Infrastruttura AI e LLMOps

Private AI

Per alcuni carichi un'API ospitata non è un'opzione, qualunque cosa dica il contratto. Distribuiamo i modelli dentro il vostro perimetro: il vostro tenant cloud, il vostro data center, la vostra rete.

Parliamo della vostra iniziativa AI Servizi

Il problema di business

L'ostacolo è raramente tecnico

L'ostacolo è di norma un vincolo legale, regolamentare o contrattuale su dove i dati possano essere trattati, e nessuna rassicurazione del fornitore lo scioglie. I team allora si fermano, oppure procedono con una classificazione dei dati che riclassifica il problema silenziosamente fuori dal campo. Nessuna delle due è una buona conclusione, e la seconda riemerge più tardi, in un momento peggiore.

Cosa facciamo

Eseguire il modello dove i dati già si trovano

Distribuiamo modelli a pesi aperti nel vostro ambiente, dimensionati sul carico anziché sul più grande disponibile, e costruiamo attorno a essi servizio, scalabilità e osservabilità. La qualità è misurata sui vostri casi d'uso reali, così il divario rispetto a un modello di frontiera è quantificato e non presunto. Dove solo una parte del carico è sensibile, progettiamo la separazione perché il percorso vincolato sia davvero isolato.

Private AI

Competenze

Private Cloud AI
On-Premise AI
Isolated AI Environments
Private LLM Deployment

Casi d'uso comuni

Trattare dati regolamentati dove un'API ospitata non è disponibile per contratto o per legge.
Operare in un ambiente senza connettività esterna affidabile.
Soddisfare il requisito di un cliente che i suoi dati non raggiungano mai un fornitore di modelli terzo.
Rendere prevedibile il costo di inferenza a volume alto e costante.

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

Quantifichiamo a che cosa rinunciate

I modelli self-hosted restano indietro rispetto a quelli di frontiera sul ragionamento difficile, e sostenere il contrario condanna un progetto a deludere. Misuriamo il divario sui vostri casi d'uso, così la decisione si prende con un numero anziché con una preferenza.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Quanta capacità perdiamo?

Dipende interamente dal compito. Per estrazione, classificazione e risposte ancorate, spesso pochissimo. Per il ragionamento complesso a più passaggi, di più. Lo misuriamo sui vostri casi anziché citare benchmark.

Quale hardware serve?

Meno di quanto si supponga. Molti carichi aziendali girano comodamente su una sola GPU moderna per istanza, perché il vincolo è la concorrenza e non la dimensione del modello. Dimensioniamo su carico misurato.

Chi lo gestisce?

Il vostro team di piattaforma, con noi che costruiamo e consegniamo, oppure noi in regime di servizio gestito. Il self-hosting è un impegno operativo e va assunto deliberatamente.

Possiamo combinare ospitato e privato?

Sì, ed è comune. I carichi sensibili girano in privato mentre il resto usa modelli ospitati, con il gateway che impone quale percorso una data richiesta possa prendere.

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Model engineering

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