быстрое масштабирование ИИ на процессы, рабочие процессы и путь клиента;
снижение предвзятости моделей;
обнаружение аномалий в наборах данных и оперативные действия;
упрощённое развёртывание “боевых” моделей высокой точности;

соблюдение нормативных требований и на всех уровнях организации.

Ускоряйте успех моделей машинного обучения с комплексными услугами по эксплуатации и жизненному циклу моделей машинного обучения

Сфокусируйтесь на результате, а не на управлении – мы выстраиваем ваш рабочий процесс машинного обучения от проектирования до мониторинга производительности.

Проектирование и архитектура

На базе текущего состояния ваших процессов мы формируем «чертёж» инфраструктуры и практик эксплуатации и жизненного цикла моделей машинного обучения – основу для эффективной разработки, развёртывания и управления моделями.

Дизайн архитектуры

С учётом безопасности и требований регуляторных органов проектируем общую архитектуру: конвейеры данных, инфраструктуру обучения, механизмы развёртывания и инструменты мониторинга.

Дизайн процессов

Определяем этапы жизненного цикла модели: сбор и предобработка данных обучение проверка развёртывание мониторинг — чтобы у вас появилась единая стратегия управления жизненным циклом ИИ.

Подбор инструментов

Основываясь на вашем технологическом наборе, мы рекомендуем оптимальные инструменты для управления версиями, непрерывной интеграции и поставки, координации систем и мониторинга.

Исполнение

Собираем инфраструктуру для работы всего потока машинного обучения, делая упор на постоянное улучшение и итерации моделей.

Обработка данных

Запускаем потоки данных для подготовки данных (загрузка данных + предварительная обработка данных) в непрерывном режиме или по расписанию.

Обучение и развёртывание

Автоматизируем запуск задач на обучение и организуем вывод модели в запуск.

Цикл обратной связи

Внедряем сбор обратной связи по качеству модели и взаимодействию пользователей и превращаем эти данные в план улучшений.

Непрерывное внедрение

Далее воплощаем «чертёж» в рабочую систему: строим и настраиваем нужную инфраструктуру и инструменты.

Настройка инфраструктуры

Оптимизируем облачные или локальные ресурсы, развёртываем системы управления данными (серверы, БД, хранилища) и готовим фундамент для управления жизненным циклом моделей.

Разработка конвейеров данных

Мы создаём автоматизированные конвейеры для сбора, предобработки и генерации признаков — стабильные потоки данных являются фундаментом для эксплуатации моделей машинного обучения.

Среда обучения моделей

Готовим выделенную среду обучения: графические и специализированные ускорители вычислений, зависимости, воспроизводимость, единые стандарты и эффективность.

Конвейер непрерывной интеграции и поставки

Встраиваем мощную непрерывную интеграцию / непрерывную доставку в центр среды по эксплуатации и жизненному циклу моделей машинного обучения: автоматическое тестирование и развёртывание, быстрые и безопасные изменения.

Автоматизация

Используем проверенные инструменты и скрипты, автоматизируя проверку данных, обучение и выкладку.

Сопровождение

Следим за здоровьем инфраструктуры и процессов, настраиваем уведомления и контроль версий, устанавливаем обновления безопасности и занимаемся поиском неисправностей.

Почему Cronit

Ускоряем вывод решений на рынок.
Снижаем стоимость разработки.
Обеспечиваем информационную безопасность.
Поставляем высококачественное ПО.
Гибко масштабируем команду.

Эксплуатация и жизненный цикл моделей машинного обучения по всему жизненному циклу – с консультантами Cronit

Опираясь на 10+ лет в ИИ, Cronit снимает головную боль с разработки, тестирования, развёртывания и мониторинга инициатив машинного обучения.

Подготовка данных

Опыт и компетенции Cronit в области управления данными и жизненным циклом моделей машинного обучения помогает автоматизировать и улучшить хранение, обработку и контроль версий данных. Мы укрепляем инфраструктуру и инструменты для управления данными и автоматической проверки, обеспечивая доступность, качество, безопасность и соответствие нормативным требованиям.

Хранение данных – распределённые хранилища, базы данных, хранилища данных.
Обработка данных – процессы извлечения, преобразования и загрузки данных, конвейеры данных.
Контроль версий данных – использование инструментов контроля версий, потока машинного обучения и других систем.

Разработка моделей

Подбираем инструменты и практики, ускоряющие разработку и эксперименты инженеров машинного обучения. В результате — воспроизводимые рабочие процессы, корректное обобщение моделей и управляемость разработки.

разработка модели (выбор алгоритма, формирование признаков);
проверка модели;
Управление версиями данных — использование инструментов контроля версий, потока машинного обучения и других систем.

Обучение и оценка

Выстраиваем процесс обучения через инструменты, библиотеки эксплуатации и жизненного цикла моделей машинного обучения для непрерывного обучения. Автоматизация ускоряет прогоны, подбирает гиперпараметры, стандартизирует метрики и позволяет исследовать множество конфигураций при минимальных затратах.

автоматизация обучения;
оценка качества и анализ производительности (ключевые показатели, ошибки, предвзятость и т.д.).

Развертывание моделей

Поддержка эксплуатации и жизненного цикла моделей машинного обучения Cronit обеспечивает бесшовный переход в запуск. Непрерывная интеграция / непрерывная доставка + контейнеризация + мониторинг в реальном времени дают управляемость, рамки управления и стабильные выпуски в разных средах.

автоматизация процессов (контейнеризация, предоставление модели как услуги, непрерывная интеграция и поставка);
Отслеживание системы.

Развертывание моделей

автоматизация процессов (контейнеризация, предоставление модели как услуги, непрерывная интеграция и поставка);
Отслеживание системы.

Оптимизация моделей после развёртывания

В ручном режиме командам приходится «вручную» отслеживать эксперименты, анализировать результаты и выпускать обновления. Мы закрываем это контрольными точками: контроль версий, мониторинг, переобучение при наступлении определённых событий — с минимальным расходом ресурсов.

автоматическое масштабирование;
переработка кода;
обновления и переобучение.

Лучшие практики эксплуатации и жизненного цикла моделей машинного обучения от Cronit: стандартизируем, оптимизируем, автоматизируем

Во многих компаниях машинное обучение выглядит как “магия” и игра в угадайку. Мы превращаем операции машинного обучения в предсказуемую инженерную систему: понятные роли, инструменты, платформы и процессы.

Надёжные потоки данных для более точных моделей

Внедряем процессы и системы для непрерывного сбора, курирования, анализа, разметки и поддержки качества данных в масштабе. Закладываем основу переиспользования данных: стандартизация, проверка качества, управление метаданными, контроль доступа.

Платформа доставки решений машинного обучения для эффективных рабочих процессов

Развёртывание в масштабе требует серьезной инженерии. Мы строим централизованную платформу доставки: масштабируемые потоки обработки данных + потоки данных в режиме реального времени для оперативного внедрения моделей.

Инструменты для ускорения разработки моделей

Настраиваем ресурсы для разработки и развёртывания машинного обучения в масштабе: реестр моделей для регламентированного управления и воспроизводимости экспериментов, эффективное распределение вычислений, встроенные тесты и проверки на каждой итерации.

Мониторинг производительности для непрерывного улучшения

Модели МО “живут” и меняются вместе с данными – особенно сложно, когда их сотни. Мы внедряем мониторинг, уведомления и визуализацию для детального контроля выполнения показателей и качества.

Достигаем нужного уровня в эксплуатации и жизненном цикле моделей машинного обучения поэтапно

Не обязательно внедрять всё сразу. Команда Cronit помогает двигаться постепенно – превращая рабочие процессы машинного обучения в отлаженный двигатель.

Уровень 1. Автоматизированное обучение

Базовый уровень: автоматическое обучение, управление моделями, отслеживание метрик. Запуски ещё могут быть частично ручными, но мы берём управление запуском на себя, повышаем видимость среды и строим автоматизированный поток качественных данных для обучения.

Уровень 2. Автоматизированное развёртывание моделей

Переходим от ручного развёртывания к полностью прослеживаемому автоматизированному конвейеру — из среды разработки в промышленную эксплуатацию.

Уровень 3. Полностью автоматизированные операции в эксплуатации и жизненном цикле моделей машинного обучения

Для продвинутых команд выстраиваем автоматическое переобучение при запуске продукта: сбор данных, определённые события, выбор моделей, контроль версий. Это путь к системе без простоев, которая остается актуальной и эффективной со временем.

Инновационные решения на всех этапах жизненного цикла машинного обучения

Помимо управления жизненным циклом моделей МО, Cronit усиливает ваш ИИ-путь комплексной экспертизой:

Консалтинг по МО – стратегия внедрения, подбор сценариев использования, оценка технической реализуемости, выбор архитектур.
Разработка решений МО – создание, обучение и интеграция индивидуальных моделей под ваши задачи.

Функциональный ИИ – ИИ-агенты и «виртуальные коллеги», которые заменяют сложные правила и узкую настройку, оставаясь управляемыми и экономичными.