pl

Język

Infrastruktura AI i LLMOps

Infrastruktura AI

Aplikacje nie powinny każda z osobna trzymać własnych poświadczeń dostawcy, logiki ponowień i ekspozycji kosztowej. Budujemy warstwę bramy, która centralizuje dostęp do modeli, więc wybór dostawcy pozostaje konfiguracją, a nie zobowiązaniem architektonicznym.

Omów swoją inicjatywę AI Usługi

Problem biznesowy

Każda aplikacja jest osobną integracją

Bez wspólnej warstwy każda aplikacja uwierzytelnia się osobno, inaczej obsługuje awarie i wydaje bez przypisania. Zmiana dostawcy oznacza dotknięcie każdego kodu. Awaria wyłącza to, co akurat było na nią skierowane. A ponieważ nikt nie widzi zagregowanego użycia, zarządzanie kosztami jest wsteczne.

Czym się zajmujemy

Brama, routing, pamięć podręczna, przełączanie awaryjne

Budujemy bramę, która jest właścicielem poświadczeń, stosuje limity dla zespołów, buforuje to, co da się buforować, i przełącza ruch, gdy dostawca traci jakość. Routing kieruje ruch do właściwego modelu według zadania, a nie według tego, który skonfigurowano pierwszy. Każde wywołanie jest śledzone i przypisane, co umożliwia zarówno ścieżkę audytu, jak i model kosztowy. Aplikacje rozmawiają ze stabilnym interfejsem wewnętrznym i przestają się interesować, jaki dostawca jest za nim.

Infrastruktura AI

Kompetencje

  • Bramy modeli AI

  • Routing modeli

  • Obserwowalność AI

  • Infrastruktura wnioskowania

  • Pamięć podręczna

  • Przełączanie awaryjne

  • Infrastruktura AI z wieloma dostawcami

Typowe zastosowania

Typowe zastosowania

  • Konsolidacja dostępu do dostawców dla rosnącej liczby aplikacji AI.
  • Przetrwanie awarii dostawcy bez awarii aplikacji.
  • Przypisanie wydatków na wnioskowanie do zespołów i egzekwowanie limitów.
  • Sprowadzenie zmiany lub dodania dostawcy modeli do zmiany konfiguracji.

Jak realizujemy projekty

Jak realizujemy projekty

  1. Ocena

    Ustalenie ograniczeń: rezydencji danych, opóźnień, budżetu i tego, co już działa.

  2. Architektura

    Zaprojektowanie bramy, routingu, pamięci podręcznej i przełączania awaryjnego tak, aby wybór dostawcy pozostał odwracalny.

  3. Oprzyrządowanie

    Obserwowalność, ewaluacja i przypisanie kosztów podłączone, zanim pojawi się ruch.

  4. Eksploatacja

    Praca zgodnie z uzgodnionymi poziomami usług, z cyklicznym przeglądem wydajności i wydatków.

Technologia

Technologia

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

To, gdzie dane mogą być przetwarzane, jest kwestią konfiguracji, a nie założenia: modele mogą działać we własnej dzierżawie chmurowej lub na Państwa własnym sprzęcie, jeśli wymaga tego rezydencja lub izolacja. Ruch przechodzący przez bramę jest uwierzytelniany, przypisywany do zespołu i rejestrowany, co umożliwia zarówno ścieżkę audytu, jak i model kosztowy.

Independently audited against

Modele współpracy

Modele współpracy

Projekt AI

Bierzemy odpowiedzialność za zaprojektowanie i dostarczenie określonego rozwiązania AI.

Dedykowany zespół AI

Długoterminowe, dedykowane zasoby inżynierskie zbudowane wokół Państwa technologii i modelu dostarczania.

Zarządzana AI

Prowadzimy, monitorujemy i stale ulepszamy produkcyjne systemy AI.

Dlaczego TeamExtension.ai

Budujemy z myślą o odwracalności

Decyzje o dostawcach podjęte dziś będą wyglądać na błędne w ciągu osiemnastu miesięcy, bo rynek zmienia się szybciej niż cykle zakupowe. Zaprojektowanie tego tak, aby powrót do tej decyzji pozostał tani, jest warte więcej niż trafienie za pierwszym razem.

Wybrani klienci

Najczęstsze pytania

Najczęstsze pytania

Czy brama dodaje opóźnienie?
Kilka milisekund, wobec opóźnienia modelu liczonego w setkach. Buforowanie zwykle sprawia, że efekt netto jest ujemny, bo powtarzane wywołania w ogóle nie docierają do dostawcy.
Budować czy kupić?
Zależy od wymagań. Kilka sprawnych bram otwartoźródłowych pokrywa większość potrzeb i wdrażamy je tam, gdzie pasują. Budujemy, gdy rezydencja, integracja z tożsamością lub logika routingu czynią rozwiązanie gotowe niewygodnym.
Jak działa przełączanie awaryjne, skoro modele zachowują się różnie?
Cele przełączenia są wybierane i oceniane z wyprzedzeniem, więc wiadomo, że rozwiązanie zapasowe jest dla danego zadania akceptowalne, a nie tylko dostępne. Ciche przełączenie na niesprawdzony model jest gorsze niż wyraźny błąd.
Czy może egzekwować polityki?
Tak. To naturalne miejsce na limity, ograniczenia dla zespołów, kontrolę treści i rejestrowanie, bo wszystko przez nią przechodzi. To w dużej mierze powód, by ją mieć.

Powiązane kompetencje

Powiązane kompetencje

Infrastruktura AI i LLMOps

LLMOps

Wdrażanie, monitorowanie, ewaluacja i kontrola kosztów modeli językowych, gdy obsługują już realny ruch.

Dowiedz się więcej

Infrastruktura AI i LLMOps

Prywatna AI

Prowadzenie modeli wewnątrz Państwa własnej granicy, gdy dane nie mogą jej opuścić.

Dowiedz się więcej

Infrastruktura AI i LLMOps

Suwerenna AI

Hosting regionalny i rezydencja danych dla organizacji związanych określoną jurysdykcją.

Dowiedz się więcej

Omów swoją inicjatywę AI

Bramy, routing, pamięć podręczna i przełączanie awaryjne, aby wybór modelu pozostał konfiguracją, a nie architekturą.

Porozmawiaj z ekspertem AI Rozpocznij ocenę AI