AI-infrastruktur og LLMOps

LLMOps

En språkmodell i produksjon er en avhengighet dere ikke styrer, priset per bruk, og med atferd som endrer seg utenfor deres utgivelsessyklus. Vi bygger utrullingen, evalueringen, overvåkingen og kostnadskontrollen som gjør det håndterbart.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Kvaliteten driver av, og ingen følger med

Tradisjonell overvåking svarer på om tjenesten svarte, ikke om svaret var noe verdt. Så kvaliteten forringes usynlig: en leverandør oppdaterer en modell, en endring i ledeteksten får en bivirkning, søket blir utdatert. Det første signalet er som regel en kundeklage. Kostnaden feiler på samme måte og kommer som en overraskende regning uten henføring til funksjonen som forårsaket den.

Det vi gjør

Gjør kvalitet og kostnad til førsterangs signaler

Vi legger en evalueringssuite inn i utrullingsløypa, slik at en endring i ledetekst eller modell scores før lansering og løpende etterpå. Ledetekster versjoneres som kode. Sporing fanger inndata, hentet kontekst, verktøykall og utdata, slik at ethvert svar kan rekonstrueres. Kostnaden henføres per funksjon og per team, med ruting som sender rutinetrafikk til billigere modeller og bare sender videre det som krever det.

LLMOps

Kompetanse

LLM-utrulling
LLM-overvåking
Evalueringsløyper
Styring av ledetekster
Observerbarhet
Trafikkruting
Kostnadsovervåking

Vanlige bruksområder

Legg inn evalueringsporter slik at en endring i ledeteksten ikke kan rulles ut uten å bli scoret.
Henfør forbruket på modellkall til funksjonen og teamet som forårsaker det.
Oppdag kvalitetsfall etter at en leverandør har oppdatert en modell.
Kutt kostnaden ved å sende rutinetrafikk til en mindre modell med videresending.

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 behandler evaluering som utgivelsesporten

De fleste team evaluerer én gang før lansering og støtter seg deretter på klager. Løpende evaluering mot et merket sett er forskjellen på å kjenne kvaliteten og å håpe. Det er også den eneste måten en modelloppgradering blir rutine framfor skremmende.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvordan evaluerer dere noe uten ett riktig svar?

Med kriterier framfor eksakt treff: var det forankret i den hentede kilden, besvarte det spørsmålet som ble stilt, unngikk det å påstå noe uunderbygget. Scoret av en modell mot et vurderingsskjema, med menneskelig gjennomgang på en stikkprøve for å holde bedømmeren ærlig.

Hva koster observerbarheten?

Vesentlig mindre enn forbruket den lar dere unngå. Alene henføring av kostnad finner typisk et tosifret prosentspill den første måneden, som regel fra ledetekster som sender mer kontekst enn nødvendig.

Kan det settes på systemer som allerede kjører?

Ja, og det er det vanlige tilfellet. Instrumenteringen kommer først inn, noe som vanligvis avdekker det kvalitets- og kostnadsbildet ingen hadde, og deretter følger evaluering og ruting.

Hvilke verktøy bruker dere?

OpenTelemetry til sporing, slik at dataene forblir deres, med deres eksisterende observerbarhetsoppsett som mål. Vi unngår plattformer som tar sporene deres som gissel.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps