MLOps и LLMOps: развёртывание и сопровождение моделей
Развёртывание, дообучение и сопровождение моделей под задачи бизнеса. Поможем перейти от эксперимента к работающему сервису — на ваших серверах или в выделенной облачной среде.
От модели до работающего сервиса
Подключаемся к вашей ML-команде или помогаем запустить готовую языковую модель. Начинаем с одного сценария и измеримых требований.
Инфраструктура MLOps: контейнеризация сервисов с моделями, окружения, CI/CD и управление версиями.
LLMOps: API языковой модели, дообучение, подключение базы знаний (RAG) и проверки ответов.
Ресурсы: подбор процессоров, GPU, оперативной памяти и видеопамяти; тестирование скорости при одновременных запросах.
Эксплуатация: доступы, лимиты, метрики ошибок, оповещения и правила хранения журналов.
Что получите на первом этапе
Согласуем модель, сценарий и критерии приёмки. Проверим ограничения до масштабирования.
- • Работающий сервис и результаты проверки качества ответов и скорости под нагрузкой.
- • Конфигурации развёртывания, мониторинг и сценарий обновления и отката с учётом совместимости моделей и данных.
- • Инструкции для команды и оценку дальнейшего сопровождения.
Стоимость под вашу задачу
Состав работ, сроки и стоимость определяем после обсуждения задачи. В смете выделяем внедрение, оборудование или аренду и сопровождение.
- • Для оценки нужны модель или задача, имеющееся оборудование и ожидаемая нагрузка.
- • Можно начать с проверки на одном сервере, без большого инфраструктурного проекта.
Вопросы перед стартом
Чем MLOps отличается от LLMOps?
MLOps охватывает жизненный цикл моделей машинного обучения, LLMOps — работу с большими языковыми моделями и приложениями на их основе. Помогаем с инфраструктурой, развёртыванием, дообучением и сопровождением. Для языковых моделей подключаем базу знаний и настраиваем проверки ответов.
Можно ли дообучить модель под наши задачи?
Да. Дообучаем готовые модели под задачи компании и проверяем результат на тестовых примерах. Для ответов по документам подключаем базу знаний через RAG — без обязательного дообучения. Обучение с нуля обсуждаем как отдельный проект.
Можно обойтись без внешнего AI-провайдера?
Да. Размещаем модель и поиск по документам в вашей инфраструктуре без передачи запросов внешнему AI-провайдеру. Проверяем лицензию модели, настраиваем доступы, журналы и внешние интеграции.
Обязательны GPU и Kubernetes?
Нет. Оборудование и способ развёртывания выбираем под модель, допустимую задержку и число одновременных запросов. Начать можно с одного сервера; необходимость GPU и Kubernetes определяем после оценки задачи и теста.
Есть модель или задача для ИИ?
Расскажите, что должно работать, где можно разместить сервис и сколько пользователей ожидается. Предложим первый этап. Ключи доступа и конфиденциальные данные в форму отправлять не нужно.
Написать в Infra LAB