Infrastructure IA et LLMOps

LLMOps

Un modèle de langage en production est une dépendance que vous ne contrôlez pas, facturée à l'usage, dont le comportement change en dehors de votre cycle de livraison. Nous construisons le déploiement, l'évaluation, la supervision et le contrôle des coûts qui rendent cela gérable.

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Le problème métier

La qualité dérive et personne ne regarde

La supervision classique répond à la question de savoir si le service a répondu, pas si la réponse valait quelque chose. La qualité se dégrade donc invisiblement : un fournisseur met à jour un modèle, un changement de prompt a un effet de bord, la recherche se périme. Le premier signal est le plus souvent une réclamation client. Le coût échoue de la même façon : il arrive sous forme de facture surprise, sans attribution à la fonctionnalité qui l'a provoquée.

Ce que nous faisons

Instrumenter qualité et coût comme signaux de premier rang

Nous plaçons une suite d'évaluation dans la chaîne de déploiement, pour qu'un changement de prompt ou de modèle soit noté avant livraison et en continu ensuite. Les prompts sont versionnés comme du code. Les traces capturent entrées, contexte récupéré, appels d'outils et sorties, de sorte que toute réponse puisse être reconstituée. Le coût est attribué par fonctionnalité et par équipe, avec un routage qui envoie le trafic courant vers des modèles moins chers et n'escalade que le nécessaire.

LLMOps

Compétences

LLM Deployment
LLM Monitoring
Evaluation Pipelines
Prompt Management
Observability
Routing
Cost Monitoring

Cas d'usage courants

Ajouter des points de contrôle d'évaluation pour qu'un changement de prompt ne parte pas sans être noté.
Attribuer la dépense d'inférence à la fonctionnalité et à l'équipe qui la génèrent.
Détecter une régression de qualité après la mise à jour d'un modèle par un fournisseur.
Réduire le coût en routant le trafic courant vers un modèle plus petit, avec escalade.

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

Pour nous, l'évaluation est la porte de mise en production

La plupart des équipes évaluent une fois avant le lancement puis s'en remettent aux réclamations. L'évaluation continue sur un jeu annoté fait la différence entre connaître la qualité et l'espérer. C'est aussi le seul moyen pour qu'un changement de modèle devienne une routine plutôt qu'une source d'angoisse.

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Questions fréquentes

Comment évaluer quelque chose sans réponse unique correcte ?

Par des critères plutôt que par correspondance exacte : la réponse était-elle ancrée dans la source récupérée, répondait-elle à la question posée, évitait-elle d'affirmer du non étayé. Notée par un modèle selon une grille, avec revue humaine sur un échantillon pour garder le correcteur honnête.

Combien coûte l'observabilité ?

Nettement moins que la dépense qu'elle permet d'éviter. La seule attribution des coûts met généralement au jour, dès le premier mois, un pourcentage à deux chiffres de gaspillage, le plus souvent dû à des prompts envoyant plus de contexte que nécessaire.

Peut-on l'ajouter à des systèmes déjà en production ?

Oui, et c'est le cas le plus fréquent. L'instrumentation vient d'abord, ce qui révèle généralement l'image de qualité et de coût que personne n'avait, puis viennent l'évaluation et le routage.

Quels outils utilisez-vous ?

OpenTelemetry pour le tracing, afin que les données restent les vôtres, avec votre pile d'observabilité existante comme destination. Nous évitons les plateformes qui retiennent vos traces en otage.

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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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