תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

LLMOps

מודל שפה בייצור הוא תלות שאינה בשליטתכם, מתומחרת לפי שימוש, שהתנהגותה משתנה מחוץ למחזור הגרסאות שלכם. אנחנו בונים את הפריסה, ההערכה, הניטור ובקרת העלויות שהופכים זאת לנשלט.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

האיכות נסחפת ואיש אינו מסתכל

ניטור מסורתי עונה אם השירות ענה, לא אם התשובה הייתה שווה משהו. וכך האיכות מתדרדרת בלי שיראו: ספק מעדכן מודל, שינוי הנחיה גורם לתופעת לוואי, האחזור מתיישן. הסימן הראשון הוא בדרך כלל תלונת לקוח. העלות נכשלת באותה דרך, ומגיעה כחשבונית מפתיעה בלי ייחוס ליכולת שגרמה לה.

מה אנחנו עושים

הפכו איכות ועלות לאותות מהמעלה הראשונה

אנחנו מכניסים ערכת הערכה לצינור הפריסה, כך ששינוי הנחיה או מודל מנוקד לפני ההשקה וברציפות אחריה. ההנחיות מנוהלות בגרסאות כמו קוד. המעקב לוכד קלט, הקשר שאוחזר, קריאות לכלים ופלט, כך שכל תשובה ניתנת לשחזור. העלות מיוחסת לכל יכולת ולכל צוות, עם ניתוב ששולח תעבורה שגרתית למודלים זולים יותר ומעלה רק את מה שצריך.

LLMOps

יכולות

פריסת LLM
ניטור LLM
צינורות הערכה
ניהול הנחיות
יכולת תצפית
ניתוב
ניטור עלויות

מקרי שימוש נפוצים

הוספת שערי הערכה כך ששינוי הנחיה לא יוכל לעלות לאוויר בלי ניקוד.
ייחוס הוצאות ההרצה ליכולת ולצוות שגורמים להן.
זיהוי נסיגת איכות אחרי שספק עדכן מודל.
הפחתת עלות בניתוב תעבורה שגרתית למודל קטן יותר עם אפשרות הסלמה.

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 מתייחסים להערכה כשער השחרור

רוב הצוותים מעריכים פעם אחת לפני ההשקה ואז נשענים על תלונות. הערכה מתמשכת מול מערך מתויג היא ההבדל בין לדעת את האיכות לבין לקוות. זו גם הדרך היחידה שבה שדרוג מודל הופך לשגרה ולא לאירוע מפחיד.

לקוחות נבחרים

שאלות נפוצות

איך מעריכים משהו שאין לו תשובה נכונה אחת?

לפי קריטריונים ולא לפי התאמה מדויקת: האם היה מעוגן במקור שאוחזר, האם ענה על מה שנשאל, האם נמנע מלטעון דבר שאינו נתמך. מנוקד על ידי מודל מול מחוון, עם בדיקה אנושית על מדגם כדי לשמור על יושרו של המנקד.

כמה עולה יכולת התצפית?

משמעותית פחות מההוצאה שהיא חוסכת. ייחוס העלויות לבדו מוצא בדרך כלל אחוז דו־ספרתי של בזבוז בחודש הראשון, לרוב מהנחיות ששולחות יותר הקשר מהנדרש.

אפשר להתאים זאת למערכות שכבר פועלות?

כן, וזה המקרה הרגיל. תחילה נכנסת המדידה, שבדרך כלל חושפת את תמונת האיכות והעלות שלא הייתה לאיש, ואחר כך מגיעים ההערכה והניתוב.

באילו כלים אתם משתמשים?

OpenTelemetry למעקב כדי שהנתונים יישארו שלכם, עם מערכת יכולת התצפית הקיימת שלכם כיעד. אנחנו נמנעים מפלטפורמות שמחזיקות את המעקב שלכם כבן ערובה.

יכולות קשורות

תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps