Kordane ForgeEvaluación y optimización de modelos

Adapta el modelo al trabajo.

Convierte la elección del modelo en una decisión de ingeniería. Compara calidad, latencia y coste para tu tarea y encuentra el modelo permitido más pequeño que cumpla tus requisitos.

Entrenamiento y evaluación disponibles en pilotos · selección, ejecución y evaluación distribuida previstas

Solicita una demoExplora el ejemplo

Empieza por tu tarea.

Define qué se considera un buen resultado. Evalúa los candidatos con ejemplos relevantes y criterios de aceptación.

Haz que la eficiencia se pueda medir.

Compara modelos más pequeños, especializados y de frontera con el mismo trabajo. Mantén visibles las ventajas y las contrapartidas.

Conserva el motivo de la elección.

Registra el candidato seleccionado, las alternativas y las condiciones de respaldo. La optimización de modelos se mantiene dentro de tu política de información.

Explora las ventajas y las contrapartidas

Cambia la tarea.
Observa la decisión.

Los requisitos de calidad, coste y despliegue cambian la elección. Explora una selección ilustrativa en la que la política de información establece las opciones permitidas.

Lógica de decisión sintética.Reglas ilustrativas, no mediciones de pruebas de referencia.

Las reglas deterministas muestran cómo BoundSense (permisos y entorno) y Forge (suficiencia del modelo) deciden conjuntamente. No se transmite nada de lo que selecciones.

Decisión Modelo local pequeño

Clasificación de la tarea
·
Clase de información
·
Entorno permitido
·
Clase de modelo seleccionada
·
Ruta de respaldo
·
Transferencia externa
·
Motivo de la decisión
·
Estado de las evidencias
·
Explora la evaluación distribuida privada

Hoja de ruta del producto

Evaluación distribuida privada de Forge

PrevistoArquitectura prevista. No implementada ni disponible actualmente en pruebas piloto.

Evalúa los modelos candidatos permitidos sobre conjuntos de datos privados o aislados sin centralizar sus ejemplos de evaluación sin procesar. Los nodos autorizados por BoundSense controlan qué se ejecuta localmente y qué métricas o evidencias pueden salir. Esto es evaluación distribuida, no entrenamiento federado.

  1. Forge crea el paquete de evaluación

    Un único paquete inmutable identifica la tarea, el candidato, el ejecutor y las métricas, de modo que todos los nodos evalúan lo mismo y la ejecución puede repetirse.

  2. BoundSense autoriza el paquete en cada nodo

    Cada nodo autoriza de forma independiente: qué paquete, qué candidato, qué referencia al conjunto de datos local y qué puede salir. El permiso de un nodo nunca se extiende a otro.

  3. La evaluación se ejecuta localmente

    Cada entorno ejecuta el candidato sobre su propio conjunto de datos, bajo sus propios controles de acceso, y registra las evidencias completas de forma local.

  4. Los ejemplos de evaluación originales permanecen en su entorno

    Los ejemplos no se centralizan para puntuarlos. Permanecen dentro del entorno aprobado que los alberga.

    Ejemplos originales contenidos localmente

  5. Solo sale evidencia autorizada por la política

    Cada nodo emite las métricas, los hallazgos y las evidencias que permite explícitamente su política local, y nada más.

    Con permiso para salirMétricas · hallazgos de seguridad · recuentos de fallos · identificadores de evidencia local

  6. Forge combina los resultados

    La agregación registra qué nodos participaron, cuáles no estaban disponibles y cuáles se excluyeron, para que una ejecución parcial nunca se interprete como completa.

  7. Los umbrales globales y por nodo se evalúan por separado

    Los criterios globales, por nodo, por subgrupo y por jurisdicción se comprueban de forma independiente.

    Umbral global: superado

  8. Un nodo obligatorio falla

    Un entorno obligatorio queda por debajo de su umbral. La media global sigue cumpliendo los requisitos. Este es precisamente el caso para el que existe este diseño.

    Umbral de nodo obligatorio: no cumplido

  9. La promoción queda en espera

    Una métrica global favorable no autoriza la promoción por sí sola. El candidato queda retenido hasta que el nodo obligatorio cumpla los criterios o cambie la especificación de la tarea.

    Promoción: en espera

  10. El registro combinado mantiene el fallo visible

    Un único registro vincula el resultado agregado con el identificador de evidencia local de cada nodo. Las evaluaciones fallidas y rechazadas no se reescriben para hacer que un candidato parezca satisfactorio.

Evaluación distribuida entre conjuntos de datos privados. Esta hoja de ruta describe la evaluación, no el entrenamiento federado.

Nodos autorizados por BoundSensePrevisto

El mismo plano de control, ubicado en cada entorno controlado por el cliente en lugar de solo delante de uno.

  • Qué puede entrar. Qué paquete de evaluación o consulta tiene permiso para llegar a este entorno.
  • Qué puede ejecutarse. Qué modelo candidato puede ejecutarse localmente, dentro del conjunto ya permitido para la tarea.
  • Qué puede participar. Qué conjunto de datos local o fuente es apto para esta ejecución concreta.
  • Qué puede salir. Qué métricas, extractos, datos estructurados o respuestas locales autoriza la política a salir del nodo.
  • Qué registro queda. El registro de cruce que cada nodo conserva localmente y el identificador que aporta al registro combinado.

Un nodo es una ubicación de BoundSense, no un producto independiente. Aquí no se añade ninguna familia de productos ni ninguna opción de navegación.

Ver este escenario en el diagrama interactivo del sistema

Una primera conversación

Empieza con
un flujo de trabajo.

Cuéntanos la tarea y dónde debe permanecer la información. Te mostraremos un ejemplo relacionado y valoraremos si tiene sentido un piloto con un alcance definido.

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