Tre sätt att arbeta med oss. Vi bygger och driver ML-system på infrastruktur ni kontrollerar, vi placerar MLOps- och dataingenjörer i ert team, och vi driver Egen, en färdig AI för företaget, åt team som inte behöver något bygge. Oavsett vilket behåller ni källkoden, dokumentationen och förmågan att driva systemet utan oss.
Vi bygger systemet och driver det tills ert team kan. Produktionsbyggen på infrastruktur ni kontrollerar, ML Ops på ett avtal som är gjort för att krympa, och privat AI uppsatt på er egen hårdvara.
Läs mer →En Quince-ingenjör i ert team, per timme, per månad eller till fast omfattning. Pipelines, feature stores, modellservering, övervakning och flytten bort från leverantörer ni inte har råd att vara beroende av.
Läs mer →När ni inte behöver något bygge alls. Vår AI för företaget, för dokument, möten och era egna system, driven i Sverige till fast månadspris.
Läs mer →Två steg, båda med fast omfattning, båda avslutade med något ni behåller. Sluta efter vilket som helst och ta leverablerna med er.
Ett produktionsbygge från Quince AI gör ert användningsfall till ett system i drift på infrastruktur ni styr, on-prem eller i ett suveränt EU-moln, överlämnat med fullständig källkod, dokumentation och övervakning.
Ert användningsfall blir ett system. Vi bygger pipelines, härdar serveringslagret och sätter modellerna i produktion där era data redan finns (on-prem, i privat moln eller på edge), med övervakning, rollback och reproducerbarhet från dag ett.
ML Ops och förbättring är ett månadsavtal som täcker övervakning, omträning och kompetensöverföring, utformat för att ta slut när era egna ingenjörer inte längre behöver oss.
Modeller driftar, data förändras, regelverk flyttar sig. Vi övervakar, tränar om och förbättrar systemet, samtidigt som vi medvetet utbildar ert team att ta över det. Avtalet är utformat för att krympa: framgång är att era ingenjörer inte behöver ringa oss.
Alla verksamheter behöver inte en modell byggd från grunden. De flesta behöver det som alla redan vet hur man använder, körandes någonstans dit materialet faktiskt får ta vägen. Det sätter vi upp: en öppenviktsmodell, ett gränssnitt ert team kan använda första dagen, och era egna dokument bakom. På hårdvara ni äger, på en enhet, eller i ett svenskt datacenter.
Hellre två branscher vi förstår på riktigt än tio på ytan, och båda våra vilar på förtroende, jurisdiktion och drifttid.
Visuell inspektion, prediktivt underhåll, energioptimering: maskininlärning som körs på fabriksgolvet, OT-säkert och utan omvägar via någon annans moln.
Maskininlärning för organisationer med ansvar inför medborgarna: datalagring i Sverige, efterlevnad av GDPR och EU:s AI-förordning inbyggd från första commiten, och system som er egen personal driver.
Vi placerar varje AI-system på fem kontrollnivåer, från Exponerad till Ägd. Självtestet berättar vilket steg ni står på idag. Arbetet ovan är själva klättringen.
Berätta om problemet och begränsningarna. Vi säger om maskininlärning passar, vilket av de tre sätten som passar, och vad som krävs för att driva det på infrastruktur ni äger.