Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Архитектура за ИИ

Без референтна архитектура всеки екип сам избира модел, векторно хранилище, подход към оркестрацията и начин за работа с тайни. Определяме споделената архитектура, която прави втората и петата система с ИИ по-евтини от първата.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Консултиране

Бизнес предизвикателството

Нищо не се натрупва

Първата система с ИИ е скъпа, защото всичко е ново. Петата би трябвало да е евтина и обикновено не е, защото всеки екип е решил същите проблеми по различен начин. Сега има пет начина да се извика модел, пет подхода към оценяването, пет хранилища за тайни и никаква възможност трафикът да се премести между доставчици. Цената се плаща два пъти: веднъж в дублирано изграждане и втори път, когато нещо трябва да се промени навсякъде наведнъж.

С какво се занимаваме

Да се определят споделеният слой и границите му

Проектираме слоя, който трябва да е общ, тоест достъп до модели, извличане, оркестрация, оценяване, наблюдаемост и тайни, и сме еднакво изрични какво трябва да остане в приложението, защото прекалената централизация създава тясно място. Архитектурата се пише така, че изборът на доставчик да остане обратим и решението за модел да не се превръща в архитектурен ангажимент. Проверяваме я спрямо две или три реални приложения, вместо да предадем диаграма.

Архитектура за ИИ

Компетенции

Корпоративна архитектура за ИИ
Архитектура за големи езикови модели
Архитектура за извличане и генериране
Архитектура за агенти
Архитектура на платформа за ИИ
Облачна архитектура за ИИ
Хибриден ИИ
Архитектура за частен ИИ

Често срещани приложения

Да се установи референтна архитектура, преди портфолио от проекти с ИИ да тръгне паралелно.
Да се обединят разминаващите се реализации на няколко екипа върху споделена инфраструктура.
Да се проектира за юрисдикция или изискване за изолация, което изключва обичайния облачен път.
Да се прегледа архитектура, която се оказва скъпа за промяна.

Как работим

Оценка

Установяване на ограниченията: резиденция на данните, забавяне, бюджет и това, което вече работи.
Архитектура

Проектиране на шлюза, маршрутизацията, кеша и превключването при отказ, за да остане изборът на доставчик обратим.
Инструментиране

Наблюдаемост, оценяване и отнасяне на разходите, включени преди да дойде трафикът.
Експлоатация

Работа според договорените нива на услуга, с цикличен преглед на капацитета и разходите.

Технологии

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Сигурност и управление

Къде могат да се обработват данните е въпрос на настройка, а не на предположение: моделите могат да работят във вашия облачен наем или на вашия хардуер там, където това изискват резиденцията или изолацията. Трафикът през шлюза се удостоверява, отнася се към екип и се записва, което прави възможни както одитната следа, така и разходния модел.

Independently audited against

Модели на сътрудничество

Проект с ИИ

Поемаме отговорността за проектирането и доставката на определено решение с ИИ.

Специализиран екип за ИИ

Дългосрочен специализиран инженерен капацитет, изграден около вашите технологии и модел на доставка.

Управляван ИИ

Управляваме, наблюдаваме и непрекъснато подобряваме продукционни системи с ИИ.

Защо TeamExtension.ai

Проверяваме архитектурите, като строим върху тях

Архитектура, която никога не е носила реално натоварване, е хипотеза. Изпитваме проекта спрямо действителни приложения по време на ангажимента и така погрешните допускания излизат наяве, докато поправката им още е евтина. Това пази документа честен за онова, което наистина е споделено, и онова, което само е изглеждало споделено на диаграма.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Да изградим платформа или да оставим екипите да избират?

Някъде по средата, като границата има по-голямо значение от избора. Централизирайте достъпа до модели, оценяването, наблюдаемостта и тайните, защото те печелят от последователност. Оставете логиката на приложението и потребителското преживяване при екипите, защото централизирането им създава опашка.

Как да избегнем обвързване с доставчик?

Като насочите извикванията на модели през шлюз със стабилен вътрешен интерфейс, така че изборът на доставчик да е настройка. Пълна преносимост не е постижима, защото поведението на моделите се различава, но разходът за смяна може да стане седмица вместо тримесечие.

Нужна ли ни е специализирана векторна база от данни?

Често не. pgvector в съществуващ PostgreSQL обслужва много корпоративни натоварвания без нова инфраструктура за поддържане. Специализирано хранилище си заслужава при мащаб или за определени функции, а не по подразбиране.

Колко време отнема това?

Шест до десет седмици, включително проверката спрямо реални приложения. По-кратките ангажименти дават документ, а тъкмо проверката го прави архитектура.

Свързани компетенции

Данни и модели за ИИ

Стратегия за данните за ИИ

Направете корпоративното знание използваемо от ИИ: готовност, отговорност, качество и архитектура за извличане.

Научете повече

Сигурност на ИИ

Консултиране по сигурност на ИИ

Моделирайте заплахите за системите с ИИ и проектирайте архитектурата, контролите и границите, които ограничават риска им.

Научете повече

Стратегия и трансформация с ИИ

Стратегия за ИИ

Решете къде ИИ има място във вашия бизнес, колко струва и в какъв ред да се изгражда.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

Проектирайте референтната архитектура, която вашите системи с ИИ споделят: модели, извличане, оркестрация, данни и контроли.

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ