Modèles sur mesure et fine-tuning
Des modèles conçus sur mesure, ou des modèles de fondation affinés, adaptés au problème et aux données dont vous disposez réellement.
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Machine Learning
De l'expérience à la production.
Un modèle qui obtient de bons scores dans un notebook a prouvé une hypothèse ; il n'a encore rien fait d'utile. L'essentiel de la valeur du machine learning se gagne ou se perd dans la distance entre ce notebook et un service dont l'entreprise peut dépendre, et cette distance est un problème d'ingénierie.
Nous construisons des systèmes de ML reproductibles, évalués et surveillés, pour qu'un modèle continue de gagner sa place bien après la démo de lancement.
Ce que nous faisons
Le travail, en détail.
Feature engineering et stores
Des features réutilisables et versionnées pour que l'entraînement et le service voient exactement la même chose.
Entraînement reproductible
Données, code et exécutions versionnés : si vous ne pouvez pas reconstruire un modèle à l'identique, vous ne pouvez pas lui faire confiance.
MLOps et serving
CI/CD pour les modèles, serving scalable, et déploiement progressif et sûr des nouvelles versions.
Évaluation et surveillance
Des barrières d'évaluation automatisées ainsi qu'une surveillance en direct de la dérive et de la baisse de performance.
Prévision, recsys et prédiction
Des systèmes de production pour la prévision de la demande, la recommandation, le classement et le risque.
Comment nous livrons
Un chemin rigoureux vers la production.
- 01
Cadrer le problème
Définir la décision que le modèle sert et la métrique qui reflète réellement le succès.
- 02
Construire données et features
Assembler des jeux de données reproductibles et un pipeline de features partagé par l'entraînement et le serving.
- 03
Modéliser et évaluer
Itérer contre un jeu d'évaluation représentatif, pas un seul chiffre flatteur.
- 04
Industrialiser
Envelopper le modèle de serving, CI/CD, versionnage et rollback.
- 05
Surveiller et réentraîner
Guetter la dérive et la baisse de performance, et faire du réentraînement une routine plutôt qu'un projet de recherche.
Ce que vous obtenez
Des résultats, pas des livrables.
- Des modèles fonctionnant comme des services de production fiables
- Un entraînement entièrement reproductible et des artefacts versionnés
- Des barrières d'évaluation qui empêchent les mauvais modèles d'atteindre les utilisateurs
- Une surveillance de la dérive, de la baisse de performance et des problèmes de données
- Un chemin de réentraînement que votre équipe peut exécuter elle-même
Questions
Les bonnes questions, avec des réponses.
Ce qui sert le résultat. Souvent, la bonne réponse est un modèle affiné ou sur étagère enveloppé d'une excellente ingénierie, et non un modèle sur mesure construit pour lui-même.
Une surveillance de la dérive des données et des prédictions, des barrières d'évaluation à chaque changement, et un chemin de réentraînement de routine, pour que la dégradation soit détectée et corrigée, pas découverte lors d'un incident.
Oui, nous collaborons fréquemment avec les équipes internes, en apportant le MLOps et la discipline de production qui transforment leurs travaux de recherche en systèmes fiables.
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