MLOps e LLMOps
Rilasciate e migliorate le applicazioni IA con un processo definito.
Dopo un esperimento riuscito, occorre organizzare il funzionamento quotidiano di modelli, dati e configurazioni. Progettiamo processi per distribuire, valutare, monitorare e modificare la vostra applicazione IA. Qualità, affidabilità tecnica e costi vengono valutati insieme, offrendo al team una base documentata per rilasci e gestione operativa.
Le vostre possibilità
Servizi per far avanzare il vostro progetto
Mappare il ciclo di vita e le responsabilità
Esaminiamo dati, modelli, prompt, applicazione e deployment esistenti. Assegniamo esplicitamente le responsabilità di sviluppo, approvazione e gestione operativa.
Tutti i componenti importanti hanno un percorso definito lungo il ciclo di vita.
Mantenere tracciabili versioni e artefatti
Modelli o riferimenti di modello, versioni del dataset, prompt, configurazioni e risultati dei test sono versionati in modo appropriato. La loro relazione con ogni release viene registrata.
Un risultato può essere ricondotto ai componenti e alle versioni utilizzate.
Integrare la valutazione nello sviluppo
I casi di test rappresentativi e i criteri di qualità aziendale sono combinati con controlli automatici. Il compito, i dati e l'uso previsto del modello determinano i metodi di valutazione appropriati.
I cambiamenti possono essere valutati sulla base di risultati comparabili.
Progettare deployment e rilascio
Ambienti, deployment, approvazioni e procedure di riserva sono integrati nel vostro processo di sviluppo. L'esperienza con Git, CI/CD, Helm e Argo CD supporta rilasci controllati.
Le release diventano ripetibili e tracciabili.
Monitorare qualità, tempi di risposta e consumi
Vengono monitorati errori tecnici, tempi di risposta, utilizzo delle risorse e indicatori di qualità adeguati. Gli specialisti della materia valutano le modifiche ai dati di input e ai risultati dove necessario.
I cambiamenti rilevanti diventano visibili e seguono un processo di indagine definito.
Organizzare la gestione e il miglioramento continuo
Concordiamo runbook, responsabilità, cambiamenti di modello e valutazioni periodiche. Prometheus, Grafana e altri strumenti adatti di SYNEDAT PLATFORM possono supportare il monitoraggio operativo.
Il vostro team può mantenere e migliorare sistematicamente la versione distribuita.
Quando iniziare
MLOps e LLMOps Casi d’uso
Tre situazioni di esempio mostrano da dove può partire la collaborazione.
Un prototipo IA deve passare alla gestione ordinaria
Aggiungiamo versioning, controlli di rilascio, monitoraggio e la documentazione operativa necessaria.
Le modifiche al modello o al prompt hanno conseguenze inattese
Casi di test comparabili e artefatti documentati rendono le differenze valutabili prima del rilascio.
Le richieste tecnicamente riuscite producono sempre più risposte scadenti
Combiniamo segnali tecnici, valutazioni di qualità adeguate e un processo di analisi chiaro.
Dalle esigenze ai risultati
Un percorso chiaro con tappe verificabili
Esaminare l’ambiente attuale e gli obiettivi operativi
Componenti, team, rischi e processi di sviluppo esistenti vengono registrati.
Progettare versionamento e valutazione
Vengono determinati artefatti, criteri, set di test e responsabilità.
Integrare distribuzione e monitoraggio
Un percorso di rilascio definito è implementato con test, segnali e procedure di riserva.
Verificare e trasferire le procedure
Vengono testati e documentati scenari di rilascio, gestione degli errori e modifiche.
Il vostro vantaggio
Cosa ricevete
- Un ciclo di vita coordinato per i modelli e le applicazioni concordate.
- Artefatti versionati e risultati di valutazione comprensibili.
- Un processo di rilascio implementato con approvazioni e procedure di riserva testate.
- Monitoraggio appropriato, istruzioni operative e responsabilità.
Come collaborare con noi
Scegliete un punto di partenza adatto alle vostre esigenze. Definiamo insieme il perimetro e l’impegno necessario in una proposta.
Valutare la preparazione alla gestione operativa dell’IA
Per orientamento: ciclo di vita, versioning, valutazione e compiti operativi.
Richiedere un preventivo: Valutare la preparazione alla gestione operativa dell’IAImplementare processi di rilascio e valutazione
Per un ambito definito: artefatti, controlli, distribuzione e monitoraggio.
Richiedere un preventivo: Implementare processi di rilascio e valutazioneMigliorare la gestione operativa dell’IA
Per i cambiamenti continui: modelli aggiuntivi, valutazione migliore e supporto concordato.
Richiedere un preventivo: Migliorare la gestione operativa dell’IASYNEDAT PLATFORM
Esperienza sulle piattaforme per il vostro progetto
Utilizziamo questi strumenti in SYNEDAT PLATFORM o nei suoi processi di distribuzione software. Adattiamo le pratiche pertinenti al vostro progetto e ne concordiamo l’integrazione con i sistemi esistenti.
Identità, segreti e politiche
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
L'accesso, i segreti tecnici e le politiche della piattaforma servono a scopi diversi. Li colleghiamo a ruoli, permessi limitati ed eccezioni documentate. Gli strumenti selezionati fanno parte di un modello comune di accesso e operativo.
Accesso controllato e politiche di piattaforma più coerenti.
Osservabilità e operazioni
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Metriche, log e tracce forniscono diverse viste di applicazioni e piattaforme. Organizziamo fonti di dati, dashboard e percorsi di avviso attorno a specifiche questioni operative. Nella pianificazione della raccolta dati vengono considerati conservazione, dati sensibili e costi.
Diagnosi degli incidenti migliori e decisioni operative informate.
Dati, ricerca e messaggistica
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Archiviazione dati, cache, messaggistica e ricerca hanno requisiti diversi di coerenza, accesso e recupero. Selezioniamo e colleghiamo questi componenti attorno ai Suoi processi aziendali. La proprietà e la manutenzione fanno parte dell'integrazione.
Componenti tecniche che si adattano ai Suoi dati e ai processi applicativi.
Domande prima di iniziare
Qual è la differenza tra MLOps e LLMOps?
MLOps organizza il ciclo di vita dei modelli di machine learning e delle loro applicazioni. Nelle applicazioni LLM, spesso vengono aggiunti prompt, sorgenti contestuali, versioni esterne dei modelli e procedure di valutazione speciali. I processi sono adattati ai componenti effettivamente utilizzati.
Abbiamo bisogno di una nuova piattaforma?
Non sempre. I repository, le pipeline, i registri e il monitoraggio esistenti possono già coprire requisiti importanti. Individuiamo le lacune e aggiungiamo componenti appropriati. Nuovi prodotti vengono considerati dove le esigenze specifiche li giustificano.
Quali componenti dovrebbero essere versionati?
Modelli o relativi riferimenti, codice, prompt, configurazioni, test e versioni dei dati devono poter essere associati a un rilascio. L’implementazione dipende dal prodotto e dalle modalità di archiviazione. I dati sensibili non devono essere copiati automaticamente in un repository di codice.
Come dovremmo valutare i risultati degli LLM?
Un set di test rappresentativo combina compiti tipici, casi limite e criteri di qualità aziendale. I controlli automatizzati possono essere integrati dalla valutazione umana. Un modello utilizzato come valutatore deve essere valutato prima di poter servire come riferimento affidabile.
Il monitoraggio rileva ogni calo di qualità?
I segnali tecnici rivelano problemi come errori, tempi di risposta e utilizzo delle risorse. La qualità dei contenuti richiede criteri adatti, campionamenti o risultati valutati. Definiamo cosa copre il monitoraggio e quali controlli aggiuntivi sono necessari.
È possibile modificare il modello senza ritestare?
Un cambiamento può modificare comportamento, costi e risultati. Sono quindi previsti confronti e approvazioni adeguati. Per i servizi esterni, verifichiamo quali possibilità di versionamento e controllo delle modifiche siano effettivamente disponibili.
Come funziona il rollback a una versione precedente?
L'applicazione, la configurazione e gli artefatti correlati devono essere considerati insieme. Le modifiche ai dati o la disponibilità di modelli esterni possono limitare le opzioni di rollback. Progettiamo quindi e testiamo una procedura di fallback adatta per l'ambiente specifico.
Quali costi comporta la gestione operativa continuativa?
Tra le altre cose, le chiamate del modello o la capacità di calcolo, lo storage, la valutazione, l'elaborazione dei dati e il supporto sono rilevanti. La misurazione dovrebbe coprire l'intero caso d'uso. Il consumo di infrastruttura e i servizi in corso sono mostrati separatamente nell'offerta.
Parliamo del prossimo passo
Quale applicazione di IA ha bisogno di un percorso affidabile per entrare in produzione?
Descrivete il vostro stato attuale e le questioni di qualità più importanti. Definiamo i passaggi successivi per rilasci controllati e risultati tracciabili.
MLOps e LLMOps
Il prossimo passo
Descrivi brevemente le tue esigenze. Affideremo la richiesta al team competente e concorderemo con te i prossimi passi.
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