Giải pháp
Khoảng cách giữa một mô hình chạy được và một mô hình chạy thật là hạ tầng. BigAI xây dựng nền tảng để mô hình lên production nhanh, được giám sát và không đội chi phí.
Dấu hiệu
Không có quy trình chuẩn, mọi việc phụ thuộc vào người đã làm lần trước.
Không có giám sát độ trôi dữ liệu; chất lượng suy giảm chỉ lộ ra khi kinh doanh phàn nàn.
Tài nguyên chạy không tải nhiều giờ mỗi ngày mà không ai theo dõi.
Không lưu phiên bản dữ liệu và tham số huấn luyện, nên không giải thích được vì sao kết quả khác trước.
Năng lực
Một mô hình có độ chính xác 95% nằm trong notebook tạo ra ít giá trị hơn một mô hình 88% đang phục vụ hàng nghìn quyết định mỗi ngày. Khoảng cách giữa hai trạng thái đó chính là MLOps.
BigAI thiết kế hạ tầng theo quy mô thực tế của doanh nghiệp. Không phải công ty nào cũng cần một nền tảng đầy đủ ngay từ đầu — nhưng công ty nào cũng cần biết mô hình của mình đang hoạt động ra sao.
Đóng gói, kiểm thử và đưa mô hình lên production theo một quy trình thống nhất cho mọi đội.
Theo dõi độ trôi dữ liệu, độ trôi khái niệm, độ trễ và chất lượng dự đoán; cảnh báo trước khi kinh doanh phát hiện.
Đặc trưng dùng chung giữa huấn luyện và phục vụ, loại bỏ sai lệch train–serving.
Lượng tử hoá mô hình, gộp lô yêu cầu, tự động co giãn và chọn đúng loại máy — thường giảm 40–60% chi phí.
Lưu phiên bản dữ liệu, mã nguồn, tham số và mô hình để tái lập được mọi kết quả.
Triển khai theo tỷ lệ phần trăm, chạy song song bản cũ và mới, quay lui nhanh khi có vấn đề.
Kết quả
Dải số liệu tổng hợp từ các dự án BigAI đã triển khai. Con số cụ thể được chốt lại trong giai đoạn khảo sát.
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Chỉ số | Trước khi triển khai | Sau khi triển khai | Mức cải thiện |
|---|---|---|---|
| Thời gian đưa một mô hình lên production | 6–10 tuần | 3–5 ngày | −85% |
| Chi phí hạ tầng suy luận | Cơ sở | Sau tối ưu | −40 đến −60% |
| Thời gian phát hiện suy giảm chất lượng | Khi kinh doanh phàn nàn | Cảnh báo tự động trong ngày | Chủ động |
Dự án tiêu biểu
Từ 14 nguồn dữ liệu rời rạc và quy trình đối soát thủ công, ngân hàng chuyển sang một nền tảng lakehouse có quản trị, phục vụ đồng thời báo cáo NHNN và phân tích kinh doanh nội bộ.
Đọc case studyThay việc đặt hàng theo kinh nghiệm quản lý cửa hàng bằng mô hình dự báo theo từng SKU, có tính mùa vụ, thời tiết và lịch khuyến mãi.
Đọc case studyFAQ
Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.