Trenuj, wdrażaj i bezpiecznie używaj modele uczenia maszynowego na gruncie sprawdzonych, optymalnych kosztowo i łatwych w użyciu rozwiązań MLOps przy wsparciu ekspertów Chaos Gears.
Pomagamy rozwijać, wdrażać i utrzymywać efektywne rozwiązania uczenia maszynowego z usługami MLOps na cały cykl ich życia.
Dostarczamy dostęp do w pełni funkcjonalnych laboratoriów nie posiadających ograniczeń pamięci czy mocy obliczeniowej opartych na notebookach. Wszystkie wykonane eksperymenty i modele zostaną zapisane i będą gotowe do użytku na wiele miesięcy po ich przeprowadzeniu.
Dostarczamy łatwe w zarządzaniu i gotowe do trenowania oraz dostrajania modeli klastry. Zapewniamy pełen wgląd w proces trenowania modeli. Kompleksowy monitoring pozwala szybko wykrywać błędy powstałe na etapie treningu oraz łatwo je debuggować.
Wdrażamy modele dostosowane do potrzeb — od klasycznego autoskalowalnego API, przez API typu serverless aż po modele uruchamiane jedynie periodycznie. Możemy jednocześnie wdrożyć setki modeli, przy zachowaniu optymalnych kosztów.
Zapewniamy audytowalne, łatwe do przeszukiwania oraz bezpieczne miejsce do przechowywania danych — bez względu na ich wielkość. Budujemy m.in.: data lake, lakehouse i feature store, zgodnie z najlepszymi praktykami w zakresie inżynierii danych.
Zapewniamy mechanizmy monitorowania, które ponad standardowe metryki (np. wykorzystanie zasobów czy wydajność) w sposób ciągły ewaluują również sensowność odpowiedzi udzielanych przez model i zgodność rozkładu danych.
Automatyzujemy proces budowania i wdrażania modeli za pomocą narzędzi CI/CD dedykowanych pod data science. Nowe prototypy i wersje modeli błyskawicznie trafiają na środowiska testowe i produkcyjne.
Nasi inżynierowie są certyfikowanymi ekspertami w swoich dziedzinach, a naszym działem Data & AI kieruje AWS Machine Learning Hero.
Niezawodność zawsze stawiamy na pierwszym miejscu. Pracujemy wyłącznie ze sprawdzonymi rozwiązanami MLOps.
Opieramy się o usługi z rodziny Amazon SageMaker, dedykowanym poszczególnym fazom projektów data science.
Korzystamy z technologi open source wdrożonych na platformie Kubernetes opartej o maszyny wirtualne EC2.
Pomagamy ustalić cele projektu oraz określić metryki niezbędne do oceny kryteriów sukcesu. Wspieramy zespoły data science w modelowaniu problemu biznesowego w ujęciu uczenia maszynowego i opracowaniu prototypów algorytmów.
Gromadzimy, porządkujemy i wdrażamy narzędzia do transformacji danych. Udzielamy wsparcia w procesie walidacji i kalibracji modeli uczenia maszynowego.
Uruchamiamy modele w środowisku produkcyjnym, gdzie stale monitorujemy oraz weryfikujemy czy spełniają przyjęte założenia. Wykonujemy testy A/B i w razie potrzeby aktualizujemy algorytmy, jeśli model przestaje spełniać swoje cele.
Wykorzystaj cały potencjał danych swojej organizacji bez obaw o poufność i bezpieczeństwo, które towarzyszą ogólnodostępnym usługom.
Sprawdź, jak możemy pomócAby dostarczyć rozwiązania wsparte przez AI, które odpowiadają Twoim celom, wspólnie definiujemy te use case’y, które obiecują jak największe korzyści i jak najniższy time to value. Dzięki niezawodnym fundamentom AWS i autorskim narzędziom jesteśmy w stanie zwinnie i szybko wdrożyć dostosowaną do Twoich potrzeb platformę GenAI.
Twoje dane mogą pozostać całkowicie w Twoim własnym środowisku, jeśli tak preferujesz. Ponad gwarancje poufności oferowane przez Amazon Bedrock możemy także ograniczyć użycie modeli AI do sprawdzonych modeli open source, a usługi do takich, które gwarantują, że nikt inny nie użyje Twoich danych.
Chętnie odpowiemy na Twoje pytania, by wesprzeć Cię w ujednoliceniu, automatyzacji i optymalizacji systemów uczenia maszynowego.