Розробка AI-рішень, які доходять до продакшену.
Більшість AI-проєктів зупиняється не на моделі. Вони зупиняються на всьому, що навколо: немає набору для оцінювання, немає моніторингу, немає шляху для перенавчання, а рахунок за інференс ніхто не прогнозував. Ми робимо розробку AI-рішень і MLOps як одну роботу — модель, API навколо неї та операційний цикл, який тримає її чесною після запуску.
Коли до нас звертаються
- Прототип працює на демо, але безпечний запуск відкладається спринт за спринтом.
- Модель у продакшені, і ніхто не може сказати, стало краще чи гірше за останній місяць.
- LLM-функція працює, а рахунок за інференс виріс утричі, і цього ніхто не помітив.
Що входить у роботу
Інтеграція LLM та RAG-пайплайни
Пошук, розбиття на фрагменти, оркестрування промптів і векторне сховище під ваші реальні документи — з виміряною базовою якістю відповідей, а не з демо, яке одного разу виглядало переконливо.
Розробка та дотренування моделей
Спершу перевірка здійсненності: ми прямо кажемо, коли меншa модель, набір правил або готове API — краща відповідь. Якщо навчання виправдане, збираємо датасет, цикл навчання та систему оцінювання разом.
Промислова інфраструктура для ML
API для інференсу, автомасштабування, батчинг, кешування та конвеєр розгортання — щоб нова версія моделі була звичайним релізом, а не окремим проєктом.
Оцінювання, моніторинг і перенавчання
Автоматичне оцінювання на кожну зміну, моніторинг дрейфу й затримок і чіткі тригери перенавчання. Саме це вирішує, чи працюватиме система на шостий місяць.
Контроль вартості інференсу
Маршрутизація між моделями, кешування, квантизація та ліміти витрат зі сповіщеннями — щоб вартість росла разом із використанням, а не з’являлася сюрпризом наприкінці кварталу.
Що ви отримуєте
- Production API з автомасштабуванням, логуванням і відкатом
- Набір тестів якості, що запускається на кожну зміну моделі
- Дашборди моніторингу якості, затримок і витрат
- Задокументовані тригери перенавчання та інструкцію до них
- Розбір із вашою командою, щоб вона вела систему без нас
Дотичні кейси
Питання, які ставлять найчастіше
Маєте AI-проєкт, якому треба дійти до продакшену?
Почати діалогТак — це найпоширеніша точка входу. Беремо наявну модель або ноутбук і будуємо навколо неї шар інференсу, оцінювання та моніторингу, нічого не перенавчаючи, поки оцінювання не покаже, що це потрібно.
Не завжди. Багатьом LLM-сценаріям потрібен пошук по документах, які у вас уже є, а не навчальні дані. Фаза аудиту визначає, який саме випадок у вас, ще до того, як щось будується.
Вимірювати вартість запиту з першого дня й проєктувати з огляду на неї: прості запити — на менші моделі, агресивне кешування, жорсткі сповіщення про витрати. Вартість — це проєктне обмеження, а не сюрприз після запуску.
Ми скажемо це на етапі аудиту, до того як ви заплатите за розробку. Детермінований конвеєр, який працює завжди, частіше кращий за модель, яка працює у 80% випадків, ніж прийнято визнавати.