Rozwiązania Machine Learning

Modele szyte na miarę

Modele trenowane na Twoich danych, dostarczane jako działające systemy z pipeline'ami, evalami i dokumentacją. Wszystko należy do Ciebie.

Zaplanuj studium wykonalności

Modele na miarę, od początku do końca

Gotowe modele rozwiązują generyczne problemy. Gdy Twoją przewagą są dane, historia cen, której nie ma konkurencja, archiwum wad z własnej linii, dekada szkód, model szyty na miarę zamienia tę przewagę w software. Budujemy takie modele od początku do końca: sformułowanie problemu, praca na danych, trening, ewaluacja i wdrożenie w jednym projekcie.

Projekt zaczyna się od baseline'u w pierwszych dniach, bo prosty model, który działa, bije złożony, który może zadziała. Od tego momentu każdy przyrost złożoności musi się opłacić na zbiorze ewaluacyjnym. Metryki widzisz co tydzień, na swoich danych, i w każdej chwili możesz się zatrzymać z czymś, co już działa.

Co się zmienia dla Ciebie: zamiast notebooka i obietnicy dostajesz wersjonowany pipeline treningowy, model wdrożony za API i dokumentację pozwalającą na retraining bez nas. Wagi, kod i pipeline'y danych są w całości Twoje, bez licencji i bez lock-inu, a przekazanie obejmuje sesje robocze z inżynierami, którzy przejmą system.

Po co budować na miarę

Twoje dane stają się przewagą

Model wytrenowany na Twojej historii robi rzeczy, których generyczne API nie potrafi, a konkurencja nie skopiuje go bez Twoich danych.

Najpierw baseline

Najpierw trenujemy prosty model i publikujemy jego wynik. Złożoność dokładamy tylko wtedy, gdy bije baseline na Twojej metryce.

Pełna własność

Wagi, kod treningowy i pipeline'y przekazujemy w całości. Bez licencji per stanowisko, bez czynszu za własny model.

Produkcja od pierwszego dnia

Modele budujemy pod wdrożenie: skonteneryzowane, wersjonowane i testowane pod kątem latencji i obciążenia, nie tylko dokładności.

Koszty pod kontrolą

Dobrze dobrany model własny przy skali często kosztuje ułamek cen API liczonych per token, a tę matematykę pokazujemy przed budową.

Machine Learning

Jak przebiega praca

Sformułowanie problemu

Definiujemy cel predykcji, metrykę i baseline do pobicia, w języku biznesowym, pod którym podpisze się Twój CFO.

Budowa zbioru danych

Audyt, czyszczenie i etykietowanie danych, z kontrolą wycieków i zamrożonym zbiorem testowym przed startem treningu.

Trening i ewaluacja

Najpierw baseline'y, potem mocniejsze architektury, dopóki metryka rośnie. Każdy run jest śledzony i powtarzalny.

Wdrożenie i przekazanie

Zwycięski model idzie na produkcję za API z monitoringiem, a Twój zespół dostaje pipeline, dokumentację i runbooki.

Co dostajesz

Wytrenowany model z wagami i pełną własnością

Powtarzalny pipeline treningu i ewaluacji

Raport metryk względem uzgodnionego baseline'u

Wdrożone API inferencyjne z monitoringiem

Model card, dokumentacja i runbook retrainingu

Odpowiadamy na pytania

Ile danych potrzebujemy, żeby wytrenować własny model?

Mniej, niż myślisz, przy fine-tuningu, i więcej, niż byś chciał, przy treningu od zera. Dwutygodniowe studium wykonalności na Twoich danych zastępuje zgadywanie: dostajesz wynik baseline'u i jasną odpowiedź, czy więcej danych by go ruszyło.

Model od zera czy fine-tuning modelu fundacyjnego?

Fine-tuning wygrywa, gdy pretrenowany model z grubsza rozumie Twoją domenę; trening od zera wygrywa na wąskich, ustrukturyzowanych problemach z dużą liczbą etykiet. Benchmarkujemy oba podejścia na Twojej metryce i wskazujemy tańszą drogę.

Ile to kosztuje w utrzymaniu po przekazaniu?

Rozmiar modelu dobieramy do Twojego ruchu i budżetu przed treningiem, a raport metryk zawiera koszt na tysiąc predykcji. Większość modeli własnych działa na skromnej infrastrukturze, a runbook opisuje skalowanie w górę i w dół.