MLOps і LLMOps: версії моделей і промптів, тести перед релізом, швидкий відкат
Будуємо процес, у якому зміна промпту чи моделі проходить автоматичні тести, виходить спершу на частину трафіку і відкочується однією командою, якщо щось пішло не так.
Що болить
Хтось поправив промпт у продакшені, і агент почав відповідати клієнтам дивно. Ніхто не знає, яка версія була до того і як її повернути.
Постачальник випустив дешевшу модель, але Ви боїтеся переходити. Немає способу швидко перевірити, чи не зламаються сотні сценаріїв.
AI-код живе окремо від решти інженерії. Його деплоять вручну з ноутбука, без тестів і без журналу, хто що змінив.
Що будуємо
- Репозиторій для промптів, конфігурацій моделей і тестів
- Автоматичний прогін тестового набору на кожну зміну
- Пайплайн збірки і розгортання в Docker
- Поступовий реліз на частину трафіку з порівнянням метрик
- Відкат на попередню версію однією командою
- Реєстр моделей з версіями, датами і результатами тестів
- Метрики в Prometheus і алерти на деградацію
Що Ви отримуєте
- Налаштований CI/CD для AI-компонентів у Вашому репозиторії
- Тестовий набір сценаріїв з порогами якості
- Реєстр версій моделей і промптів
- Дашборд релізів і якості
- Документація процесу і навчання Вашої команди
Як міряємо результат
- Час від зміни промпту до релізу в продакшен
- Час відкату на попередню версію
- Кількість релізів, зупинених тестами до продакшену
- Кількість інцидентів після релізів AI-компонентів
Системи і стек
Галузі
Питання
Скільки коштує впровадження MLOps?
Від $8 000. Ціна залежить від кількості моделей і агентів, наявного CI/CD і того, чи є у Вас тестові сценарії. Якщо тестів немає, збираємо їх з реальних розмов і логів. Фіксовану оцінку даємо після discovery.
Чим LLMOps відрізняється від звичайного DevOps?
Результат LLM не детермінований, тому звичайні юніт-тести не ловлять деградацію. Потрібні набори сценаріїв, оцінка відповідей іншою моделлю або правилами і порівняння версій на одних даних. Решта схожа: версії, пайплайни, відкат.
Чи працює це з хмарними моделями, а не лише власними?
Так. Процес однаковий для OpenAI, Anthropic, Gemini і власних моделей на vLLM. Ми самі ведемо так агентів на платформі Happ: кожна зміна проходить тестовий набір перед виходом.
Що потрібно від нас?
Доступ до репозиторію і середовищ, перелік AI-компонентів, приклади розмов чи запитів для тестів. Бажано одна людина з Вашої команди, яка потім вестиме процес.
Скільки триває і що після?
Зазвичай 6–10 тижнів. Після цього процес веде Ваша команда, а ми можемо підтримувати його за SLA або підключатися, коли додаєте нові моделі.
Чи можна почати з малого?
Так. Часто першим кроком стає тестовий набір і автоматичний прогін на кожну зміну промпту. Це вже ловить більшість регресій. Поступовий реліз, реєстр моделей і дашборди додаємо, коли перший крок працює. Так Ви бачите користь з перших тижнів, а не наприкінці проєкту.
Пов’язані послуги
Інші послуги розділу
Опишіть задачу. Відповімо протягом робочого дня, перший дзвінок з фаундером.
Опишіть задачу. Перший дзвінок з фаундером.
Відповімо протягом робочого дня. 30 хвилин, щоб сказати, чи варто це робити і скільки це коштує.