AI-infrastruktur og LLMOps

Privat AI

For enkelte arbeidsmengder er et driftet grensesnitt ikke et alternativ, uansett hva kontrakten sier. Vi ruller ut modeller innenfor deres egen grense: deres skymiljø, deres datasenter, deres nettverk.

Diskuter AI-initiativet deres Tjenester

Den forretningsmessige utfordringen

Sperren er sjelden teknisk

Hindringen er som regel en juridisk, regulatorisk eller kontraktsmessig begrensning på hvor data kan behandles, og ingen mengde leverandørforsikringer løser den. Team stopper da enten opp eller går videre med en dataklassifiseringsøvelse som stille omklassifiserer problemet bort. Ingen av delene er et godt utfall, og det siste dukker opp senere på et verre tidspunkt.

Det vi gjør

Kjør modellen der dataene allerede er

Vi ruller ut modeller med åpne vekter i miljøet deres, dimensjonert etter arbeidsmengden framfor etter den største tilgjengelige, og bygger servering, skalering og observerbarhet rundt dem. Kvaliteten måles mot deres faktiske anvendelser, slik at avveiningen mot en frontmodell blir tallfestet framfor antatt. Der bare en del av arbeidsmengden er sensitiv, designer vi delingen slik at den begrensede veien faktisk er isolert.

Privat AI

Kompetanse

AI i privat sky
AI på egne servere
Isolerte AI-miljøer
Utrulling av privat LLM

Vanlige bruksområder

Behandle regulerte data der et driftet grensesnitt ikke er kontraktsmessig eller juridisk mulig.
Kjør i et miljø uten pålitelig ekstern forbindelse.
Oppfyll et kundekrav om at dataene deres aldri når en modelleverandør hos tredjepart.
Gjør kostnaden ved modellkall forutsigbar ved høyt, stabilt volum.

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 tallfester hva dere gir avkall på

Selvdriftede modeller ligger bak frontmodeller på vanskelig resonnering, og å late som noe annet setter et prosjekt opp til å skuffe. Vi måler forskjellen på anvendelsene deres, slik at beslutningen tas med et tall framfor en preferanse.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvor mye kapabilitet mister vi?

Det avhenger helt av oppgaven. Til uttrekk, klassifisering og forankret spørsmålsbesvarelse ofte svært lite. Til kompleks resonnering i flere trinn mer. Vi måler det på deres saker framfor å sitere sammenligningstall.

Hvilket utstyr kreves?

Mindre enn vanligvis antatt. Mange virksomhetsbehov kjører fint på én moderne GPU per instans, fordi begrensningen er samtidighet framfor modellstørrelse. Vi dimensjonerer etter målt belastning.

Hvem drifter det?

Plattformteamet deres, der vi bygger det og overleverer, eller vi under en driftsavtale. Selvdrift er en driftsmessig forpliktelse og bør inngås bevisst.

Kan vi blande driftet og privat?

Ja, og det er vanlig. Sensitive arbeidsmengder kjører privat, mens resten bruker driftede modeller, med portalen som håndhever hvilken vei en gitt forespørsel kan ta.

Relatert kompetanse

AI-infrastruktur og LLMOps