Infrastruktura AI a LLMOps

Infrastruktura AI

Aplikace by neměly každá držet vlastní přihlašovací údaje k dodavateli, logiku opakování a nákladovou expozici. Stavíme vrstvu brány, která centralizuje přístup k modelům, takže volba dodavatele zůstává konfigurací, ne architektonickým závazkem.

Proberte svou iniciativu v oblasti AI Služby

Obchodní problém

Každá aplikace je vlastní integrací

Bez sdílené vrstvy se každá aplikace ověřuje zvlášť, chyby řeší jinak a utrácí bez přiřazení. Změna dodavatele znamená sáhnout do každého kódu. Výpadek shodí to, co na něj bylo zrovna namířeno. A protože nikdo nevidí souhrnné využití, řízení nákladů je zpětné.

Čím se zabýváme

Brána, směrování, mezipaměť, přepnutí při výpadku

Stavíme bránu, která vlastní přihlašovací údaje, uplatňuje kvóty na tým, ukládá do mezipaměti, co lze, a přepne provoz, když se dodavatel zhorší. Směrování posílá provoz k vhodnému modelu podle úlohy, ne podle toho, který byl nakonfigurován první. Každé volání je zaznamenáno a přiřazeno, což umožňuje jak auditní stopu, tak nákladový model. Aplikace mluví se stabilním interním rozhraním a přestanou řešit, který dodavatel je za ním.

Infrastruktura AI

Kompetence

Brány pro modely AI
Směrování modelů
Pozorovatelnost AI
Inferenční infrastruktura
Mezipaměť
Přepnutí při výpadku
Infrastruktura AI s více dodavateli

Obvyklá využití

Sjednotit přístup k dodavatelům pro rostoucí počet aplikací AI.
Přežít výpadek dodavatele bez výpadku aplikace.
Přiřadit výdaje na inferenci týmům a vynucovat kvóty.
Udělat ze změny nebo přidání dodavatele modelů pouhou změnu konfigurace.

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

Stavíme s ohledem na vratnost

Rozhodnutí o dodavatelích učiněná dnes budou za osmnáct měsíců vypadat chybně, protože trh se hýbe rychleji než nákupní cykly. Navrhnout to tak, aby se k tomu rozhodnutí dalo levně vrátit, má větší cenu než trefit se napoprvé.

Vybraní klienti

Časté dotazy

Přidává brána latenci?

Několik milisekund proti latenci modelu měřené ve stovkách. Mezipaměť obvykle způsobí, že čistý efekt je záporný, protože opakovaná volání se k dodavateli vůbec nedostanou.

Stavět, nebo koupit?

Záleží na požadavcích. Několik schopných open-source bran pokryje většinu potřeb a nasazujeme je tam, kde se hodí. Stavíme tehdy, když rezidence, napojení na identitu nebo logika směrování činí hotové řešení nepohodlným.

Jak funguje přepnutí, když se modely chovají různě?

Cíle přepnutí jsou vybrány a vyhodnoceny předem, takže se ví, že je náhrada pro danou úlohu přijatelná, ne jen dostupná. Tiché přepnutí na neověřený model je horší než jasná chyba.

Umí vynucovat pravidla?

Ano. Je to přirozené místo pro kvóty, limity na tým, kontrolu obsahu a záznamy, protože přes ni prochází všechno. To je z velké části důvod, proč ji mít.

Související kompetence

Infrastruktura AI a LLMOps