AI-infrastruktur og LLMOps

Driftede AI-tjenester

AI-systemer driver av på måter vanlig programvare ikke gjør: leverandører bytter modeller, innhold blir utdatert, kostnaden følger bruken. Vi drifter dem, overvåker kvalitet framfor bare oppetid, og forbedrer dem løpende.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Det ble levert, og så var det ingens

Prosjekter slutter, og systemer fortsetter. Uten en navngitt eier og reell overvåking eroderer kvaliteten stille: en leverandøroppdatering flytter atferden, en indeks slutter å oppdatere seg, kostnadene kryper. Ingenting varsler, fordi oppetidsovervåkingen sier at alt er i orden. Systemet blir stille forlatt lenge før noen formelt tar det ut av drift.

Det vi gjør

Kjør det mot avtalte tjenestenivåer

Vi overvåker svarkvaliteten løpende mot en evalueringssuite, ikke bare tilgjengeligheten. Kostnaden følges og henføres, med ruting justert etter hvert som bruksmønstrene endrer seg. Endringer i modell og ledetekst går gjennom evaluering før utgivelse. Hendelser har en responsvei, og forbedringsarbeidet er planlagt framfor reaktivt. Alt kjører i miljøet deres, og dere kan ta det tilbake når som helst.

Driftede AI-tjenester

Kompetanse

Overvåking av AI-systemer
Overvåking av agenter
Modellovervåking
Løpende evaluering
Hendelseshåndtering
Driftet LLMOps

Vanlige bruksområder

Drift et AI-system i produksjon der dere ikke har et team til å eie det.
Legg kvalitets- og kostnadsovervåking på systemer som bare har oppetidsvarsling.
Dekk perioden mellom leveranse og at et internt team er klart.
Hold evaluering og ruting oppdatert etter hvert som modeller og priser endrer seg.

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 drifter det vi bygger

Å vite at et system blir levert tilbake til oss, former hvordan det bygges: instrumentert, dokumentert og mulig å gjenopprette. Det betyr også at forbedringsarbeidet bygger på å ha sett det feile.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hva blir faktisk overvåket?

Svarkvalitet mot en evalueringssuite, søkets helse, svartid, feilrater, kostnad per funksjon og avdrift i bruksmønstre. Oppetid er det minst interessante signalet.

Kan dere drifte noe dere ikke har bygget?

Ja, etter en vurdering. Vi trenger som regel først å legge til instrumentering og en evalueringssuite, for de fleste systemer kommer uten.

Blir vi låst?

Nei. Alt kjører i miljøet deres, i kodelagrene deres, dokumentert. Overlevering til deres eget team er en planlagt overgang framfor en reforhandling.

Hvordan fungerer det kommersielt?

En månedlig avtale mot avtalte tjenestenivåer og et definert omfang av systemer, der forbedringsarbeidet planlegges i sykluser framfor faktureres som hendelser.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps