AI基盤とLLMOps
プライベートAI
契約に何が書かれていようと、ホスト型APIが選択肢にならない業務があります。私たちはお客様の境界の内側にモデルを配置します。お客様のクラウドテナント、データセンター、ネットワークの中です。
事業上の課題
詰まる原因が技術であることは稀
障害はたいてい、データをどこで処理してよいかについての法的・規制的・契約上の制約であり、ベンダーの保証をいくら重ねても解けません。するとチームは止まるか、あるいはデータ分類の作業を通じて問題を静かに分類し直して先に進みます。どちらも良い結末ではなく、後者はより悪いタイミングで後から表に出ます。
私たちの取り組み
データがすでにある場所でモデルを動かす
オープンウェイトのモデルをお客様の環境に配置します。入手できる最大のものではなく、業務量に合わせた規模で選び、その周りに提供基盤、スケーリング、可観測性を作ります。品質は実際のユースケースで測るので、最先端モデルとの差は前提ではなく数値になります。業務の一部だけが機微な場合は、制約のある経路が本当に分離されるように分け方を設計します。
プライベートAI
提供できること
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プライベートクラウドAI
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オンプレミスAI
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分離されたAI環境
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プライベートLLMの配置
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- ホスト型APIが契約上または法的に使えない場面で、規制対象のデータを処理する。
- 外部への接続が安定しない環境で運用する。
- 自社データが第三者のモデル提供元に届かないという顧客要件を満たす。
- 高く安定した処理量のもとで、推論コストを予測可能にする。
進め方
進め方
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評価
制約を確定する。所在、応答時間、費用、そしてすでに動いているもの。
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設計
提供事業者の選択を後戻り可能に保つゲートウェイ、ルーティング、キャッシュ、フェイルオーバーを設計する。
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計装
トラフィックが来る前に、可観測性、評価、コスト按分を組み込む。
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運用
合意したサービス水準のもとで運用し、容量と費用を定期的に見直す。
テクノロジー
テクノロジー
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
どこでデータを処理してよいかは前提ではなく設定です。所在や分離が求められる場合、モデルは自社のクラウドテナントや自社機器上で動かせます。ゲートウェイを通るトラフィックは認証され、チームに紐づけられ、記録されます。それが監査証跡とコストモデルの両方を成り立たせます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
何を諦めることになるかを数値で示します
自社運用のモデルは、難しい推論では最先端モデルに劣ります。そうでないふりをすると、プロジェクトは失望する運命になります。私たちはお客様のユースケースでその差を測るので、判断は好みではなく数値に基づいて下せます。
主なお客様
よくあるご質問