AI-infrastruktur og LLMOps

AI-infrastruktur

Applikationer bør ikke hver især holde deres egne udbyderoplysninger, genforsøgslogik og omkostningseksponering. Vi bygger det gatewaylag, der samler modeladgangen, så valget af udbyder forbliver en konfiguration frem for en arkitektonisk binding.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Hver applikation er sin egen integration

Uden et fælles lag autentificerer hver applikation for sig, håndterer fejl forskelligt og bruger penge uden henføring. At skifte udbyder betyder at røre hver eneste kodebase. Et nedbrud tager alt med, der tilfældigvis pegede derhen. Og fordi ingen kan se det samlede forbrug, er omkostningsstyring bagudrettet.

Det vi gør

Gateway, routing, mellemlagring og overtagelse ved fejl

Vi bygger en gateway, der ejer adgangsoplysningerne, håndhæver kvoter pr. team, cacher det der kan caches, og skifter over, når en udbyder forringes. Routingen sender trafikken til den rette model efter opgave frem for efter hvilken der blev konfigureret først. Hvert kald spores og henføres, og det er dét, der gør både revisionssporet og omkostningsmodellen mulig. Applikationerne taler med en stabil intern grænseflade og holder op med at bekymre sig om, hvilken udbyder der står bag.

AI-infrastruktur

Kompetencer

Gateways til AI-modeller
Modelrouting
AI-observabilitet
Infrastruktur til modelkald
Caching
Failover
AI-infrastruktur med flere udbydere

Typiske anvendelser

Saml udbyderadgangen for et voksende antal AI-applikationer.
Overlev et nedbrud hos en udbyder uden et nedbrud i applikationen.
Henfør forbruget på modelkald pr. team, og håndhæv kvoter.
Gør det at skifte eller tilføje en modeludbyder til en konfigurationsændring.

Sådan leverer vi

Vurder

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

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

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

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

Teknologi

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

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

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 bygger til reversibilitet

De udbyderbeslutninger, der træffes i dag, vil se forkerte ud inden for atten måneder, fordi markedet bevæger sig hurtigere end indkøbscyklusser. At designe, så den beslutning forbliver billig at tage op igen, er mere værd end at ramme rigtigt første gang.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Tilføjer en gateway ventetid?

Nogle få millisekunder, mod modelsvartider målt i hundreder. Caching gør typisk nettoeffekten negativ, fordi gentagne kald slet ikke når frem til udbyderen.

Bygge eller købe?

Det afhænger af kravene. Flere kompetente open source-gateways dækker de fleste behov, og dem udruller vi, hvor de passer. Vi bygger, når lokalisering, identitetsintegration eller routinglogik gør standardløsningen kluntet.

Hvordan virker failover, hvis modeller opfører sig forskelligt?

Failover-mål vælges og evalueres på forhånd, så reserven vides at være acceptabel til den opgave frem for blot at være tilgængelig. Tavs failover til en utestet model er værre end en tydelig fejl.

Kan det håndhæve politikker?

Ja. Det er det naturlige sted til kvoter, grænser pr. team, indholdskontroller og logning, fordi alt passerer igennem det. Det er en stor del af grunden til at have et.

Relaterede kompetencer

AI-infrastruktur og LLMOps