תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

בינה מלאכותית פרטית

עבור חלק מהעומסים ממשק מתארח אינו אפשרות, מה שלא ייכתב בחוזה. אנחנו פורסים מודלים בתוך הגבול שלכם: סביבת הענן שלכם, מרכז הנתונים שלכם, הרשת שלכם.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

החסם לעיתים רחוקות טכני

המכשול הוא בדרך כלל מגבלה משפטית, רגולטורית או חוזית על המקום שבו מותר לעבד נתונים, ושום הבטחה של ספק אינה פותרת אותה. הצוותים אז או נתקעים, או ממשיכים בתרגיל סיווג נתונים שמסווג את הבעיה החוצה בשקט. אף אחת מהאפשרויות אינה טובה, והשנייה צפה מאוחר יותר ברגע גרוע יותר.

מה אנחנו עושים

הריצו את המודל היכן שהנתונים כבר נמצאים

אנחנו פורסים מודלים במשקלים פתוחים בסביבה שלכם, בגודל שמותאם לעומס ולא לגדול ביותר שזמין, ובונים סביבם את ההגשה, הקנה מידה ויכולת התצפית. האיכות נמדדת מול היישומים האמיתיים שלכם, כך שהוויתור מול מודל חזית מכומת ולא מונח. במקום שרק חלק מהעומס רגיש, אנחנו מתכננים את הפיצול כך שהמסלול המוגבל יהיה מבודד באמת.

בינה מלאכותית פרטית

יכולות

ענן פרטי
התקנה מקומית
סביבות מבודדות
פריסת LLM פרטי

מקרי שימוש נפוצים

עיבוד נתונים מפוקחים היכן שממשק מתארח אינו זמין חוזית או משפטית.
פעולה בסביבה ללא קישוריות חיצונית אמינה.
עמידה בדרישת לקוח שהנתונים שלו לעולם לא יגיעו לספק מודלים של צד שלישי.
הפיכת עלות ההרצה לצפויה בנפח גבוה ויציב.

איך אנחנו מספקים

הערכה

קביעת האילוצים: מיקום, זמן תגובה, הוצאה ומה כבר רץ.
ארכיטקטורה

תכנון שער, ניתוב, מטמון וגיבוי כך שבחירת הספק תישאר הפיכה.
מדידה

יכולת תצפית, הערכה וייחוס עלויות מחוברים לפני שהתעבורה מגיעה.
תפעול

הפעלה מול רמות שירות מוסכמות, עם סקירה מחזורית של קיבולת והוצאה.

טכנולוגיה

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

אבטחה וממשל

היכן מותר לעבד נתונים הוא הגדרה, לא הנחה: מודלים יכולים לרוץ בענן שלכם או על החומרה שלכם במקום שבו מיקום או בידוד מחייבים זאת. התעבורה דרך השער מזוהה, מיוחסת לצוות ונרשמת, וזה מה שמאפשר גם את נתיב הביקורת וגם את מודל העלות.

Independently audited against

מודלי שיתוף פעולה

פרויקט

אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.

צוות ייעודי

קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.

שירות מנוהל

אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.

למה TeamExtension.ai

אנחנו מכמתים על מה אתם מוותרים

מודלים באירוח עצמי מפגרים אחרי מודלי חזית בהיסק קשה, והעמדת פנים אחרת מכינה פרויקט לאכזבה. אנחנו מודדים את הפער על היישומים שלכם, כדי שההחלטה תתקבל עם מספר ולא עם העדפה.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

כמה יכולת נאבד?

זה תלוי לגמרי במשימה. לחילוץ, לסיווג ולמענה מעוגן על שאלות, לעיתים קרובות מעט מאוד. להיסק מורכב רב־שלבי, יותר. אנחנו מודדים זאת על המקרים שלכם במקום לצטט מדדי השוואה.

איזו חומרה נדרשת?

פחות ממה שמניחים בדרך כלל. עומסים ארגוניים רבים רצים בנוחות על כרטיס גרפי מודרני אחד למופע, כי האילוץ הוא מקביליות ולא גודל המודל. אנחנו מתאימים את הגודל לעומס שנמדד.

מי מפעיל את זה?

צוות הפלטפורמה שלכם, כשאנחנו בונים ומוסרים, או אנחנו במסגרת הסדר מנוהל. אירוח עצמי הוא מחויבות תפעולית וכדאי להיכנס אליו במודע.

אפשר לשלב מתארח ופרטי?

כן, וזה נפוץ. עומסים רגישים רצים באופן פרטי בעוד השאר משתמש במודלים מתארחים, כשהשער אוכף באיזה מסלול בקשה מסוימת רשאית לעבור.

יכולות קשורות

תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps