Infrastruttura AI e LLMOps

LLMOps

Un modello linguistico in produzione è una dipendenza che non controllate, tariffata a consumo, il cui comportamento cambia fuori dal vostro ciclo di rilascio. Costruiamo il rilascio, la valutazione, il monitoraggio e il controllo dei costi che lo rendono gestibile.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

La qualità va alla deriva e nessuno se ne accorge

Il monitoraggio tradizionale dice se il servizio ha risposto, non se la risposta valesse qualcosa. Così la qualità peggiora in modo invisibile: un fornitore aggiorna un modello, una modifica al prompt ha un effetto collaterale, il recupero diventa obsoleto. Il primo segnale è di solito un reclamo di un cliente. Il costo fallisce allo stesso modo: arriva come fattura a sorpresa, senza attribuzione alla funzionalità che l'ha causata.

Cosa facciamo

Strumentare qualità e costo come segnali di primo livello

Mettiamo una suite di valutazione nella pipeline di rilascio, così una modifica al prompt o al modello viene valutata prima del rilascio e poi in continuo. I prompt sono versionati come codice. Le tracce catturano input, contesto recuperato, chiamate agli strumenti e output, così qualsiasi risposta può essere ricostruita. Il costo è attribuito per funzionalità e per team, con un routing che manda il traffico ordinario su modelli più economici e scala solo ciò che serve.

LLMOps

Competenze

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

Casi d'uso comuni

Introdurre controlli di valutazione perché una modifica al prompt non venga rilasciata senza essere valutata.
Attribuire la spesa di inferenza alla funzionalità e al team che la generano.
Rilevare una regressione di qualità dopo che un fornitore ha aggiornato un modello.
Ridurre i costi instradando il traffico ordinario su un modello più piccolo, con escalation.

Il nostro approccio

Valutare

Definire i vincoli: residenza, latenza, spesa e ciò che è già in esercizio.
Progettare

Progettare gateway, routing, caching e failover perché la scelta del fornitore resti reversibile.
Strumentare

Osservabilità, valutazione e attribuzione dei costi predisposte prima del traffico.
Gestire

Gestire secondo livelli di servizio concordati, con revisione periodica di capacità e spesa.

Tecnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicurezza e governance

Dove i dati possono essere trattati è una configurazione, non un'ipotesi: i modelli possono girare nel vostro tenant cloud o sul vostro hardware dove residenza o isolamento lo richiedono. Il traffico che passa dal gateway è autenticato, attribuito a un team e registrato, il che rende possibili sia la traccia di audit sia il modello di costo.

Independently audited against

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Per noi la valutazione è il criterio di rilascio

La maggior parte dei team valuta una volta prima del lancio e poi si affida ai reclami. La valutazione continua su un insieme annotato è la differenza tra conoscere la qualità e sperarci. È anche l'unico modo perché un cambio di modello diventi routine anziché motivo di ansia.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Come si valuta qualcosa senza un'unica risposta corretta?

Con criteri anziché corrispondenza esatta: era ancorata alla fonte recuperata, rispondeva a ciò che era stato chiesto, evitava di affermare cose non supportate. Valutata da un modello secondo una griglia, con revisione umana su un campione per tenere onesto il valutatore.

Quanto costa l'osservabilità?

Nettamente meno della spesa che consente di evitare. La sola attribuzione dei costi trova di solito, già nel primo mese, una percentuale a due cifre di spreco, quasi sempre da prompt che inviano più contesto del necessario.

Si può aggiungere a sistemi già in produzione?

Sì, ed è il caso più comune. Prima arriva la strumentazione, che di solito rivela il quadro di qualità e costo che nessuno aveva, poi seguono valutazione e routing.

Quali strumenti usate?

OpenTelemetry per il tracing, così i dati restano vostri, con il vostro stack di osservabilità esistente come destinazione. Evitiamo le piattaforme che tengono in ostaggio le vostre tracce.

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