Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
DaneAIPrzypadki użyciaZadbaj o to, by Twój model AI był wiecznie zielony i godny zaufania. Nasze usługi MLOps wprowadzają strukturę i automatyzację do cyklu życia uczenia maszynowego, umożliwiając szybsze wydania, stabilne systemy i stały przepływ spostrzeżeń.
Zadbaj o to, by Twój model AI był wiecznie zielony i godny zaufania. Nasze usługi MLOps wprowadzają strukturę i automatyzację do cyklu życia uczenia maszynowego, umożliwiając szybsze wydania, stabilne systemy i stały przepływ spostrzeżeń.
Zmaksymalizuj wpływ dzięki naszym usługom MLOps obejmującym cały cykl życia uczenia maszynowego. Zbudowane w oparciu o sprawdzone Rozwój DevOps projektujemy potoki pod kątem skalowalności i odporności, aby modele zapewniały stałą wartość w rzeczywistych zastosowaniach.
Pomagamy wyjaśnić, gdzie MLOps pasuje do Twojej firmy. Rezultatem jest skoncentrowana, technicznie uzasadniona mapa drogowa zbudowana wokół priorytetów, możliwości i ograniczeń.
Nasz zespół MLOps tworzy potoki, które automatycznie czyszczą dane, trenują model, oceniają go i pakują do wdrożenia, przyspieszając wdrażanie przy mniejszej liczbie awarii.
Od konfigurowania potoków i magazynów funkcji po wdrażanie i monitorowanie modeli, zajmujemy się ciężkimi zadaniami, aby systemy ML działały lepiej i szybciej.
Od natywnych stosów w chmurze po klastry lokalne, budujemy szkielet Twoich operacji ML. Bezpieczny i skalowalny, gotowy do obsługi dowolnych danych.
Wersjonujemy i walidujemy zbiory danych, automatyzujemy przepływy danych i czyścimy dane wejściowe na dużą skalę, dzięki czemu modele zawsze uczą się na podstawie odpowiednich danych wysokiej jakości.
Podłącz swój model do rzeczywistych systemów. Dostarczamy modele za pośrednictwem interfejsów API, mikrousług lub aplikacji - tworząc płynne połączenie między logiką ML a doświadczeniem użytkownika końcowego.
Dysponując odpowiednimi narzędziami, nasz zespół pomaga śledzić wydajność modelu, wykrywać dryf i naprawiać problemy, zanim sprawy zboczą z kursu, a użytkownicy to zauważą.
Od kontroli wersji po dzienniki audytu - pomagamy zachować zgodność z przepisami. Upewnij się, że każda zmiana jest udokumentowana, dzięki czemu Twój system będzie gotowy do inspekcji.
Zbudowanie modelu to dopiero początek. Sukces leży w sposobie zarządzania nim. Pomagamy zsynchronizować wysiłki human-AI, szkoląc zespół w zakresie posiadania i obsługi stosu MLOps.
OpenAI
Llama
Claude
DALL-E
PaLM
Stable Diffusion
Gemini
Grok
Vicuna
Podczas gdy ML jest rakietą innowacji, MLOps jest systemem startowym, kontrolą naziemną i monitorowaniem lotu, który przenosi ją na orbitę - i utrzymuje tam. Tak właśnie je traktujemy: sprawiając, że ML jest gotowe do działania w świecie rzeczywistym, od pilotażowych lotów po pełnoprawne misje.
W Innowise wykraczamy poza powierzchowne DevOps dla ML. Nasz zespół stosuje kompleksowe, niezależne od dostawcy podejście, które zapewnia niezawodne działanie modeli, inteligentną ewolucję i skalowanie bez tarć, nawet w zmieniających się warunkach.
Zaczynamy od ustalenia priorytetów MLOps i dostosowania ich do celów i stosu. Dzięki temu nasza praca jest szczupła, ukierunkowana i całkowicie wolna od nadmiernej inżynierii.
Od kontroli dostępu po ścieżki audytu - zapewniamy bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i solidność modeli. Zachowaj bezkompromisowość i gotowość do inspekcji podczas pracy z wrażliwymi danymi.
Priorytetowo traktujemy współpracę między zespołami z jasno określonymi rolami, otwartą komunikacją i brakiem zgadywania. Wszystkie zespoły są w równym stopniu zaangażowane, klient zachowuje pełną kontrolę, a premiery przebiegają szybko.
Dzięki ponad 15-letniemu doświadczeniu w operacjach uczenia maszynowego, sygnalizujemy problemy, zanim się nasilą, stale dostosowujemy modele i dostarczamy potoki o niezmiennie wysokiej wydajności.
Nie narzucamy stałego zestawu narzędzi ani nie blokujemy Cię na platformach. Zamiast tego projektujemy elastyczne środowiska MLOps w oparciu o istniejące narzędzia i przyszły plan działania.
Od mapy drogowej po przekwalifikowanie, nasze podejście MLOps jako usługi oznacza, że nie musisz żonglować partnerami ani zastanawiać się, co dalej. Jesteśmy z Tobą na każdym kroku.
Wybierając Innowise jako swoją firmę MLOps, korzystasz z usług zespołu, który zna technologię od A do Z, jednocześnie stawiając Twoje potrzeby na pierwszym miejscu. Zależy nam na udoskonaleniu operacji uczenia maszynowego, skróceniu przestojów i zapewnieniu płynnego działania modeli, dzięki czemu możesz skupić się na szerszej perspektywie.
W Innowise zachowujemy spójność, elastyczność i przejrzystość przez cały czas trwania procesu. Nasz proces MLOps jest zbudowany tak, aby utrzymać inteligencję w ruchu, skalibrowaną do harmonogramu i możliwości.
My zajmujemy się złożonością - Ty skupiasz się na wynikach, a nie na gaszeniu pożarów.
Zespół szybko zrozumiał istotę projektu. Współpraca przebiega do tej pory bezproblemowo. Wszystko jest zawsze dobrze zorganizowane i dostarczane na czas. Wszyscy członkowie zespołu, z którymi dotychczas współpracowaliśmy są kompetentni, chętni do współpracy i elastyczni.
Ich zespół dostosowywał się do moich wymagań w zakresie zarządzania projektem. Zwiększali zespół programistów, gdy zaistniała taka potrzeba. Ci programiści pracowali ze mną bardzo ciężko, czasem bez przerwy, by skończyć nasz projekt.
“Najbardziej w Innowise zachwyciła mnie ich umiejętność dostosowania się do naszych potrzeb, przy jednoczesnym trzymaniu się napiętych terminów projektu. Połączyli podejście zorientowane na klienta z niezwykłymi umiejętnościami zarządzania projektami. Dzięki temu otrzymaliśmy produkt najwyższej jakości zgodnie z wyznaczonymi terminami.”
Doradztwo MLOps pomaga przejść od eksperymentów ML do rzeczywistego wpływu. Wprowadza strukturę, automatyzację i najlepsze praktyki do wysiłków związanych z uczeniem maszynowym, dzięki czemu można szybciej wdrażać, dokładniej monitorować i skalować bez ryzyka - bez rozciągania wewnętrznego zespołu.
Innowise oferuje kompleksowe usługi MLOps, w tym wdrażanie modeli, potoki CI/CD, automatyczne przekwalifikowanie, monitorowanie, wersjonowanie modeli i konfigurację infrastruktury natywnej dla chmury. Zostały one zaprojektowane tak, abyś mógł dołączyć na dowolnym etapie cyklu życia ML - niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz korzystać z AI, czy też dopracowujesz to, co masz.
Usługi konsultingowe MLOps usprawniają przepływ pracy ML poprzez automatyzację kluczowych zadań, takich jak szkolenie, wdrażanie i monitorowanie modeli. Pomaga zarządzać modelami, śledzić ich wydajność i wdrażać aktualizacje, unikając błędów i oszczędzając czas na iteracjach.
Zazwyczaj trwa to od kilku tygodni do kilku miesięcy, ale może się znacznie różnić w zależności od bieżącej konfiguracji i potrzeb. Tak czy inaczej, przyjrzymy się Twojej konfiguracji i opracujemy najlepszy plan uruchomienia MLOps - bez obaw.
Jak najbardziej! MLOps ma działać równolegle z DevOps, dodając odpowiednie narzędzia i przepływy pracy do zarządzania modelami ML, jednocześnie usprawniając obecną konfigurację. Takie połączenie zapewnia płynny proces rozwoju i bezkonkurencyjne operacje uczenia maszynowego w jednym pakiecie.
Zachęcamy do rozmowy, by uzyskać potrzebne informacje.
Umów się na rozmowę
