Xidmət

MLOps

Production-da modellər ətraflarındakı sistemlər qədər etibarlıdır. ML-i hər hansı başqa etibarlı xidmət kimi hiss etdirən pipeline-ları, monitorinqi və on-call hekayəsini qururuq.

Nə qururuq

Modellər üçün CI/CD
Feature və metrik storlar
Drift və keyfiyyət monitorinqi
GPU cədvəlləşdirməsi
Hadisə (incident) runbook-ları

Öz üzərimizə götürdüyümüz nəticələr

Yerləşdirmələr dəqiqələrlə ölçülür
Müştəri şikayətindən əvvəl drift siqnalları
Gəlirə uyğun miqyaslanan GPU xərci

Qərar bələdçisi

Modeli deploy etmək MLOps-un başlanğıcıdır

Canlı model data, feature pipeline, API, monitorinq və rollback mexanizmi ilə birlikdə işləyir. MLOps işi bu hissələri təkrarlana bilən release prosesinə bağlayır. Məqsəd yalnız uptime deyil; keyfiyyət azalmasını, data driftini və xərc artımını istifadəçi şikayətindən əvvəl görməkdir.

MLOps-a ehtiyacın əlamətləri

Model versiyasını təhlükəsiz dəyişmək və əvvəlki versiyaya tez qayıtmaq çətindir
Offline metriklərlə canlı nəticələr arasındakı fərq görünmür
GPU, inference və üçüncü tərəf model xərcləri məhsul funksiyası üzrə izlənmir

Qurduğumuz əməliyyat sistemi

Təkrarlana bilən release

Data və model versiyası, testlər, eval hədləri, canary buraxılış və rollback bir pipeline-da idarə olunur.

Keyfiyyət və drift monitorinqi

Input paylanması, cavab keyfiyyəti, gecikmə, səhv nisbəti və biznes nəticələrini eyni görünüşdə izləyirik.

Hadisəyə hazırlıq

Alert marşrutları, runbook-lar, ownership və audit izi ilə on-call komandasına qərar vermək üçün lazım olan konteksti veririk.

Əlaqəli xidmətlər

AI Agent Həlləri

Canlı mühitlər üçün alətlərə çıxışı olan muxtar agentlər.

RAG Həlləri

İlk gündən eval-larla qurulan retrieval-əsaslı sistemlər.

AI İş Axını Avtomatlaşdırması

Drag-and-drop alətlərindən o tərəfə keçən ağıllı iş axınları.

Generativ AI

Mətn, şəkil, multimodal — başdan-sona GenAI məhsulları.

Bütün xidmətlər