Infrastruktura AI a LLMOps

Architektura AI

Bez referenční architektury si každý tým zvlášť vybírá model, vektorové úložiště, způsob orchestrace a nakládání s tajemstvími. Definujeme sdílenou architekturu, díky které je druhý a pátý systém AI levnější než první.

Proberte svou iniciativu v oblasti AI Poradenství

Obchodní problém

Nic se nekumuluje

První systém AI je drahý, protože všechno je nové. Pátý by měl být levný a obvykle není, protože každý tým vyřešil stejné problémy jinak. Vznikne pět způsobů volání modelu, pět přístupů k evaluaci, pět úložišť tajemství a žádná možnost přesunout provoz mezi dodavateli. Náklad se platí dvakrát: jednou při zdvojené stavbě a znovu, když je potřeba něco změnit všude naráz.

Čím se zabýváme

Definovat sdílenou vrstvu a její hranice

Navrhneme vrstvu, která má být společná, tedy přístup k modelům, vyhledávání, orchestraci, evaluaci, pozorovatelnost a tajemství, a stejně výslovně řekneme, co má zůstat u aplikace, protože nadměrná centralizace vytváří úzké hrdlo. Architektura je psána tak, aby volba dodavatele zůstala vratná, takže rozhodnutí o modelu se nestane architektonickým závazkem. Ověřujeme ji na dvou až třech reálných použitích, místo abychom dodali diagram.

Architektura AI

Kompetence

Podniková architektura AI
Architektura LLM
Architektura RAG
Architektura agentů
Architektura platformy AI
Cloudová architektura AI
Hybridní AI
Architektura privátní AI

Obvyklá využití

Zavést referenční architekturu dřív, než se souběžně rozjede portfolio projektů AI.
Sjednotit rozbíhavé implementace několika týmů na sdílené infrastruktuře.
Navrhnout řešení pro požadavek jurisdikce nebo izolace, který vylučuje výchozí cloudovou cestu.
Zrevidovat architekturu, jejíž změny se ukazují jako nákladné.

Jak dodáváme

Posouzení

Stanovení omezení: rezidence dat, latence, rozpočtu a toho, co už běží.
Architektura

Návrh brány, směrování, mezipaměti a přepnutí při výpadku tak, aby volba dodavatele zůstala vratná.
Instrumentace

Pozorovatelnost, evaluace a přiřazení nákladů zapojené dřív, než dorazí provoz.
Provoz

Provoz podle dohodnutých úrovní služeb, s cyklickým přezkumem kapacity a výdajů.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bezpečnost a správa

Bezpečnost a řízení

Kde smějí být data zpracovávána, je otázkou konfigurace, nikoli předpokladu: modely mohou běžet ve vaší vlastní cloudové instanci nebo na vašem hardwaru tam, kde to vyžaduje rezidence nebo izolace. Provoz procházející bránou je ověřen, přiřazen týmu a zaznamenán, což umožňuje jak auditní stopu, tak nákladový model.

Independently audited against

Modely spolupráce

Projekt AI

Přebíráme odpovědnost za návrh a dodání vymezeného řešení AI.

Vyhrazený tým AI

Dlouhodobá vyhrazená inženýrská kapacita vybudovaná kolem vašich technologií a modelu dodávek.

Spravovaná AI

Provozujeme, monitorujeme a průběžně zlepšujeme produkční systémy AI.

Proč TeamExtension.ai

Architektury ověřujeme tím, že na nich stavíme

Architektura, která nikdy nenesla skutečnou zátěž, je hypotéza. Návrh testujeme na reálných použitích už v průběhu spolupráce, což odhalí chybné předpoklady, dokud je jejich oprava levná. Zároveň to udržuje dokument poctivý v tom, co je opravdu sdílené a co jen na diagramu vypadalo sdíleně.

Vybraní klienti

Časté dotazy

Máme stavět platformu, nebo nechat týmy volit?

Někde mezi, a ta hranice je důležitější než volba sama. Centralizujte přístup k modelům, evaluaci, pozorovatelnost a tajemství, protože ty těží z konzistence. Logiku aplikace a uživatelský zážitek nechte týmům, protože jejich centralizace vytváří frontu.

Jak se vyhnout závislosti na dodavateli?

Směrováním volání modelů přes bránu se stabilním interním rozhraním, aby byla volba dodavatele otázkou konfigurace. Úplná přenositelnost není dosažitelná, protože modely se chovají různě, ale náklad přechodu lze snížit z čtvrtletí na týden.

Potřebujeme vyhrazenou vektorovou databázi?

Často ne. pgvector ve stávajícím PostgreSQL zvládá mnoho podnikových zátěží bez nové infrastruktury k provozování. Vyhrazené úložiště si své místo zaslouží při velkém měřítku nebo pro konkrétní funkce, ne automaticky.

Jak dlouho to trvá?

Šest až deset týdnů včetně ověření na reálných použitích. Kratší spolupráce vytvoří dokument; teprve ověření z něj dělá architekturu.

Související kompetence

Data a modely AI

Datová strategie pro AI

Zpřístupnění podnikových znalostí pro AI: připravenost, vlastnictví, kvalita a architektura vyhledávání.

Zjistit více

Bezpečnost AI

Poradenství v bezpečnosti AI

Modelování hrozeb pro systémy AI a návrh architektury, kontrolních mechanismů a hranic, které omezí jejich riziko.

Zjistit více

Strategie a transformace AI

Strategie AI

Rozhodněte, kde má AI ve vašem podnikání místo, jakou má hodnotu a v jakém pořadí ji budovat.

Zjistit více

Proberte svou iniciativu v oblasti AI

Návrh referenční architektury sdílené vašimi systémy AI: modely, vyhledávání, orchestrace, data a kontrolní mechanismy.

Promluvte si s odborníkem na AI Zahajte posouzení AI