Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на езикови модели

Езиков модел в продукция е зависимост, която не контролирате, тарифирана на ползване, чието поведение се променя извън вашия цикъл на издания. Изграждаме внедряването, оценяването, следенето и контрола на разходите, които правят това управляемо.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Услуги

Бизнес предизвикателството

Качеството се отклонява и никой не гледа

Традиционното следене отговаря дали услугата е отговорила, а не дали отговорът е бил добър. Затова качеството се влошава невидимо: доставчик обновява модел, промяна в подсказка има странично действие, извличането остарява. Първият сигнал обикновено е оплакване от клиент. Разходът се проваля по същия начин и пристига като изненадваща фактура без отнасяне към функцията, която го е предизвикала.

С какво се занимаваме

Да се измерват качеството и разходът като първостепенни сигнали

Слагаме набор за оценяване във веригата за внедряване, така че промяна в подсказка или модел да се оценява преди пускане и непрекъснато след това. Подсказките се версионират като код. Следите записват входовете, извлечения контекст, извикванията на инструменти и изходите, така че всеки отговор да може да бъде възстановен. Разходът се отнася към всяка функция и всеки екип, а насочването праща рутинния трафик към по-евтини модели и отнася нагоре само онова, което го изисква.

Експлоатация на езикови модели

Компетенции

Внедряване на езикови модели
Следене на езикови модели
Вериги за оценяване
Управление на подсказките
Наблюдаемост
Насочване
Следене на разходите

Често срещани приложения

Добавяне на контролни точки за оценяване, така че промяна в подсказка да не може да бъде пусната, без да е оценена.
Отнасяне на разхода за извод към функцията и екипа, които го предизвикват.
Откриване на влошаване на качеството, след като доставчик обнови модел.
Намаляване на разхода чрез насочване на рутинния трафик към по-малък модел с отнасяне нагоре.

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

Третираме оценяването като контролна точка за пускане

Повечето екипи оценяват веднъж преди пускането и после разчитат на оплакванията. Непрекъснатото оценяване спрямо означен набор е разликата между това да знаеш качеството и да се надяваш. То е и единственият начин обновяването на модел да стане рутина, а не повод за страх.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Как оценявате нещо, което няма един-единствен верен отговор?

По критерии, а не по точно съвпадение: обоснован ли е с извлечения източник, отговорил ли е на зададеното, избегнал ли е твърдения без опора. Оценява се от модел по указания, с човешки преглед на извадка, за да остане оценяващият честен.

Колко струва наблюдаемостта?

Осезаемо по-малко от разхода, който ви позволява да избегнете. Само отнасянето на разходите обикновено открива двуцифрен процент разхищение още през първия месец, най-често от подсказки, които пращат повече контекст от нужното.

Може ли това да се добави към вече работещи системи?

Да, и това е обичайният случай. Първо влиза измерването, което обикновено разкрива картината на качеството и разхода, каквато никой не е имал, а после следват оценяването и насочването.

Кои инструменти ползвате?

OpenTelemetry за следите, така че данните да останат ваши, с вашия съществуващ набор за наблюдаемост като крайна точка. Избягваме платформи, които държат следите ви като заложник.

Свързани компетенции

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Инфраструктура за ИИ

Шлюзове, насочване, кеширане и превключване при отказ, за да остане изборът на модел настройка, а не архитектура.

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на машинно обучение

Управление на жизнения цикъл на машинното обучение: внедряване, следене, преобучаване и непрекъсната доставка.

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Управлявани услуги за ИИ

Управляваме, следим и непрекъснато подобряваме системите с ИИ, които вече носят вашето продукционно натоварване.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

Внедрявайте, следете, оценявайте и контролирайте разхода на езикови модели, щом поемат реален трафик.

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ