Infrastructure IA et LLMOps

IA managée

Les systèmes d'IA dérivent d'une façon que le logiciel classique ne connaît pas : les fournisseurs changent de modèle, le contenu se périme, le coût bouge avec l'usage. Nous les exploitons, supervisons la qualité et pas seulement la disponibilité, et les améliorons en continu.

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Le problème métier

Cela a été livré, puis cela n'a plus été à personne

Les projets se terminent et les systèmes continuent. Sans propriétaire nommé ni supervision réelle, la qualité s'érode en silence : une mise à jour fournisseur déplace le comportement, un index cesse de se rafraîchir, les coûts grimpent. Rien n'alerte, parce que la supervision de disponibilité dit que tout va bien. Le système est discrètement abandonné bien avant que quiconque ne le décommissionne formellement.

Ce que nous faisons

L'exploiter selon des niveaux de service convenus

Nous supervisons en continu la qualité des réponses au regard d'une suite d'évaluation, pas seulement la disponibilité. Le coût est suivi et attribué, le routage étant réglé à mesure que les usages changent. Les changements de modèle et de prompt passent par une évaluation avant mise en production. Les incidents ont un chemin de réponse, et le travail d'amélioration est planifié plutôt que réactif. Tout tourne dans votre environnement, et vous pouvez le reprendre à tout moment.

IA managée

Compétences

AI System Monitoring
Agent Monitoring
Model Monitoring
Continuous Evaluation
Incident Management
Managed LLMOps

Cas d'usage courants

Exploiter un système d'IA en production pour lequel vous n'avez pas d'équipe.
Ajouter une supervision de qualité et de coût à des systèmes qui n'ont que des alertes de disponibilité.
Couvrir la période entre la livraison et le moment où une équipe interne est prête.
Garder évaluation et routage à jour à mesure que les modèles et les tarifs changent.

Notre méthode

Évaluer

Établir les contraintes : résidence, latence, budget et existant.
Concevoir

Concevoir passerelle, routage, cache et bascule pour que le choix de fournisseur reste réversible.
Instrumenter

Observabilité, évaluation et imputation des coûts en place avant l'arrivée du trafic.
Exploiter

Exploiter selon des niveaux de service convenus, avec revue périodique de capacité et de coûts.

Technologies

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sécurité et gouvernance

Le lieu de traitement des données est une configuration, pas une hypothèse : les modèles peuvent tourner dans votre propre tenant cloud ou sur votre propre matériel là où la résidence ou l'isolation l'exigent. Le trafic passant par la passerelle est authentifié, attribué à une équipe et journalisé, ce qui rend possibles à la fois la piste d'audit et le modèle de coût.

Independently audited against

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous exploitons ce que nous construisons

Savoir qu'un système nous reviendra façonne la manière dont il est construit : instrumenté, documenté et récupérable. Cela signifie aussi que le travail d'amélioration s'appuie sur le fait de l'avoir vu échouer.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Qu'est-ce qui est réellement supervisé ?

La qualité des réponses au regard d'une suite d'évaluation, la santé de la recherche, la latence, les taux d'erreur, le coût par fonctionnalité et la dérive des usages. La disponibilité est le signal le moins intéressant.

Pouvez-vous exploiter quelque chose que vous n'avez pas construit ?

Oui, après une évaluation. Nous devons généralement d'abord ajouter l'instrumentation et une suite d'évaluation, car la plupart des systèmes arrivent sans.

Sommes-nous captifs ?

Non. Tout tourne dans votre environnement, dans vos dépôts, documenté. Le transfert vers votre propre équipe est une transition planifiée et non une renégociation.

Comment cela fonctionne-t-il commercialement ?

Un accord mensuel adossé à des niveaux de service convenus et à un périmètre de systèmes défini, le travail d'amélioration étant planifié par cycles plutôt que facturé à l'incident.

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Gestion du cycle de vie du machine learning : déploiement, surveillance, réentraînement et CI/CD.

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Infrastructure IA

Passerelles, routage, cache et bascule pour que le choix de modèle reste une configuration, pas une architecture.

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Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA qui portent déjà votre charge de production.

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