Аутстаффинг ИТ-специалистов

Версии и эксперименты · Настройка · Сопровождение

Управление версиями моделей и экспериментов

Организуем учёт экспериментов и версий моделей: параметры, метрики, артефакты и связь с кодом и данными. Настраиваем поиск результатов и порядок регистрации утверждённых версий.

Реестр хранит сведения и артефакты, но не определяет пригодность модели сам по себе. Критерии сравнения и утверждения согласует владелец задачи.

История экспериментовРеестр моделейПравила ведения

Подготовим вводные

Уточним задачу: Версии и эксперименты

Три вопроса помогут определить контур работ и следующий шаг к оценке.

≈ 1 минута
Вопрос 1 из 3
Можно вернуться и изменить ответ

Какие задачи решаем

Состав работ зависит от вашей системы и согласованных критериев результата.

Задача / 01

Описать метаданные / Подключить учёт

Определяем обязательные сведения о запуске и модели.

Добавляем сохранение параметров, результатов и ссылок.

Задача / 02

Настроить реестр

Согласуем версии, права и этапы утверждения.

Задача / 03

Проверить поиск

Восстанавливаем происхождение выбранной модели.

Специалисты, которые могут участвовать в вашем проекте

Состав команды и участие сотрудников согласуем с учётом задач проекта и сроков.

Специалистов: 18

Иллюстрация профиля София У.

София У.

Scala ML Engineer

Senior+Опыт 11+ лет
ScalaPythonSparkData Vault
Все навыки (14)
Архитектура DWHКонтроль качества данныхMLflowHiveDockerKubeflowSQLHadoopCassandraAirflow
Иллюстрация профиля Сергей Д.

Сергей Д.

Data engineer

MiddleОпыт 3+ лет
PythonPySparkPostgreSQLDocker
Все навыки (6)
MLflowKubernetes
Иллюстрация профиля Арсений Г.

Арсений Г.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonSQLpandasMLflow
Все навыки (18)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейNumpyscikit-learnCatBoostXGBoostTensorFlow: ETLPostgreSQLSeaborn: GitC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Елизавета А.

Елизавета А.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonSQLpandasMLflow
Все навыки (14)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейNumpyDockerApache AirflowC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Татьяна М.

Татьяна М.

Data Scientist

MiddleОпыт 3+ лет
Python (PandasNumpyScipy)SQL
Все навыки (10)
GitGitLabDockerMLflowPostgreSQLOracle
Иллюстрация профиля Дмитрий Н.

Дмитрий Н.

Data Scientist

MiddleОпыт 3+ лет
PythonRSciPyPostgreSQL
Все навыки (6)
Power BIMLflow
Иллюстрация профиля Кристина А.

Кристина А.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonSHAPLIMEMLflow
Все навыки (13)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейPower BIApache SupersetC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Алиса Б.

Алиса Б.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonJavaPyTorchMLflow
Все навыки (14)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейSparkKafkaAWS/GCPC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Егор П.

Егор П.

Data Scientist

MiddleОпыт 3+ лет
PythonJavaLangChainHadoop
Все навыки (6)
MLflowDocker
Иллюстрация профиля Галина Ф.

Галина Ф.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonOptunaHyperoptMLflow
Все навыки (13)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейDaskRedisC++tensorflowOpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Тимофей И.

Тимофей И.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonJavaPyTorchMLflow
Все навыки (13)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейKubernetesKafkaCassandraC++tensorflowOpenCVPrometheus
Иллюстрация профиля Вера С.

Вера С.

Data Scientist

Senior+Опыт 17+ лет
PythonScalatensorflowMLflow
Все навыки (13)
Дизайн экспериментовМониторинг моделейXGBoostHivePrestoC++OpenCVKubernetesPrometheus
Иллюстрация профиля Денис Д.

Денис Д.

ML-инженер

MiddleОпыт 3+ лет
PythonBashMLflowAirflow
Все навыки (7)
AWSGitLab CI/CDPrometheus
Иллюстрация профиля Александра Ш.

Александра Ш.

ML-инженер

MiddleОпыт 4+ лет
PythonRH2OTPOT
Все навыки (7)
Scikit-learnCatBoostMLflow
Иллюстрация профиля Дмитрий С.

Дмитрий С.

NLP инженер

Senior+Опыт 8+ лет
PythonJavaKubernetesRAG
Все навыки (8)
Fine-tuning LLMОценка качества NLPMLflowElasticsearch
Иллюстрация профиля Марина Б.

Марина Б.

NLP инженер

MiddleОпыт 3+ лет
PythonMLflowPrometheusSqlalchemy
Иллюстрация профиля Денис М.

Денис М.

NLP инженер

MiddleОпыт 4+ лет
PythonScalaMLflowDVC
Все навыки (6)
ElasticsearchFlask
Иллюстрация профиля Сергей Л.

Сергей Л.

NLP инженер

MiddleОпыт 3+ лет
PythonGoKubernetesMLflow
Все навыки (5)
PostgreSQL

Состав и границы услуги

В состав работ

Определяем обязательные сведения о запуске и модели. Добавляем сохранение параметров, результатов и ссылок. Согласуем версии, права и этапы утверждения. Восстанавливаем происхождение выбранной модели.

Зависимости

Инструменты и текущий способ фиксации запусков. Форматы моделей и расположение результатов. Правила сравнения, допуска и хранения версий.

Не входит автоматически

Состав доработок приложений, закупку лицензий и дальнейшее сопровождение согласуем отдельно от первичной настройки.

Что получите по итогам работ

Конкретный состав артефактов и критерии приёмки фиксируем перед началом работ.

История экспериментов

Запуски доступны для сравнения по согласованным полям.

Реестр моделей

Версии связаны с артефактами и утверждением.

Правила ведения

Права, сроки хранения и обязательные сведения.

Инструменты и конфигурация

Состав решения согласуем с учётом вашей инфраструктуры и задач.

История экспериментов

Запуски доступны для сравнения по согласованным полям.

Начнём с вашей текущей системы

Начнём с вашей задачи

Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.

Доступы согласуем отдельно

Предоставляйте только необходимые сведения и минимальные права для выбранного этапа.

ПЕРЕД СТАРТОМ

Карта вашей системы

  1. ЭкспериментыИнструменты и текущий способ фиксации запусков.
  2. АртефактыФорматы моделей и расположение результатов.
  3. ПроцессПравила сравнения, допуска и хранения версий.

Общая картина проектаОснова для оценки объёма и плана работ

Форматы выполнения работ

Формат сотрудничества / 01

Оценка задачи

Разберём текущую схему и определим объём изменений.

Этапы проекта

01

Согласуем задачу

Определим исходное состояние, границы работ и критерии приёмки.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАПлан и критерии
Подробнее об этапе

Разберём текущую схему, требования и ограничения. Согласуем пилот и проверяемые критерии готовности.

02

Выполним работы

Реализуем согласованный объём на выбранном контуре.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАГотовое решение
Подробнее об этапе

Добавляем сохранение параметров, результатов и ссылок. Согласуем версии, права и этапы утверждения.

03

Проверим и передадим

Проверим результат по согласованным сценариям и передадим материалы команде.

РЕЗУЛЬТАТ ЭТАПАРезультат и инструкции
Подробнее об этапе

Проверяем полноту метаданных контрольного запуска. Находим код, данные и результаты выбранной версии. Проверяем права регистрации и получения модели. Права, сроки хранения и обязательные сведения.

Стоимость и сроки: что влияет на оценку

Стоимость и продолжительность определяем после анализа исходных данных, доступа и согласованного объёма. Подготовим индивидуальную оценку с учётом требований к результату.

Объём+Зависимости+Проверка→Оценка работ
Факторы оценки: Версии и эксперименты
ФакторЧто оцениваем
ЭкспериментыИнструменты и текущий способ фиксации запусков.
АртефактыФорматы моделей и расположение результатов.
ПроцессПравила сравнения, допуска и хранения версий.
Охват внедренияКоличество проектов, окружений и контрольных сценариев; необходимая глубина автоматизации.

Проверка, передача и дальнейшие действия

01

Запись

Проверяем полноту метаданных контрольного запуска.

02

Происхождение

Находим код, данные и результаты выбранной версии.

03

Доступ

Проверяем права регистрации и получения модели.

Передача результата

Передаём согласованные настройки, результаты проверки и инструкции. Дополнительное сопровождение и режим реакции обсуждаем отдельно.

Опыт команды в проектах

Существующие проекты и отзывы компании CodeHub. Примеры не означают, что именно эта услуга выполнялась в каждом проекте.

Видеоотзывы клиентов

Отзывы клиентов о работе компании CodeHub; они не являются подтверждением выполнения конкретно этой услуги.

Вопросы об услуге: Версии и эксперименты

Это резервное копирование?

Нет. Резервирование хранилища и метаданных проектируется отдельным эксплуатационным этапом.

Можно подключить старые эксперименты?

Да, если сохранились нужные сведения; отсутствующие данные не восстанавливаются автоматически.

Как принимается результат?

Проверяем согласованные сценарии, передаём настройки, результаты испытаний и инструкции эксплуатации.

Что нужно для первичной оценки?

Описание процесса, инструментов и требований. Для начала достаточно обезличенных примеров без секретов.

Как определяются сроки и стоимость?

По результатам оценки согласуем охват систем, этапы работ и критерии приёмки. Расходы на внешние сервисы укажем отдельно.

Можно начать с пилотного проекта?

Да. Выберем ограниченный объект, проверим результат и затем согласуем расширение.

Обсудим задачу

Опишите задачу по услуге «Управление версиями моделей и экспериментов». Уточним вводные, ограничения и следующий шаг к оценке.

Онлайн-отправка пока недоступна. Свяжитесь с менеджером по телефону или email.

Обсудить проект

Онлайн-отправка пока недоступна. Позвоните нам: +7 (905) 884-06-92 или напишите на info@itcodehub.ru.

Видеоотзыв клиента