da

Sprog

AI-infrastruktur og LLMOps

AI-arkitektur

Uden en referencearkitektur vælger hvert team på egen hånd en model, et vektorlager, en orkestreringstilgang og en måde at håndtere hemmeligheder på. Vi definerer den fælles arkitektur, der gør AI-system nummer to og fem billigere end det første.

Drøft jeres AI-initiativ Rådgivning

Den forretningsmæssige udfordring

Intet bygger oven på noget

Det første AI-system er dyrt, fordi alt er nyt. Det femte burde være billigt og er det som regel ikke, fordi hvert team løste de samme problemer forskelligt. Nu findes der fem måder at kalde en model på, fem tilgange til evaluering, fem hemmelighedslagre og ingen mulighed for at flytte trafik mellem udbydere. Omkostningen betales to gange: én gang i dobbeltarbejde og igen, når noget skal ændres alle steder på én gang.

Det vi gør

Definer det fælles lag og dets grænser

Vi designer det lag, der bør være fælles, modeladgang, søgning, orkestrering, evaluering, observabilitet og hemmeligheder, og er lige så tydelige om, hvad der bør blive i applikationen, for overcentralisering skaber en flaskehals. Arkitekturen skrives, så valget af udbyder forbliver reversibelt, så en modelbeslutning ikke bliver en arkitektonisk binding. Vi validerer den mod to-tre reelle anvendelser frem for at aflevere et diagram.

AI-arkitektur

Kompetencer

  • AI-arkitektur for virksomheder

  • LLM-arkitektur

  • RAG-arkitektur

  • Agentarkitektur

  • AI-platformsarkitektur

  • AI-arkitektur i skyen

  • Hybrid AI

  • Arkitektur for privat AI

Typiske anvendelser

Typiske anvendelser

  • Etabler en referencearkitektur, før en portefølje af AI-projekter går i gang parallelt.
  • Saml flere teams' divergerende implementeringer på fælles infrastruktur.
  • Design til et jurisdiktions- eller isolationskrav, der udelukker standardvejen i skyen.
  • Gennemgå en arkitektur, der viser sig dyr at ændre.

Sådan leverer vi

Sådan leverer vi

  1. Vurder

    Fastlæg betingelserne: lokalisering, svartid, forbrug og hvad der allerede kører.

  2. Arkitekt

    Design gateway, routing, caching og failover, så valget af udbyder forbliver reversibelt.

  3. Instrumenter

    Observabilitet, evaluering og omkostningsfordeling koblet på, før trafikken kommer.

  4. Drift

    Kør det mod aftalte serviceniveauer, med kapacitet og forbrug gennemgået i faste cyklusser.

Teknologi

Teknologi

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Sikkerhed og governance

Sikkerhed og governance

Hvor data må behandles, er en konfiguration, ikke en antagelse: modeller kan køre i jeres eget cloudmiljø eller på jeres eget udstyr, hvor lokalisering eller isolation kræver det. Trafik gennem gatewayen autentificeres, henføres til et team og logges, og det er dét, der gør både revisionssporet og omkostningsmodellen mulig.

Independently audited against

Samarbejdsmodeller

Samarbejdsmodeller

AI-projekt

Vi tager ansvaret for at designe og levere en defineret AI-løsning.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi validerer arkitekturer ved at bygge på dem

En arkitektur, der aldrig har båret en reel arbejdsbelastning, er en hypotese. Vi tester designet mod faktiske anvendelser undervejs i forløbet, hvilket bringer de forkerte antagelser frem, mens de stadig er billige at rette. Det holder også dokumentet ærligt om, hvad der reelt er fælles, og hvad der kun så fælles ud på et diagram.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Ofte stillede spørgsmål

Skal vi bygge en platform eller lade teamene vælge?
Et sted midtimellem, og grænsen betyder mere end valget. Centraliser modeladgang, evaluering, observabilitet og hemmeligheder, for de har gavn af ensartethed. Lad applikationslogik og brugeroplevelse blive hos teamene, for at centralisere dem skaber en kø.
Hvordan undgår vi leverandørbinding?
Ved at føre modelkald gennem en gateway med en stabil intern grænseflade, så valget af udbyder er konfiguration. Fuld portabilitet er ikke opnåelig, fordi modeller opfører sig forskelligt, men omkostningen ved et skift kan gøres til en uge frem for et kvartal.
Har vi brug for en dedikeret vektordatabase?
Ofte ikke. pgvector i eksisterende PostgreSQL dækker mange virksomhedsbelastninger uden ny infrastruktur at drive. Et dedikeret lager gør sig fortjent til pladsen ved skala eller til bestemte funktioner, ikke som standard.
Hvor lang tid tager det?
Seks til ti uger inklusive validering mod reelle anvendelser. Kortere forløb producerer et dokument; det er valideringen, der gør det til en arkitektur.

Relaterede kompetencer

Relaterede kompetencer

AI-data og modeller

AI-datastrategi

Gør virksomhedens viden brugbar for AI: parathed, ejerskab, kvalitet og søgearkitektur.

Læs mere

AI-sikkerhed

Rådgivning om AI-sikkerhed

Lav trusselsmodeller for AI-systemer, og design den arkitektur, de kontroller og de grænser, der inddæmmer risikoen.

Læs mere

AI-strategi og transformation

AI-strategi

Beslut hvor AI hører hjemme i jeres forretning, hvad den er værd, og i hvilken rækkefølge den skal bygges.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Design den referencearkitektur, jeres AI-systemer deler: modeller, søgning, orkestrering, data og kontroller.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering