AI-infrastruktur og LLMOps

LLMOps

En sprogmodel i produktion er en afhængighed, I ikke styrer, prissat pr. brug, og hvis adfærd ændrer sig uden for jeres udgivelsescyklus. Vi bygger den udrulning, evaluering, overvågning og omkostningsstyring, der gør det håndterbart.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Kvaliteten driver af, og ingen holder øje

Traditionel overvågning svarer på, om tjenesten svarede, ikke om svaret var noget værd. Så kvaliteten forringes usynligt: en udbyder opdaterer en model, en promptændring får en bivirkning, søgningen bliver forældet. Det første signal er som regel en kundeklage. Omkostningen fejler på samme måde og kommer som en overraskende regning uden henføring til den funktion, der forårsagede den.

Det vi gør

Gør kvalitet og omkostning til førsterangs signaler

Vi lægger en evalueringssuite ind i udrulningspipelinen, så en prompt- eller modelændring scores før lancering og løbende bagefter. Prompts versioneres som kode. Sporing opfanger input, hentet kontekst, værktøjskald og output, så ethvert svar kan rekonstrueres. Omkostningen henføres pr. funktion og pr. team, med routing der sender rutinetrafik til billigere modeller og kun sender det videre, som kræver det.

LLMOps

Kompetencer

LLM-udrulning
LLM-overvågning
Evalueringspipelines
Promptstyring
Observabilitet
Routing
Omkostningsovervågning

Typiske anvendelser

Læg evalueringsporte ind, så en promptændring ikke kan udrulles uden at blive scoret.
Henfør forbruget på modelkald til den funktion og det team, der forårsager det.
Opdag kvalitetsfald efter at en udbyder har opdateret en model.
Skær omkostningen ned ved at sende rutinetrafik til en mindre model med videresendelse.

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 behandler evaluering som udgivelsesporten

De fleste teams evaluerer én gang før lancering og forlader sig derefter på klager. Løbende evaluering mod et markeret datasæt er forskellen på at kende kvaliteten og at håbe. Det er også den eneste måde, en modelopgradering bliver rutine frem for skræmmende.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan evaluerer I noget uden ét rigtigt svar?

Med kriterier frem for eksakt match: var det forankret i den hentede kilde, besvarede det det stillede spørgsmål, undgik det at påstå noget uunderbygget. Scoret af en model mod et bedømmelsesskema, med menneskelig gennemgang på en stikprøve for at holde bedømmeren ærlig.

Hvad koster observabiliteten?

Væsentligt mindre end det forbrug, den lader jer undgå. Alene omkostningshenføring finder typisk et tocifret procentspild i den første måned, som regel fra prompts, der sender mere kontekst end nødvendigt.

Kan det sættes på systemer, der allerede kører?

Ja, og det er det almindelige tilfælde. Instrumenteringen kommer først ind, hvilket som regel afdækker det kvalitets- og omkostningsbillede, ingen havde, og derefter følger evaluering og routing.

Hvilke værktøjer bruger I?

OpenTelemetry til sporing, så data forbliver jeres, med jeres eksisterende observabilitetsopsætning som destination. Vi undgår platforme, der tager jeres spor som gidsel.

Relaterede kompetencer

AI-infrastruktur og LLMOps

AI-infrastruktur

Gateways, routing, caching og failover, så modelvalget forbliver en konfiguration, ikke en arkitektur.

Læs mere

AI-infrastruktur og LLMOps

MLOps

Livscyklusstyring for maskinlæring: udrulning, overvågning, gentræning og CI/CD.

Læs mere

AI-infrastruktur og LLMOps

Managed AI-services

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende de AI-systemer, der allerede bærer jeres produktionsbelastning.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Udrul, overvåg, evaluer og omkostningsstyr sprogmodeller, når de først bærer reel trafik.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering