MLOps и LLMOps: версии моделей и промптов, тесты перед релизом, быстрый откат
Строим процесс, в котором изменение промпта или модели проходит автоматические тесты, выходит сначала на часть трафика и откатывается одной командой, если что-то пошло не так.
Что болит
Кто-то поправил промпт в продакшене, и агент начал странно отвечать клиентам. Никто не знает, какая версия была до этого и как ее вернуть.
Поставщик выпустил более дешевую модель, но Вы боитесь переходить. Нет способа быстро проверить, не сломаются ли сотни сценариев.
AI-код живет отдельно от остальной инженерии. Его деплоят вручную с ноутбука, без тестов и без журнала, кто что менял.
Что строим
- Репозиторий для промптов, конфигураций моделей и тестов
- Автоматический прогон тестового набора на каждое изменение
- Пайплайн сборки и развертывания в Docker
- Постепенный релиз на часть трафика со сравнением метрик
- Откат на предыдущую версию одной командой
- Реестр моделей с версиями, датами и результатами тестов
- Метрики в Prometheus и алерты на деградацию
Что Вы получаете
- Настроенный CI/CD для AI-компонентов в Вашем репозитории
- Тестовый набор сценариев с порогами качества
- Реестр версий моделей и промптов
- Дашборд релизов и качества
- Документация процесса и обучение Вашей команды
Как измеряем результат
- Время от изменения промпта до релиза в продакшен
- Время отката на предыдущую версию
- Количество релизов, остановленных тестами до продакшена
- Количество инцидентов после релизов AI-компонентов
Системы и стек
Отрасли
Вопросы
Сколько стоит внедрение MLOps?
От $8 000. Цена зависит от числа моделей и агентов, имеющегося CI/CD и того, есть ли у Вас тестовые сценарии. Если тестов нет, собираем их из реальных разговоров и логов. Фиксированную оценку даем после discovery.
Чем LLMOps отличается от обычного DevOps?
Результат LLM не детерминирован, поэтому обычные юнит-тесты не ловят деградацию. Нужны наборы сценариев, оценка ответов другой моделью или правилами и сравнение версий на одних данных. Остальное похоже: версии, пайплайны, откат.
Работает ли это с облачными моделями, а не только своими?
Да. Процесс одинаков для OpenAI, Anthropic, Gemini и собственных моделей на vLLM. Мы сами так ведем агентов на платформе Happ: каждое изменение проходит тестовый набор перед выходом.
Что нужно от нас?
Доступ к репозиторию и средам, перечень AI-компонентов, примеры разговоров или запросов для тестов. Желательно один человек из Вашей команды, который потом будет вести процесс.
Сколько длится и что потом?
Обычно 6–10 недель. После этого процесс ведет Ваша команда, а мы можем поддерживать его по SLA или подключаться, когда добавляете новые модели.
Можно ли начать с малого?
Да. Часто первым шагом становится тестовый набор и автоматический прогон на каждое изменение промпта. Это уже ловит большинство регрессий. Постепенный релиз, реестр моделей и дашборды добавляем, когда первый шаг работает. Так Вы видите пользу с первых недель, а не в конце проекта.
Связанные услуги
Другие услуги раздела
Опишите задачу. Ответим в течение рабочего дня, первый звонок с фаундером.
Опишите задачу. Первый звонок с фаундером.
Ответим в течение рабочего дня. 30 минут, чтобы сказать, стоит ли это делать и сколько это стоит.