nl

Taal

AI-infrastructuur en LLMOps

LLMOps

Een taalmodel in productie is een afhankelijkheid die u niet beheerst, afgerekend per gebruik, waarvan het gedrag verandert buiten uw releasecyclus om. Wij bouwen de uitrol, evaluatie, bewaking en kostenbeheersing die dat hanteerbaar maken.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

De kwaliteit zakt weg en niemand kijkt

Klassieke bewaking beantwoordt of de dienst antwoordde, niet of het antwoord deugde. Dus verslechtert kwaliteit onzichtbaar: een leverancier werkt een model bij, een promptwijziging heeft een neveneffect, het ophalen veroudert. Het eerste signaal is meestal een klacht van een klant. Met kosten gaat het net zo: die komen als een verrassingsfactuur zonder toerekening aan de functie die ze veroorzaakte.

Wat we doen

Kwaliteit en kosten als eersteklas signalen meten

We zetten een evaluatieset in de uitrolketen, zodat een prompt- of modelwijziging wordt gescoord voordat ze live gaat en daarna doorlopend. Prompts worden geversioneerd als code. Traces leggen invoer, opgehaalde context, tool-aanroepen en uitvoer vast, zodat elk antwoord te reconstrueren is. Kosten worden toegerekend per functie en per team, met routering die routineverkeer naar goedkopere modellen stuurt en alleen escaleert wat dat nodig heeft.

LLMOps

Expertise

  • LLM-uitrol

  • LLM-bewaking

  • Evaluatiepijplijnen

  • Promptbeheer

  • Observability

  • Routering

  • Kostenbewaking

Veelvoorkomende toepassingen

Veelvoorkomende toepassingen

  • Evaluatiepoorten toevoegen zodat een promptwijziging niet ongescoord live kan gaan.
  • Inferentie-uitgaven toerekenen aan de functie en het team die ze veroorzaken.
  • Kwaliteitsregressie opsporen nadat een leverancier een model heeft bijgewerkt.
  • Kosten verlagen door routineverkeer naar een kleiner model te routeren, met escalatie.

Hoe we leveren

Hoe we leveren

  1. Inventariseren

    De randvoorwaarden vaststellen: residentie, latentie, uitgaven en wat er al draait.

  2. Ontwerpen

    Gateway, routering, caching en failover ontwerpen zodat de leverancierskeuze omkeerbaar blijft.

  3. Instrumenteren

    Observability, evaluatie en kostentoerekening aangesloten voordat het verkeer arriveert.

  4. Beheren

    Draaien tegen afgesproken serviceniveaus, met capaciteit en uitgaven periodiek herzien.

Technologie

Technologie

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Beveiliging en governance

Beveiliging en governance

Waar data verwerkt mag worden is een configuratie, geen aanname: modellen kunnen draaien in uw eigen cloudomgeving of op uw eigen hardware waar residentie of isolatie dat vereist. Verkeer door de gateway wordt geauthenticeerd, aan een team toegerekend en gelogd, en dat is wat zowel het auditspoor als het kostenmodel mogelijk maakt.

Independently audited against

Samenwerkingsmodellen

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Wij behandelen evaluatie als de releasepoort

De meeste teams evalueren eenmaal vóór de lancering en vertrouwen daarna op klachten. Doorlopende evaluatie tegen een gelabelde set is het verschil tussen kwaliteit kennen en erop hopen. Het is ook de enige manier waarop een modelupdate routine wordt in plaats van eng.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Hoe evalueer je iets zonder één juist antwoord?
Met criteria in plaats van exacte overeenkomst: was het verankerd in de opgehaalde bron, beantwoordde het wat gevraagd werd, vermeed het beweringen zonder onderbouwing. Gescoord door een model tegen een rubriek, met menselijke controle op een steekproef om de beoordelaar eerlijk te houden.
Wat kost de observability?
Aanzienlijk minder dan de uitgaven die het u bespaart. Alleen al de kostentoerekening vindt in de eerste maand doorgaans een dubbelcijferig percentage verspilling, meestal door prompts die meer context sturen dan nodig.
Kunnen jullie dit aanbrengen op systemen die al live zijn?
Ja, en dat is het gebruikelijke geval. Eerst gaat de instrumentatie erin, wat meestal het kwaliteits- en kostenbeeld onthult dat niemand had, daarna volgen evaluatie en routering.
Welke tools gebruiken jullie?
OpenTelemetry voor tracing zodat de data van u blijft, met uw bestaande observabilitystack als bestemming. We vermijden platforms die uw traces gijzelen.

Gerelateerde expertise

Gerelateerde expertise

AI-infrastructuur en LLMOps

AI-infrastructuur

Gateways, routering, caching en failover zodat modelkeuze een configuratie blijft en geen architectuur.

Meer informatie

AI-infrastructuur en LLMOps

MLOps

Levenscyclusbeheer voor machine learning: uitrol, bewaking, hertraining en continue integratie.

Meer informatie

AI-infrastructuur en LLMOps

Beheerde AI-diensten

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend de AI-systemen die uw productielast al dragen.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Taalmodellen uitrollen, bewaken, evalueren en op kosten sturen zodra ze echt verkeer dragen.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment