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AI मॉडल जिन्हें आप तैनात कर सकें, शासित कर सकें और जिनका बचाव कर सकें।
मॉडल विकास, कंप्यूटर विज़न और जनरेटिव AI, ऐसे लोगों द्वारा इंजीनियर किया गया जो फ़र्मवेयर, MLOps और एज सिस्टम भी शिप करते हैं। हम ऐसे मॉडल बनाते हैं जो वहीं चलते हैं जहाँ आपका डेटा रहता है, offline और एयर-गैप्ड सहित, ISO/IEC 42001 तक गवर्नेंस और ऐसे साक्ष्य के साथ जिन्हें एक नियामक स्वीकार करेगा।
एक मॉडल उतना ही अच्छा है जितना उसे शासित किया जाता है।
कोई भी एक API कॉल कर सकता है। कठिन हिस्सा एक ऐसा मॉडल है जो सटीक, पुनरुत्पादनीय, एज पर तैनात करने योग्य और एक ऑडिटर के प्रति जवाबदेह हो। यही वह कार्य है जो हम करते हैं।
ISO/IEC 42001*
वह AI प्रबंधन प्रणाली मानक जिसके अनुरूप हम मॉडल गवर्नेंस बनाते हैं।
Zero egress*
ऑन-डिवाइस और एयर-गैप्ड इन्फ़रेंस, ताकि आपका डेटा कभी परिधि से बाहर न जाए।
Offline*
मॉडल जो नेटवर्क और क्लाउड न होने पर भी सेवा देते रहते हैं।
यह दर्शाता है कि एक प्रमाणित AI-नेटिव फ़र्म के रूप में हम AI, कंप्यूटर-विज़न और MLOps कार्य के प्रति कैसा दृष्टिकोण रखते हैं।
AI मॉडलिंग के लिए हम क्या इंजीनियर करते हैं
डेटा और प्रशिक्षण से लेकर ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस तक, उस गवर्नेंस और MLOps के साथ जो इसे प्रोडक्शन में जवाबदेह रखते हैं।
मॉडल विकास और फ़ाइन-ट्यूनिंग
कार्य-विशिष्ट मॉडल, फ़ाइन-ट्यून किए गए भाषा और विज़न मॉडल, और मूल्यांकन हार्नेस जो आपके डेटा के विरुद्ध सटीकता सिद्ध करते हैं, किसी सामान्य बेंचमार्क के विरुद्ध नहीं।
कंप्यूटर विज़न और पॉइंट-क्लाउड AI
डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और 3D पॉइंट-क्लाउड पाइपलाइनें, उन एनोटेशन टूलिंग के साथ जो उन डेटासेटों को बनाती और सँवारती हैं जो इन्हें काम करने योग्य बनाते हैं।
जनरेटिव AI और RAG असिस्टेंट
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और वॉयस एजेंट के साथ ऑन-डिवाइस LLM, आपके नॉलेज बेस पर आधारित, उद्धरणों और गार्डरेल के साथ।
एज और offline तैनाती
क्वांटाइज़्ड, अनुकूलित मॉडल जो Ollama, Qdrant और कस्टम रनटाइम का उपयोग करते हुए, 0 डेटा एग्रेस के साथ ऑन-डिवाइस, offline और एयर-गैप्ड चलते हैं।
MLOps और मॉडल जीवनचक्र
पुनरुत्पादनीय प्रशिक्षण, संस्करण-युक्त डेटा और मॉडल, स्वचालित मूल्यांकन, ड्रिफ़्ट के लिए निगरानी, और पुनः-प्रशिक्षण तथा पुनः-तैनाती के साफ़ पथ।
मॉडल गवर्नेंस और जोखिम
ISO/IEC 42001 तक एक AI प्रबंधन प्रणाली, मॉडल कार्ड, पूर्वाग्रह और सुरक्षा परीक्षण, तथा ऑडिट-तैयार प्रलेखन जो जाँच के आगे टिकता है।
हम कैसे काम करते हैं
एक व्यावसायिक समस्या से लेकर प्रोडक्शन में ऐसे मॉडल तक, जिसे आप माप सकें, जिसका बचाव कर सकें और जिसमें सुधार कर सकें, एक शासित मार्ग।
- 1
रूपरेखा और मूल्यांकन
पहले कार्य, स्वीकृति मेट्रिक्स और जोखिम प्रोफ़ाइल परिभाषित करें, फिर अपने ही डेटा के विरुद्ध बेसलाइन बनाएँ ताकि सफलता मापने योग्य हो, कोई अनुभूति नहीं।
- 2
बनाएँ और सिद्ध करें
संस्करण-युक्त डेटा और पुनरुत्पादनीय पाइपलाइनों के साथ मॉडल विकसित करें, फ़ाइन-ट्यून करें और परखें, और साथ-साथ साक्ष्य दर्ज करें।
- 3
जहाँ मायने रखता है वहाँ तैनात करें
क्लाउड, एज या पूरी तरह offline पर शिप करें, उस हार्डवेयर और लेटेंसी के लिए अनुकूलित जिसकी उपयोग-मामला वास्तव में माँग करता है।
- 4
शासन करें और सुधारें
ड्रिफ़्ट और दुरुपयोग के लिए निगरानी करें, मॉडल कार्ड और नियंत्रणों को ISO/IEC 42001 के अनुरूप अद्यतन रखें, और एक प्रलेखित, ऑडिट योग्य बेसलाइन पर पुनः-प्रशिक्षण करें।
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रूपरेखा और मूल्यांकन
पहले कार्य, स्वीकृति मेट्रिक्स और जोखिम प्रोफ़ाइल परिभाषित करें, फिर अपने ही डेटा के विरुद्ध बेसलाइन बनाएँ ताकि सफलता मापने योग्य हो, कोई अनुभूति नहीं।
- 2
बनाएँ और सिद्ध करें
संस्करण-युक्त डेटा और पुनरुत्पादनीय पाइपलाइनों के साथ मॉडल विकसित करें, फ़ाइन-ट्यून करें और परखें, और साथ-साथ साक्ष्य दर्ज करें।
- 3
जहाँ मायने रखता है वहाँ तैनात करें
क्लाउड, एज या पूरी तरह offline पर शिप करें, उस हार्डवेयर और लेटेंसी के लिए अनुकूलित जिसकी उपयोग-मामला वास्तव में माँग करता है।
- 4
शासन करें और सुधारें
ड्रिफ़्ट और दुरुपयोग के लिए निगरानी करें, मॉडल कार्ड और नियंत्रणों को ISO/IEC 42001 के अनुरूप अद्यतन रखें, और एक प्रलेखित, ऑडिट योग्य बेसलाइन पर पुनः-प्रशिक्षण करें।
चयनित कार्य
AI, विज़न और MLOps सिस्टम जिन्हें हमने चुनौतीपूर्ण, विनियमित और डिस्कनेक्टेड वातावरण में उतारा है। ग्राहकों के नाम NDA के तहत गोपनीय रखे गए हैं।
Edge AIRead the case study AI & MLOpsRead the case study
An Offline AI Decision Register for the Operating Theatre, Zero Data Egress
An on-device assistant that transcribes operating-theatre video feeds and generates auditable decision summaries entirely offline, using an on-box LLM and retrieval, so no clinical data ever leaves the room.
0 bytes
Clinical data leaving the room
100%
On-device, offline inference
Adding 3D and Point-Cloud Annotation to a Widely Used CV Tool
Integrating 3D rendering and point-cloud annotation into an established 2D annotation tool, so users move seamlessly between 2D and 3D for autonomous-systems and robotics datasets.
Read the case study AI & MLOpsOne Dashboard Across 8+ DevOps Tools
A single platform that unifies insight from eight or more DevOps tools, with row-level permissions, a configurable dashboard, incremental updates and embedding.
8+
DevOps tools unified in one view
मानक और अनुभव
उस मानक के अनुरूप जिसकी ज़िम्मेदार AI अपेक्षा करती है।
गवर्नेंस अंत में एक स्लाइड नहीं है। हम मॉडलों को डेटा की पहली पंक्ति से ही मान्यता प्राप्त AI और सुरक्षा मानकों के अनुरूप डिज़ाइन करते हैं, और इसे वास्तविक मॉडल, विज़न तथा MLOps डिलीवरी से पुष्ट करते हैं।
हमारा अनुभव
एक प्रमाणित AI-नेटिव फ़र्म के रूप में विनियमित, डिस्कनेक्टेड और मिशन-महत्वपूर्ण वातावरण में उतारे गए एज LLM, कंप्यूटर-विज़न टूलिंग और जनरेटिव एजेंट।
जिसके अनुरूप डिज़ाइन किया गया
वे मानक जिनके अनुरूप हम डिज़ाइन करते हैं
ISO/IEC 42001
AI प्रबंधन प्रणाली
AI के ज़िम्मेदार विकास और गवर्नेंस के लिए प्रबंधन प्रणाली मानक, जिसके लिए हम प्रमाणित हैं।
वे मानक जिनके अनुरूप हम डिज़ाइन करते हैं
ISO/IEC 27001
सूचना सुरक्षा
उस डेटा और मॉडलों के लिए सूचना सुरक्षा प्रबंधन जिन्हें हम प्रशिक्षित, संग्रहीत और सेवा में देते हैं, जिसके लिए हम प्रमाणित हैं।
वे मानक जिनके अनुरूप हम डिज़ाइन करते हैं
MLOps
मॉडल जीवनचक्र गवर्नेंस
पूरे मॉडल जीवनचक्र में पुनरुत्पादनीय प्रशिक्षण, वर्ज़निंग, मूल्यांकन और ड्रिफ़्ट निगरानी।
वे मानक जिनके अनुरूप हम डिज़ाइन करते हैं
EU AI Act
नियामक तत्परता
जोखिम वर्गीकरण, पारदर्शिता और प्रलेखन प्रथाएँ जो उच्च-जोखिम AI सिस्टमों को EU AI Act के लिए तैयार करती हैं।
परिणाम ऐसे मॉडल हैं जो सटीक, पुनरुत्पादनीय और एज पर तैनात करने योग्य हों, और ऐसी गवर्नेंस जो किसी नियामक या ऑडिटर के आने पर टिकी रहे।