Koszt procesu
Ograniczamy straty w obsadzie, trasach i wydatkach na inferencję.
32%typowoKompetencje
Sześć sposobów, w jakie obniżamy koszty operacyjne.
Proszę najechać na ścieżkę, aby ją wyróżnić. Kliknięcie pokazuje, jak wygląda realizacja.
Nadużycia i wycieki
Ocena ryzykownych zdarzeń w trakcie transakcji, z kosztem przypisanym do każdego błędu.
0.79Inspekcja wizualna
Wykrywanie wad na linii i domknięcie pętli weryfikacji.
96,8%typowoWewnętrzni copiloci
Odpowiedzi na podstawie Państwa dokumentów, z cytatami, które można otworzyć.
0.94Scoring decyzji
Wynik z wyłącznikiem awaryjnym, ścieżką audytu i wskazanym właścicielem.
74,5%typowoPopyt i zapasy
Mniej nadmiernych zapasów, braków i nadgodzin dzięki prognozie, z której planiści naprawdę korzystają.
2,7%Kanwa inżynierska
Co naprawdę dzieje się w projekcie.
Sześć etapów, zawsze w tej samej kolejności. Proszę je przewinąć, aby zobaczyć narzędzia przypisane do każdego z nich i to, co przekazujemy na jego zakończenie.
01 · Dane
Czy w ogóle mamy sygnał?
Audyt źródeł, lineage, świeżość i wolumen. Zanim napiszemy model, odpowiadamy, czy problem da się w ogóle wyuczyć z tego, co istnieje.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Dane
Audyt źródeł, lineage, świeżość i wolumen. Zanim napiszemy model, odpowiadamy, czy problem da się w ogóle wyuczyć z tego, co istnieje.
- wiersze
- 1 842 031
- źródła
- 6
- odsetek null
- 0,8%
Poglądowe przykładowe wartości
wynik audytu: memo wykonalności + lista luk
02
Cechy
Feature engineering ze zgodnością offline i online. Każda cecha ma właściciela, definicję i gwarancję świeżości.
- cechy
- 247
- dryf zgodności
- 0,00%
- świeżość
- 5 min
Poglądowe przykładowe wartości
przekazanie: rejestr cech + kontrakty
03
Model
Najpierw baseline, potem iteracje. Walidacja rolling-origin, śledzone eksperymenty i metryka uzgodniona z Państwem przed rozpoczęciem trenowania.
- eksperymenty
- 184
- najlepsze auc
- 0.913
- czas trenowania
- 03:42:18
Poglądowe przykładowe wartości
przekazanie: model card + log eksperymentów
04
Inferencja
Serving w ramach Państwa budżetu latencji i kosztów. Wersjonowane artefakty, wdrożenie blue/green i rollback, który faktycznie przetestowano.
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3 400
Poglądowe przykładowe wartości
przekazanie: wdrożony endpoint + runbook
05
Monitoring
Dryf, jakość danych i metryki biznesowe na jednym dashboardzie. Alerty przypisane do konkretnego działania, a nie tylko do progu.
- dryf psi
- 0.041
- uptime
- 99,95%
- alerty / tydz.
- 1,2
Poglądowe przykładowe wartości
przekazanie: dashboardy + routing alertów
06
Wpływ na biznes
Mierzone względem wcześniej zarejestrowanej metryki, z projektem eksperymentu ustalonym przed startem, aby wynik coś znaczył.
- wzrost kpi
- +18%
- zmiana kosztu
- -32%
- zwrot
- 4,1 mies.
Poglądowe przykładowe wartości
przekazanie: raport wpływu + kolejne zakłady
01 · Dane
Czy w ogóle mamy sygnał?
Audyt źródeł, lineage, świeżość i wolumen. Zanim napiszemy model, odpowiadamy, czy problem da się w ogóle wyuczyć z tego, co istnieje.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- wiersze
- 1 842 031
- źródła
- 6
- odsetek null
- 0,8%
Poglądowe przykładowe wartości
02 · Cechy
Co model może zobaczyć?
Feature engineering ze zgodnością offline i online. Każda cecha ma właściciela, definicję i gwarancję świeżości.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- cechy
- 247
- dryf zgodności
- 0,00%
- świeżość
- 5 min
Poglądowe przykładowe wartości
03 · Model
Czy pokonuje uczciwy baseline?
Najpierw baseline, potem iteracje. Walidacja rolling-origin, śledzone eksperymenty i metryka uzgodniona z Państwem przed rozpoczęciem trenowania.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- eksperymenty
- 184
- najlepsze auc
- 0.913
- czas trenowania
- 03:42:18
Poglądowe przykładowe wartości
04 · Inferencja
Czy odpowie wystarczająco szybko, za każdym razem?
Serving w ramach Państwa budżetu latencji i kosztów. Wersjonowane artefakty, wdrożenie blue/green i rollback, który faktycznie przetestowano.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3 400
Poglądowe przykładowe wartości
05 · Monitoring
Skąd będziemy wiedzieć, że się zepsuło?
Dryf, jakość danych i metryki biznesowe na jednym dashboardzie. Alerty przypisane do konkretnego działania, a nie tylko do progu.
- Prometheus
- Grafana
- PSI / KS tests
- Sentry
- dryf psi
- 0.041
- uptime
- 99,95%
- alerty / tydz.
- 1,2
Poglądowe przykładowe wartości
06 · Wpływ na biznes
Czy uzgodniona liczba się poruszyła?
Mierzone względem wcześniej zarejestrowanej metryki, z projektem eksperymentu ustalonym przed startem, aby wynik coś znaczył.
- A/B framework
- CUPED
- Metabase
- Cost model
- wzrost kpi
- +18%
- zmiana kosztu
- -32%
- zwrot
- 4,1 mies.
Poglądowe przykładowe wartości
Realizacja
Czego mogą Państwo od nas wymagać.
Nie wyników — te zależą od Państwa danych. To zobowiązania robocze zawarte w każdej umowie.
- 01
Działające demo co tydzień
Nie raport statusu. Coś, co działa na Państwa danych, od drugiego tygodnia.
- 02
Repozytorium w Państwa organizacji od pierwszego dnia
Kod, wagi, runbooki i historia należą do Państwa. Niczego nie wstrzymujemy do ostatniej faktury.
- 03
Akceptacja kamienia milowego przed fakturą
Każdy kamień milowy ma pisemne kryteria akceptacji uzgodnione z góry. Państwo akceptują, potem wystawiamy fakturę.
- 04
Monitoring i rollback przed przekazaniem
Dashboard dla wskazanej przez Państwa metryki, alerty o dryfie i rollback, który mogą Państwo uruchomić bez nas.
Wybierzmy zakres jednego z nich.
Kalkulator startuje z tych samych szablonów.