תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps

שירותים מנוהלים

מערכות בינה מלאכותית נסחפות בדרכים שתוכנה רגילה אינה: ספקים מחליפים מודלים, התוכן מתיישן, העלות נעה עם השימוש. אנחנו מפעילים אותן, מנטרים איכות ולא רק זמינות, ומשפרים אותן ברציפות.

בואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם שירותים

האתגר העסקי

זה סופק, ואז זה לא היה של אף אחד

פרויקטים נגמרים ומערכות ממשיכות. בלי בעלים בשמו ובלי ניטור אמיתי, האיכות נשחקת בשקט: עדכון של ספק מזיז את ההתנהגות, אינדקס מפסיק להתרענן, העלויות מטפסות. שום דבר אינו מתריע, כי ניטור הזמינות אומר שהכול תקין. המערכת ננטשת בשקט הרבה לפני שמישהו מוציא אותה משימוש באופן רשמי.

מה אנחנו עושים

הפעילו אותה מול רמות שירות מוסכמות

אנחנו מנטרים את איכות התשובות ברציפות מול ערכת הערכה, לא רק את הזמינות. העלות נמדדת ומיוחסת, והניתוב מכוונן ככל שדפוסי השימוש משתנים. שינויי מודל והנחיה עוברים הערכה לפני שחרור. לאירועים יש מסלול תגובה, ועבודת השיפור מתוכננת ולא תגובתית. הכול רץ בסביבה שלכם, ואתם יכולים לקחת אותו בחזרה בכל רגע.

שירותים מנוהלים

יכולות

ניטור מערכות
ניטור סוכנים
ניטור מודלים
הערכה מתמשכת
ניהול אירועים
LLMOps מנוהל

מקרי שימוש נפוצים

הפעלת מערכת בייצור במקום שאין לכם צוות שיהיה אחראי לה.
הוספת ניטור איכות ועלות למערכות שיש להן רק התראות זמינות.
כיסוי התקופה שבין האספקה לבין המוכנות של צוות פנימי.
שמירה על עדכניות ההערכה והניתוב ככל שמודלים ומחירים משתנים.

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