Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Инфраструктура за ИИ

Приложенията не бива всяко поотделно да държи свои удостоверения за доставчик, логика за повторни опити и изложеност към разходи. Изграждаме слоя шлюз, който централизира достъпа до модели, така че изборът на доставчик да остава настройка, а не архитектурен ангажимент.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Услуги

Бизнес предизвикателството

Всяко приложение е своя собствена интеграция

Без споделен слой всяко приложение се удостоверява отделно, обработва отказите различно и харчи без отнасяне. Смяната на доставчик означава да се пипне всяка кодова база. Един срив поваля всичко, което случайно е насочено натам. И тъй като никой не вижда общото ползване, управлението на разхода е задно число.

С какво се занимаваме

Шлюз, насочване, кеширане, превключване при отказ

Изграждаме шлюз, който притежава удостоверенията, прилага квоти по екипи, кешира кешируемото и превключва, когато доставчик се влоши. Насочването праща трафика към подходящия модел според задачата, а не според онзи, който е бил настроен пръв. Всяко извикване се проследява и отнася, което прави възможни едновременно одитната следа и модела на разходите. Приложенията говорят със стабилен вътрешен интерфейс и спират да се интересуват кой доставчик стои отзад.

Инфраструктура за ИИ

Компетенции

Шлюзове за модели с ИИ
Насочване на модели
Наблюдаемост на ИИ
Инфраструктура за извод
Кеширане
Превключване при отказ
Инфраструктура за ИИ с няколко доставчика

Често срещани приложения

Обединяване на достъпа до доставчици за растящ брой приложения с ИИ.
Преживяване на срив у доставчик без срив на приложението.
Отнасяне на разхода за извод по екипи и налагане на квоти.
Превръщане на смяната или добавянето на доставчик на модели в промяна на настройка.

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

Изграждаме с оглед на обратимост

Решенията за доставчик, взети днес, ще изглеждат погрешни в рамките на осемнадесет месеца, защото пазарът се движи по-бързо от циклите на снабдяване. Да проектираш така, че това решение да остане евтино за преразглеждане, струва повече от това да го налучкаш от първия път.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Добавя ли шлюзът забавяне?

Няколко милисекунди спрямо забавяне на модела, измервано в стотици. Кеширането обикновено прави общия резултат отрицателен, защото повтарящите се извиквания изобщо спират да стигат до доставчика.

Да изградим или да купим?

Зависи от изискванията. Няколко способни шлюза с отворен код покриват повечето нужди и ги внедряваме там, където подхождат. Изграждаме, когато резиденцията, интеграцията със самоличността или логиката на насочване правят готовия вариант неудобен.

Как работи превключването, ако моделите се държат различно?

Целите за превключване се избират и оценяват предварително, така че резервният вариант е известен като приемлив за тази задача, а не просто наличен. Тихо превключване към неизпитан модел е по-лошо от ясен отказ.

Може ли това да налага политика?

Да. Това е естественото място за квоти, ограничения по екипи, контрол на съдържанието и записване, защото всичко минава оттам. Това е и голяма част от причината да го имате.

Свързани компетенции

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на езикови модели

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

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Частен ИИ

Пускайте модели в рамките на собствената си граница, когато данните не могат да я напуснат.

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Суверенен ИИ

Регионално хостване и резиденция на данните за организации, обвързани с определена юрисдикция.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

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

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ