Usługi rozwoju AI MVP

Czym jest AI MVP?

AI MVP to minimalny realny produkt, który ma absolutne minimum niezbędnych funkcji do wyświetlenia dowodu słuszności pomysłu poprzez wykorzystanie rzeczywistych danych w czasie rzeczywistym przy jak najmniejszym nakładzie pracy i czasu na rozwój. AI MVP obejmuje wytrenowane modele, dane na żywo i funkcjonalny interfejs do celów testowych.

Jak długo trwa tworzenie MVP?

Tworzenie MVP trwa zwykle od 5 do 8 tygodni, w zależności od wielkości, złożoności i wymagań projektu. Po zbudowaniu i przygotowaniu MVP można uruchomić pierwsze rundy testów użytkowników. Większe kompilacje na skalę korporacyjną z pełnym MLOps, wdrożeniem CI/CD i skalowalną architekturą mogą zająć co najmniej 10 tygodni, a zależy to od złożoności zbioru danych i wymagań integracyjnych.

Ile kosztuje AI MVP?

Ceny za zbudowanie AI MVP przy użyciu naszych usług programistycznych AI MVP zwykle zaczynają się od $15k za model, API i podstawowy interfejs użytkownika. Ostateczny koszt stworzenia MVP przy użyciu AI zależy od jakości i dostępności danych, a także złożoności modelu, doświadczenia użytkownika i infrastruktury chmury.

Czy MVP może przekształcić się w pełny produkt?

Tak, wszystkie nasze AI MVP są wdrażane przy użyciu architektury zaprojektowanej z myślą o łatwym rozwoju i natychmiastowym połączeniu ze ścieżką produkcyjną. Każdy tworzony przez nas AI MVP zawiera plan rozwoju, który pokazuje, w jaki sposób konkretny AI MVP jest rozwijany w pełne rozwiązanie korporacyjne w oparciu o szereg konkretnych kroków, wymagane źródła danych i koszty związane z jego rozwojem.

Jakie dane są wymagane do rozwoju AI MVP?

Rodzaj danych wymaganych do opracowania AI MVP zależy od rodzaju tworzonego modelu. Na przykład modele klasyfikacyjne zazwyczaj wymagają co najmniej kilkuset oznaczonych przykładów na klasę jako danych wejściowych, podczas gdy modele oparte na przewidywaniu zazwyczaj wymagają dodatkowych danych. Kiedy rozpoczynasz z nami pracę nad projektem, oceniamy gotowość danych i ustalamy, jakie przygotowania są konieczne przed rozpoczęciem rozwoju.

Jak weryfikować modele sztucznej inteligencji?

Używamy dwóch metod walidacji modeli: najpierw oceniamy je za pomocą niezależnego zestawu testowego, a następnie wykorzystujemy interakcje użytkowników w fazie uruchamiania MVP. Obie metody potwierdzają, że model może generować zadowalające wyniki poza zestawem danych szkoleniowych z danymi ze świata rzeczywistego.

Czy potrzebujemy dużego zbioru danych przed rozpoczęciem projektu rozwoju AI MVP?

Nie ma ścisłych wytycznych dotyczących tego, jak duży musi być zestaw danych; w rzeczywistości wiele zespołów programistycznych AI MVP rozpoczyna swoje projekty z ograniczonymi danymi. Nasz zespół wykorzystuje różne podejścia do gromadzenia danych, takie jak stosowanie ukierunkowanych adnotacji, generowanie sztucznych danych w procesie symulacji lub wykorzystywanie uczenia transferowego w celu osiągnięcia działającego modelu z mniejszymi zestawami danych. Na etapie określania zakresu definiujemy realistyczny zakres danych dla konkretnego przypadku użycia.

Co się stanie, jeśli walidacja AI MVP wykaże, że pomysł wymaga zmiany?

Negatywny lub mieszany wynik walidacji jest sukcesem samym w sobie, ponieważ oznacza, że MVP spełniło swoje zadanie i uchroniło zespół przed znacznie większą inwestycją w złym kierunku. Tworzymy raport, który zawiera zarówno odpowiedź Go/No-Go na wynik MVP twojego pomysłu, jak i szczegółowe informacje o tym, co musisz zrobić, aby zmienić swój pomysł przed przejściem do następnego etapu rozwoju.