Infrastructure IA et LLMOps

Infrastructure IA

Les applications ne devraient pas détenir chacune leurs propres identifiants fournisseur, logique de reprise et exposition au coût. Nous construisons la couche de passerelle qui centralise l'accès aux modèles, pour que le choix du fournisseur reste une configuration et non un engagement architectural.

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Le problème métier

Chaque application est sa propre intégration

Sans couche partagée, chaque application s'authentifie séparément, gère les pannes différemment et dépense sans attribution. Changer de fournisseur oblige à toucher chaque base de code. Une panne emporte tout ce qui pointait dessus. Et comme personne ne voit l'usage agrégé, la gestion des coûts est rétrospective.

Ce que nous faisons

Passerelle, routage, cache, bascule

Nous construisons une passerelle qui détient les identifiants, applique des quotas par équipe, met en cache ce qui peut l'être et bascule quand un fournisseur se dégrade. Le routage envoie le trafic vers le modèle approprié selon la tâche plutôt que vers celui configuré en premier. Chaque appel est tracé et attribué, ce qui rend possibles à la fois la piste d'audit et le modèle de coût. Les applications parlent à une interface interne stable et cessent de se soucier du fournisseur derrière.

Infrastructure IA

Compétences

AI Model Gateways
Model Routing
AI Observability
Inference Infrastructure
Caching
Failover
Multi-Provider AI Infrastructure

Cas d'usage courants

Consolider l'accès aux fournisseurs pour un nombre croissant d'applications d'IA.
Survivre à une panne fournisseur sans panne applicative.
Attribuer la dépense d'inférence par équipe et appliquer des quotas.
Faire du changement ou de l'ajout d'un fournisseur de modèle une simple modification de configuration.

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 construisons pour la réversibilité

Les décisions de fournisseur prises aujourd'hui paraîtront mauvaises d'ici dix-huit mois, car le marché avance plus vite que les cycles d'achat. Concevoir pour que cette décision reste peu coûteuse à revoir vaut mieux que de la réussir du premier coup.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Une passerelle ajoute-t-elle de la latence ?

Quelques millisecondes, face à une latence de modèle qui se compte en centaines. Grâce à la mise en cache, l'effet net est généralement négatif, car les appels répétés n'atteignent plus du tout le fournisseur.

Construire ou acheter ?

Cela dépend des exigences. Plusieurs passerelles open source solides couvrent la plupart des besoins et nous les déployons là où elles conviennent. Nous construisons quand la résidence, l'intégration d'identité ou la logique de routage rendent l'option toute faite peu commode.

Comment fonctionne la bascule si les modèles se comportent différemment ?

Les cibles de bascule sont choisies et évaluées à l'avance, de sorte que le repli est connu comme acceptable pour cette tâche et pas seulement disponible. Une bascule silencieuse vers un modèle non éprouvé est pire qu'une erreur claire.

Cela peut-il faire respecter une politique ?

Oui. C'est l'endroit naturel pour les quotas, les limites par équipe, les contrôles de contenu et la journalisation, puisque tout y transite. C'est une bonne partie de la raison d'en avoir une.

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