Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö
Yksityinen tekoäly
Joillekin kuormille isännöity rajapinta ei ole vaihtoehto, sanoi sopimus mitä tahansa. Otamme mallit käyttöön oman rajanne sisällä: pilvivuokratilassanne, konesalissanne, verkossanne.
Liiketoiminnan haaste
Este on harvoin tekninen
Este on yleensä oikeudellinen, sääntelyllinen tai sopimuksellinen rajoite siitä missä dataa saa käsitellä, eikä mikään määrä toimittajan vakuutteluja ratkaise sitä. Silloin tiimit joko jumittuvat tai etenevät dataluokitteluharjoituksella joka hiljaa määrittelee ongelman pois. Kumpikaan ei ole hyvä lopputulos, ja jälkimmäinen nousee esiin myöhemmin huonommalla hetkellä.
Mitä teemme
Aja malli siellä missä data jo on
Otamme avoimin painoin varustetut mallit käyttöön ympäristössänne, mitoitettuna kuormaa eikä suurinta saatavilla olevaa vasten, ja rakennamme niiden ympärille tarjoilun, skaalauksen ja havaittavuuden. Laatu mitataan todellisia käyttötapauksianne vasten, joten vaihtokauppa huippumallia vastaan on määrällinen eikä oletettu. Siellä missä vain osa kuormasta on arkaluontoista, suunnittelemme jaon niin että rajattu polku on aidosti eristetty.
Yksityinen tekoäly
Osaaminen
-
Tekoäly yksityispilvessä
-
Tekoäly omissa tiloissa
-
Eristetyt tekoälyympäristöt
-
Yksityisten kielimallien käyttöönotto
Yleisimmät käyttötapaukset
Yleisimmät käyttötapaukset
- Käsitellä säänneltyä dataa siellä missä isännöity rajapinta ei sopimuksellisesti tai oikeudellisesti ole käytettävissä.
- Toimia ympäristössä, jossa ei ole luotettavaa ulkoista yhteyttä.
- Täyttää asiakkaan vaatimus siitä, ettei heidän datansa koskaan päädy kolmannen osapuolen mallitoimittajalle.
- Tehdä päättelykustannuksesta ennustettava suurella ja tasaisella volyymilla.
Miten toimitamme
Miten toimitamme
-
Arviointi
Määrittää rajoitteet: sijainti, viive, kustannukset ja se, mikä jo toimii.
-
Suunnittelu
Suunnitella yhdyskäytävä, reititys, välimuisti ja vikasiirtymä, jotta toimittajavalinta pysyy peruutettavana.
-
Instrumentointi
Havaittavuus, arviointi ja kustannusten kohdistus kytkettynä ennen liikenteen saapumista.
-
Käyttö
Ajo sovituilla palvelutasoilla, kapasiteetti ja kulut säännöllisesti tarkastellen.
Teknologia
Teknologia
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
Turvallisuus ja hallinta
Tietoturva ja hallinta
Missä dataa saa käsitellä, on asetus eikä oletus: mallit voivat toimia omassa pilvivuokratilassanne tai omalla raudallanne, jos sijainti tai eristys sitä vaatii. Yhdyskäytävän läpi kulkeva liikenne todennetaan, kohdistetaan tiimille ja kirjataan, ja juuri se tekee mahdolliseksi sekä auditointijäljen että kustannusmallin.
Yhteistyömallit
Yhteistyömallit
Tekoälyprojekti
Otamme vastuun määritellyn tekoälyratkaisun suunnittelusta ja toimituksesta.
Omistettu tekoälytiimi
Pitkäaikainen omistettu insinöörikapasiteetti, rakennettu teknologioidenne ja toimitusmallinne ympärille.
Hallinnoitu tekoäly
Käytämme, seuraamme ja parannamme jatkuvasti tuotannossa olevia tekoälyjärjestelmiä.
Miksi TeamExtension.ai
Määritämme mistä luovutte
Itse isännöidyt mallit ovat huippumalleja jäljessä vaativassa päättelyssä, ja muun teeskentely asettaa projektin pettymään. Mittaamme eron käyttötapauksillanne, jotta päätös tehdään luvun eikä mieltymyksen perusteella.
Valitut asiakkaat
Usein kysytyt kysymykset
Usein kysytyt kysymykset
Kuinka paljon kyvykkyyttä menetämme?
Mitä rautaa tarvitaan?
Kuka sitä käyttää?
Voimmeko yhdistää isännöidyn ja yksityisen?
Liittyvä osaaminen
Liittyvä osaaminen
Tekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö
Suvereeni tekoäly
Alueellinen isännöinti ja datan sijainti organisaatioille, jotka on sidottu lainkäyttöalueeseen.
Lue lisääTekoälyinfrastruktuuri ja kielimallien käyttö
Tekoälyinfrastruktuuri
Yhdyskäytävät, reititys, välimuisti ja vikasiirtymä, jotta mallivalinta pysyy asetuksena eikä arkkitehtuurina.
Lue lisääTekoälyn data ja mallit
Mallitekniikka
Hienosäätö, upotukset, optimointi ja tarjoilu, mukaan lukien avoimen lähdekoodin ja itse isännöidyt mallit.
Lue lisääKeskustellaan tekoälyhankkeestanne
Aja mallit oman rajasi sisällä, kun data ei voi ylittää sitä.