Infraestrutura de IA e LLMOps

IA privada

Para algumas cargas, uma API alojada não é opção, diga o que disser o contrato. Implementamos modelos dentro do seu próprio perímetro: o seu ambiente cloud, o seu centro de dados, a sua rede.

Falar sobre a sua iniciativa de IA Serviços

O problema de negócio

O bloqueio raramente é técnico

O obstáculo costuma ser uma restrição legal, regulamentar ou contratual sobre onde os dados podem ser tratados, e nenhuma garantia de fornecedor a resolve. Então as equipas ou param, ou avançam com um exercício de classificação que reclassifica o problema até ele desaparecer. Nenhuma das saídas é boa, e a segunda reaparece mais tarde num momento pior.

O que fazemos

Correr o modelo onde os dados já estão

Implementamos modelos de pesos abertos no seu ambiente, dimensionados pela carga e não pelo maior disponível, e construímos à sua volta o serviço, o escalamento e a observabilidade. A qualidade é medida contra os seus casos de uso reais, para que a diferença face a um modelo de fronteira seja quantificada em vez de presumida. Quando só parte da carga é sensível, desenhamos a separação para que a via restringida fique realmente isolada.

IA privada

Competências

IA em cloud privada
IA nas instalações
Ambientes de IA isolados
Implementação privada de LLM

Casos de uso comuns

Tratar dados regulados onde uma API alojada não está disponível por contrato ou por lei.
Operar num ambiente sem conectividade externa fiável.
Cumprir o requisito de um cliente de que os seus dados nunca cheguem a um fornecedor de modelos externo.
Tornar previsível o custo de inferência com volume alto e estável.

Como trabalhamos

Analisar

Estabelecer as restrições: residência, latência, despesa e o que já está em funcionamento.
Desenhar

Desenhar gateway, encaminhamento, cache e comutação para que a escolha de fornecedor continue reversível.
Instrumentar

Observabilidade, avaliação e atribuição de custo ligadas antes de o tráfego chegar.
Operar

Explorá-lo com níveis de serviço acordados, revendo capacidade e despesa de forma periódica.

Tecnologia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Segurança e governação

Onde os dados podem ser tratados é uma configuração, não um pressuposto: os modelos podem correr no seu próprio ambiente cloud ou no seu próprio hardware quando a residência ou o isolamento o exigem. O tráfego que passa pelo gateway é autenticado, atribuído a uma equipa e registado, que é o que torna possíveis tanto o rasto de auditoria como o modelo de custo.

Independently audited against

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

Quantificamos aquilo a que renuncia

Os modelos autoalojados estão atrás dos de fronteira em raciocínio difícil, e fingir o contrário condena um projeto a dececionar. Medimos a diferença nos seus casos de uso para que a decisão seja tomada com um número e não com uma preferência.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Quanta capacidade perdemos?

Depende inteiramente da tarefa. Em extração, classificação e resposta ancorada, muitas vezes muito pouca. Em raciocínio complexo de vários passos, mais. Medimo-lo nos seus casos em vez de citar comparações.

Que hardware é preciso?

Menos do que se costuma supor. Muitas cargas empresariais correm com folga numa única GPU moderna por instância, porque a restrição é a concorrência e não o tamanho do modelo. Dimensionamos contra carga medida.

Quem o opera?

A sua equipa de plataforma, construindo nós e entregando, ou nós sob um acordo de serviço gerido. Autoalojar é um compromisso operacional e deve ser assumido de forma deliberada.

Podemos misturar alojado e privado?

Sim, e é frequente. As cargas sensíveis correm em privado enquanto o resto usa modelos alojados, com o gateway a impor que via cada pedido pode seguir.

Competências relacionadas

Infraestrutura de IA e LLMOps

IA soberana

Alojamento regional e residência dos dados para organizações vinculadas a uma jurisdição.

Saber mais

Infraestrutura de IA e LLMOps

Infraestrutura de IA

Gateways, encaminhamento, cache e comutação para que a escolha de modelo continue a ser uma configuração e não uma arquitetura.

Saber mais

Dados e modelos de IA

Engenharia de modelos

Afinação, embeddings, otimização e serviço, incluindo modelos de código aberto e de alojamento próprio.

Saber mais

Falar sobre a sua iniciativa de IA

Corra modelos dentro do seu próprio perímetro quando os dados não podem sair dele.

Falar com um especialista em IA Iniciar uma avaliação de IA