Przejdź do treści
SwankyForge
SwankyForge

Produkcyjne ML, które obniża koszty operacyjne.

Zarejestrowana metryka, działający proces, system, który można wycofać.

Rozłóż mój produkt na częściCase studies
97.3% Trafność planu
Trafność planu
14M+ Zdarzeń przetwarzanych dziennie
Zdarzeń przetwarzanych dziennie
61% Mniej fałszywych alarmów
Mniej fałszywych alarmów
81% Dokumentów bez udziału człowieka
Dokumentów bez udziału człowieka

Wartości docelowe z projektów referencyjnych na tej stronie, a nie zmierzone wyniki klientów.

Nie są Państwo techniczni? Proszę zacząć tutaj

Większość tej strony jest napisana dla inżynierów. Ta część nie.

Co robimy
Znajdujemy decyzję, którą Państwa zespół podejmuje dziś ręcznie, setki lub tysiące razy w miesiącu, i budujemy oprogramowanie, które podejmuje ją zamiast niego — wewnątrz procesu, który już działa, a nie obok niego.
Co Państwo otrzymują
Jedna liczba się zmienia i widać, jak się zmienia. Zanim cokolwiek powstanie, uzgadniamy, która to liczba, a Państwo dostają dla niej dashboard oraz możliwość wyłączenia całości, jeśli wyniki będą słabsze.
Czego Państwo potrzebują
Procesu, który kosztuje realne pieniądze, i jakiegoś zapisu tego, jak przebiegał. Nie potrzebują Państwo zespołu danych, strategii ani znajomości nazw tych rzeczy. Jeśli uczciwa odpowiedź brzmi, że jest za wcześnie, mówimy to wprost.
Przeczytaj biznesową wersję tej stronySprawdź, co z tego dotyczy Państwa
Efekty

Sześć sposobów, w jakie obniżamy koszty operacyjne.

Model działa w procesie, który wydaje pieniądze, i porusza zarejestrowaną metrykę.

Stack technologiczny

ML i dane, które uruchamiamy w produkcji.

ML

Python
NumPy
SciPy
pandas
Polars
NVIDIA
Numba
scikit-learn
PyTorch
TensorFlow
Keras
JAX
Lightning
Hugging Face
vLLM
LangChain
Haystack
spaCy
Qdrant
Milvus
OpenCV
YOLO
Optuna
Ray
MLflow
W&B
DVC
ONNX
OpenVINO
BentoML

Dane

ClickHouse
BigQuery
Snowflake
Databricks
DuckDB
PostgreSQL
MySQL
SQLite
MongoDB
Cassandra
Redis
Valkey
Memcached
Elasticsearch
OpenSearch
Druid
Kafka
Pulsar
NATS
Flink
Spark
Dask
Hadoop
Hive
Airflow
Prefect
Argo
dbt
Parquet
Avro
Arrow
Trino
Presto
Airbyte

Usługi

FastAPI
Flask
gRPC
GraphQL
Docker
Kubernetes
Helm
Terraform
AWS
Azure
GCP
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Sentry
Realizacje

Projekty referencyjne.

Trzy projekty referencyjne. Pełne opisy na stronie realizacji.

Pipeline'y danychMetrykiProjekt referencyjny

USDDub

Dashboardy były sześć godzin za rzeczywistością. Teraz są pięć minut za nią.

Aktualność danych

6 godzin→5 minut

Czytaj
PrognozowanieOptymalizacjaProjekt referencyjny

Prognozowanie popytu + optymalizacja zapasów

Planowanie opierało się na arkuszu i jednej stopie wzrostu. Teraz zapasy podążają za rzeczywistym popytem.

Ważony MAPE

12.1%→2.7%

Czytaj
LLMRAGProjekt referencyjny

Wewnętrzny LLM copilot (regulaminy + narzędzia)

Pracownicy pytali kolegów zamiast czytać regulamin. Teraz pytają i dostają odpowiedź, którą mogą sprawdzić.

Trafność odpowiedzi

61%→89.2%

Czytaj
Wszystkie case studies
Teardown produktu

Nie są Państwo pewni, czy ML to odpowiedź? My na razie też nie.

6 pytań o Państwa proces i dane. Otrzymują Państwo formę współpracy, która naprawdę pasuje, największe ryzyko, jakie widzimy, i trzy kolejne kroki — zanim z kimkolwiek Państwo porozmawiają.

  1. Na razie nie róbcie ML

    Brak zarejestrowanego sygnału i niczego działającego, do czego można się podłączyć. Mówimy to wprost i podpowiadamy, co logować.

  2. Pilotaż discovery

    Prawdziwy proces, niesprawdzone dane. Dwa tygodnie, by sprawdzić, czy da się to w ogóle wyuczyć.

  3. Proof of concept

    Wystarczająco dużo danych, by spróbować. Jeden wąski wycinek, jeden uczciwy baseline, prawdziwe liczby.

  4. Wdrożenie produkcyjne

    Dane, które można odpytać, system pod obciążeniem. Model, serving, monitoring i rollback razem.

Rozłóż mój produkt na części
Kalkulator projektu

Ile by to kosztowało?

Proszę wybrać punkt wyjścia, a następnie dostosować zespół i liczbę godzin.

Punkt wyjścia
Złożoność
Tempo
Szacowany projekt

Szacowany koszt 14 500 €

310 godz. · 5 ról · średnio 47 €/h

Realizacja
5–7 tygodni
Ryzyko
niskie

Dobrze rozpoznany typ problemu. Zwykle wystarczy pilotaż o stałym zakresie, żeby to rozstrzygnąć.

Dwa sposoby na start: pilotaż o stałym zakresie od 5 000 € (2–4 tygodnie) albo dedykowany inżynier od 5 000 € miesięcznie. Te stawki dotyczą większych wdrożeń; zakres i cenę ustala pisemna oferta.

Zobacz projekt referencyjny w tej skali

Zaproszenie

Zbudujmy coś trudnego.

Proszę przesłać pozycję kosztową, którą chcą Państwo poruszyć.

E-mail[email protected]Pisemna odpowiedź w ciągu jednego dnia roboczegoTelegram@swankyforgeZwykle tego samego dniaWhatsAppNapisz do nasZwykle tego samego dnia
SwankyForge@swankyforge
Albo zacząć od wyceny

Rozpocznij rozmowę

Proszę opisać oczekiwany efekt.

Potwierdzamy otrzymanie i odpowiadamy pisemną analizą, zwykle w ciągu jednego dnia roboczego.