AI-infrastruktur og LLMOps

AI-infrastruktur

Applikasjoner bør ikke hver for seg holde sine egne leverandøropplysninger, logikk for nye forsøk og kostnadseksponering. Vi bygger portallaget som samler modelltilgangen, slik at valget av leverandør forblir en konfigurasjon framfor en arkitektonisk binding.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Hver applikasjon er sin egen integrasjon

Uten et felles lag autentiserer hver applikasjon for seg, håndterer feil ulikt og bruker penger uten henføring. Å bytte leverandør betyr å røre hver eneste kodebase. Nedetid tar med alt som tilfeldigvis pekte dit. Og fordi ingen kan se det samlede forbruket, er kostnadsstyring bakoverskuende.

Det vi gjør

Portal, ruting, mellomlagring og feilovertakelse

Vi bygger en portal som eier tilgangsopplysningene, håndhever kvoter per team, mellomlagrer det som kan mellomlagres, og tar over når en leverandør blir dårligere. Rutingen sender trafikken til riktig modell etter oppgave framfor etter hvilken som ble satt opp først. Hvert kall spores og henføres, og det er dette som gjør både revisjonssporet og kostnadsmodellen mulig. Applikasjonene snakker med et stabilt internt grensesnitt og slutter å bry seg om hvilken leverandør som står bak.

AI-infrastruktur

Kompetanse

Portaler for AI-modeller
Modellruting
AI-observerbarhet
Infrastruktur for modellkall
Mellomlagring
Feilovertakelse
AI-infrastruktur med flere leverandører

Vanlige bruksområder

Samle leverandørtilgangen for et voksende antall AI-applikasjoner.
Overlev nedetid hos en leverandør uten nedetid i applikasjonen.
Henfør forbruket på modellkall per team, og håndhev kvoter.
Gjør det å bytte eller legge til en modelleverandør til en konfigurasjonsendring.

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 bygger for reversibilitet

Leverandørbeslutningene som tas i dag, vil se gale ut innen atten måneder, fordi markedet beveger seg raskere enn innkjøpssykluser. Å designe slik at den beslutningen forblir billig å ta opp igjen, er verdt mer enn å treffe riktig første gang.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Legger en portal til ventetid?

Noen få millisekunder, mot modellsvartider målt i hundrevis. Mellomlagring gjør typisk nettoeffekten negativ, fordi gjentatte kall ikke når fram til leverandøren i det hele tatt.

Bygge eller kjøpe?

Det avhenger av kravene. Flere dyktige portaler med åpen kildekode dekker de fleste behov, og dem ruller vi ut der de passer. Vi bygger når lokalisering, identitetsintegrasjon eller rutingslogikk gjør standardløsningen tungvint.

Hvordan virker feilovertakelse hvis modeller oppfører seg ulikt?

Målene for overtakelse velges og evalueres på forhånd, slik at reserven er kjent som akseptabel for oppgaven framfor bare tilgjengelig. Stille overtakelse til en utestet modell er verre enn en tydelig feil.

Kan det håndheve retningslinjer?

Ja. Det er det naturlige stedet for kvoter, grenser per team, innholdskontroller og logging, fordi alt passerer gjennom det. Det er en stor del av grunnen til å ha en.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps