AI-infrastruktur og LLMOps

AI-arkitektur

Uten en referansearkitektur velger hvert team på egen hånd en modell, et vektorlager, en orkestreringsmåte og en måte å håndtere hemmeligheter på. Vi definerer den felles arkitekturen som gjør AI-system nummer to og fem billigere enn det første.

Diskuter AI-initiativet deres Rådgivning

Den forretningsmessige utfordringen

Ingenting bygger på noe

Det første AI-systemet er dyrt fordi alt er nytt. Det femte burde være billig og er det som regel ikke, fordi hvert team løste de samme problemene ulikt. Nå finnes det fem måter å kalle en modell på, fem tilnærminger til evaluering, fem hemmelighetslagre og ingen mulighet til å flytte trafikk mellom leverandører. Kostnaden betales to ganger: én gang i dobbeltarbeid, og igjen når noe må endres alle steder samtidig.

Det vi gjør

Definer det felles laget og grensene for det

Vi designer laget som bør være felles, modelltilgang, søk, orkestrering, evaluering, observerbarhet og hemmeligheter, og er like tydelige på hva som bør bli i applikasjonen, for å sentralisere for mye skaper en flaskehals. Arkitekturen skrives slik at valget av leverandør forblir reversibelt, slik at en modellbeslutning ikke blir en arkitektonisk binding. Vi validerer den mot to-tre reelle anvendelser framfor å levere et diagram.

AI-arkitektur

Kompetanse

AI-arkitektur for virksomheter
LLM-arkitektur
RAG-arkitektur
Agentarkitektur
Arkitektur for AI-plattform
AI-arkitektur i skyen
Hybrid AI
Arkitektur for privat AI

Vanlige bruksområder

Etabler en referansearkitektur før en portefølje av AI-prosjekter starter parallelt.
Samle flere teams sprikende implementeringer på felles infrastruktur.
Design for et jurisdiksjons- eller isolasjonskrav som utelukker standardveien i skyen.
Gjennomgå en arkitektur som viser seg dyr å endre.

Slik leverer vi

Vurder

Fastsett rammene: lokalisering, svartid, forbruk og hva som allerede kjører.
Arkitekt

Design portal, ruting, mellomlagring og feilovertakelse slik at valget av leverandør forblir reversibelt.
Instrumenter

Observerbarhet, evaluering og kostnadsfordeling koblet på før trafikken kommer.
Drift

Kjør det mot avtalte tjenestenivåer, med kapasitet og forbruk gjennomgått i faste sykluser.

Teknologi

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sikkerhet og styring

Hvor data kan behandles er en konfigurasjon, ikke en antakelse: modeller kan kjøre i deres eget skymiljø eller på deres eget utstyr der lokalisering eller isolasjon krever det. Trafikk gjennom portalen autentiseres, henføres til et team og logges, og det er dette som gjør både revisjonssporet og kostnadsmodellen mulig.

Independently audited against

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi validerer arkitekturer ved å bygge på dem

En arkitektur som aldri har båret en reell arbeidsmengde, er en hypotese. Vi tester designet mot faktiske anvendelser underveis i oppdraget, noe som bringer fram de feilaktige antakelsene mens de fortsatt er billige å rette. Det holder også dokumentet ærlig om hva som faktisk er felles, og hva som bare så felles ut på et diagram.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Bør vi bygge en plattform eller la teamene velge?

Et sted midt imellom, og grensen betyr mer enn valget. Sentraliser modelltilgang, evaluering, observerbarhet og hemmeligheter, for de har nytte av enhetlighet. La applikasjonslogikk og brukeropplevelse bli hos teamene, for å sentralisere dem skaper en kø.

Hvordan unngår vi leverandørbinding?

Ved å føre modellkall gjennom en portal med et stabilt internt grensesnitt, slik at valget av leverandør er konfigurasjon. Full portabilitet er ikke oppnåelig fordi modeller oppfører seg ulikt, men kostnaden ved et bytte kan gjøres til en uke framfor et kvartal.

Trenger vi en dedikert vektordatabase?

Ofte ikke. pgvector i eksisterende PostgreSQL dekker mange virksomhetsbehov uten ny infrastruktur å drifte. Et dedikert lager gjør seg fortjent til plassen ved skala eller for bestemte funksjoner, ikke som standard.

Hvor lang tid tar det?

Seks til ti uker inkludert validering mot reelle anvendelser. Kortere oppdrag produserer et dokument; det er valideringen som gjør det til en arkitektur.

Relatert kompetanse

AI-data og modeller

AI-datastrategi

Gjør virksomhetens kunnskap brukbar for AI: beredskap, eierskap, kvalitet og søkearkitektur.

Les mer

AI-sikkerhet

Rådgivning om AI-sikkerhet

Lag trusselmodeller for AI-systemer, og design arkitekturen, kontrollene og grensene som demmer opp for risikoen.

Les mer

AI-strategi og transformasjon

AI-strategi

Bestem hvor AI hører hjemme i virksomheten, hva den er verdt, og i hvilken rekkefølge den skal bygges.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Design referansearkitekturen AI-systemene deres deler: modeller, søk, orkestrering, data og kontroller.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering