AI-infrastruktur og LLMOps

Privat AI

For nogle arbejdsbelastninger er et hostet API ikke en mulighed, uanset hvad kontrakten siger. Vi udruller modeller inden for jeres egen grænse: jeres cloudmiljø, jeres datacenter, jeres netværk.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Blokeringen er sjældent teknisk

Forhindringen er som regel en juridisk, regulatorisk eller kontraktlig begrænsning på, hvor data må behandles, og ingen mængde leverandørforsikringer løser den. Teams går så enten i stå eller går videre med en dataklassifikationsøvelse, der stille omklassificerer problemet væk. Ingen af delene er et godt udfald, og det sidste dukker op senere på et værre tidspunkt.

Det vi gør

Kør modellen der, hvor dataene allerede er

Vi udruller modeller med åbne vægte i jeres miljø, dimensioneret efter arbejdsbelastningen frem for efter den største tilgængelige, og bygger servering, skalering og observabilitet omkring dem. Kvaliteten måles mod jeres faktiske anvendelser, så afvejningen mod en frontmodel bliver talfæstet frem for antaget. Hvor kun en del af belastningen er følsom, designer vi opdelingen, så den begrænsede vej reelt er isoleret.

Privat AI

Kompetencer

AI i privat sky
AI på egne servere
Isolerede AI-miljøer
Udrulning af privat LLM

Typiske anvendelser

Behandl regulerede data, hvor et hostet API ikke er kontraktligt eller juridisk muligt.
Kør i et miljø uden pålidelig ekstern forbindelse.
Opfyld et kundekrav om, at deres data aldrig når en modeludbyder hos tredjepart.
Gør omkostningen ved modelkald forudsigelig ved højt, stabilt volumen.

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 talfæster, hvad I giver afkald på

Selvhostede modeller er bagud i forhold til frontmodeller på svær ræsonnering, og at lade som om andet sætter et projekt op til at skuffe. Vi måler forskellen på jeres anvendelser, så beslutningen træffes med et tal frem for en præference.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Hvor meget kapabilitet mister vi?

Det afhænger helt af opgaven. Til udtrækning, klassifikation og forankret spørgsmålsbesvarelse ofte meget lidt. Til kompleks ræsonnering i flere trin mere. Vi måler det på jeres sager frem for at citere benchmarks.

Hvilket hardware kræves?

Mindre end normalt antaget. Mange virksomhedsbelastninger kører fint på en enkelt moderne GPU pr. instans, fordi begrænsningen er samtidighed frem for modelstørrelse. Vi dimensionerer efter målt belastning.

Hvem driver det?

Jeres platformteam, hvor vi bygger det og overdrager, eller os under en driftsaftale. Selvhosting er en driftsmæssig forpligtelse og bør indgås bevidst.

Kan vi blande hostet og privat?

Ja, og det er almindeligt. Følsomme belastninger kører privat, mens resten bruger hostede modeller, med gatewayen der håndhæver, hvilken vej en given forespørgsel må tage.

Relaterede kompetencer

AI-infrastruktur og LLMOps