Infrastructură AI și LLMOps

Arhitectură AI

Fără o arhitectură de referință, fiecare echipă alege separat un model, un depozit de vectori, o abordare de orchestrare și un mod de a trata secretele. Definim arhitectura comună care face ca al doilea și al cincilea sistem AI să fie mai ieftine decât primul.

Discutați inițiativa dumneavoastră AI Consultanță

Problema de business

Nimic nu se cumulează

Primul sistem AI este scump pentru că totul este nou. Al cincilea ar trebui să fie ieftin și de obicei nu este, pentru că fiecare echipă a rezolvat aceleași probleme altfel. Acum există cinci moduri de a apela un model, cinci abordări de evaluare, cinci depozite de secrete și nicio posibilitate de a muta traficul între furnizori. Costul se plătește de două ori: o dată la construcția duplicată și încă o dată când ceva trebuie schimbat peste tot deodată.

Ce facem

Definirea stratului comun și a limitelor lui

Proiectăm stratul care ar trebui să fie comun, adică accesul la modele, regăsirea, orchestrarea, evaluarea, observabilitatea și secretele, și spunem la fel de explicit ce ar trebui să rămână la aplicație, pentru că o centralizare excesivă creează un blocaj. Arhitectura este scrisă astfel încât alegerea furnizorului să rămână reversibilă, deci decizia asupra unui model nu devine un angajament de arhitectură. O validăm pe două-trei utilizări reale, în loc să livrăm o diagramă.

Arhitectură AI

Competențe

Arhitectură AI la nivel de organizație
Arhitectură LLM
Arhitectură RAG
Arhitectură de agenți
Arhitectură de platformă AI
Arhitectură AI în cloud
AI hibrid
Arhitectură AI privată

Cazuri de utilizare frecvente

Stabilirea unei arhitecturi de referință înainte ca un portofoliu de proiecte AI să pornească în paralel.
Consolidarea implementărilor divergente ale mai multor echipe pe o infrastructură comună.
Proiectarea pentru o cerință de jurisdicție sau de izolare care exclude calea implicită din cloud.
Revizuirea unei arhitecturi care se dovedește costisitor de schimbat.

Cum livrăm

Evaluare

Stabilirea constrângerilor: rezidență, latență, buget și ceea ce rulează deja.
Arhitectură

Proiectarea gateway-ului, a rutării, a memoriei cache și a comutării de avarie, astfel încât alegerea furnizorului să rămână reversibilă.
Instrumentare

Observabilitate, evaluare și atribuirea costurilor, conectate înainte de sosirea traficului.
Operare

Funcționare conform nivelurilor de serviciu convenite, cu capacitatea și cheltuielile revizuite ciclic.

Tehnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Securitate și guvernanță

Locul în care pot fi prelucrate datele este o configurare, nu o presupunere: modelele pot rula în propria dumneavoastră chirie de cloud sau pe echipamentele proprii, acolo unde rezidența sau izolarea o cer. Traficul prin gateway este autentificat, atribuit unei echipe și jurnalizat, ceea ce face posibile deopotrivă pista de audit și modelul de costuri.

Independently audited against

Modele de colaborare

Proiect AI

Ne asumăm responsabilitatea proiectării și livrării unei soluții AI definite.

Echipă AI dedicată

Capacitate de inginerie dedicată pe termen lung, construită în jurul tehnologiilor și modelului dumneavoastră de livrare.

AI administrat

Operăm, monitorizăm și îmbunătățim continuu sisteme AI în producție.

De ce TeamExtension.ai

Validăm arhitecturile construind pe ele

O arhitectură care nu a purtat niciodată o sarcină reală este o ipoteză. Testăm proiectul pe utilizări reale în timpul colaborării, ceea ce scoate la iveală presupunerile greșite cât timp corectarea este ieftină. Asta menține documentul onest și în privința a ce este cu adevărat comun și ce părea comun doar pe o diagramă.

Clienți selectați

Întrebări frecvente

Construim o platformă sau lăsăm echipele să aleagă?

Undeva la mijloc, iar linia contează mai mult decât alegerea. Centralizați accesul la modele, evaluarea, observabilitatea și secretele, pentru că acestea câștigă din consecvență. Lăsați logica aplicației și experiența utilizatorului la echipe, pentru că centralizarea lor creează o coadă de așteptare.

Cum evităm dependența de un furnizor?

Rutând apelurile către modele printr-un gateway cu o interfață internă stabilă, astfel încât alegerea furnizorului să fie o configurare. Portabilitatea completă nu este realizabilă, pentru că modelele se comportă diferit, dar costul schimbării poate deveni o săptămână în loc de un trimestru.

Avem nevoie de o bază de date vectorială dedicată?

Adesea nu. pgvector într-un PostgreSQL existent acoperă multe sarcini de lucru organizaționale fără infrastructură nouă de operat. Un depozit dedicat își merită locul la scară sau pentru funcții specifice, nu în mod implicit.

Cât durează?

Șase până la zece săptămâni, inclusiv validarea pe utilizări reale. Colaborările mai scurte produc un document; validarea este cea care îl transformă într-o arhitectură.

Competențe conexe

Date și modele AI

Strategie de date pentru AI

Transformarea cunoașterii organizaționale în ceva utilizabil de AI: pregătire, responsabilitate, calitate și arhitectură de regăsire.

Aflați mai multe

Securitate AI

Consultanță de securitate AI

Modelarea amenințărilor pentru sisteme AI și proiectarea arhitecturii, controalelor și limitelor care le limitează riscul.

Aflați mai multe

Strategie și transformare AI

Strategie AI

Stabiliți unde își are locul AI în afacerea dumneavoastră, cât valorează și în ce ordine se construiește.

Aflați mai multe

Discutați inițiativa dumneavoastră AI

Proiectarea arhitecturii de referință comune sistemelor dumneavoastră AI: modele, regăsire, orchestrare, date și controale.

Discutați cu un expert AI Începeți o evaluare AI