Инфраструктура ИИ и эксплуатация языковых моделей

Архитектура ИИ

Без эталонной архитектуры каждая команда самостоятельно выбирает модель, векторное хранилище, подход к оркестрации и способ работы с секретами. Мы определяем общую архитектуру, которая делает вторую и пятую системы с ИИ дешевле первой.

Обсудить вашу инициативу в области ИИ Консалтинг

Бизнес-задача

Ничто не накапливается

Первая система с ИИ дорога, потому что всё в ней ново. Пятая должна быть дешёвой, но обычно не является, потому что каждая команда решила те же задачи по-своему. Теперь есть пять способов вызвать модель, пять подходов к оценке, пять хранилищ секретов и никакой возможности перенести трафик между поставщиками. Цена платится дважды: один раз за дублирующую разработку и ещё раз, когда что-то нужно изменить везде сразу.

Чем мы занимаемся

Определить общий слой и его границы

Мы проектируем слой, который должен быть общим, то есть доступ к моделям, извлечение, оркестрацию, оценку, наблюдаемость и секреты, и столь же явно указываем, что должно остаться в приложении, потому что избыточная централизация создаёт узкое место. Архитектура пишется так, чтобы выбор поставщика оставался обратимым и решение о модели не превращалось в архитектурное обязательство. Мы проверяем её на двух-трёх реальных применениях, а не сдаём схему.

Архитектура ИИ

Компетенции

Корпоративная архитектура ИИ
Архитектура больших языковых моделей
Архитектура извлечения и генерации
Архитектура агентов
Архитектура платформы ИИ
Облачная архитектура ИИ
Гибридный ИИ
Архитектура частного ИИ

Типичные сценарии применения

Установить эталонную архитектуру до того, как портфель проектов с ИИ стартует параллельно.
Свести расходящиеся реализации нескольких команд на общую инфраструктуру.
Спроектировать под требование юрисдикции или изоляции, исключающее обычный облачный путь.
Пересмотреть архитектуру, которую оказалось дорого менять.

Как мы работаем

Оценка

Установить ограничения: резидентность, задержки, расходы и то, что уже работает.
Проектирование

Спроектировать шлюз, маршрутизацию, кеширование и переключение при отказе, чтобы выбор поставщика оставался обратимым.
Оснащение

Наблюдаемость, оценка и отнесение затрат подключены до прихода трафика.
Эксплуатация

Работа по согласованным уровням обслуживания, с периодическим пересмотром мощности и расходов.

Технологии

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Безопасность и управление

Где могут обрабатываться данные, это настройка, а не допущение: модели могут работать в вашем облачном арендуемом пространстве или на вашем оборудовании, если этого требуют резидентность или изоляция. Трафик через шлюз проходит проверку подлинности, относится к команде и записывается, что и делает возможными одновременно аудиторский след и модель затрат.

Independently audited against

Модели сотрудничества

Проект по ИИ

Мы берём на себя ответственность за проектирование и поставку определённого решения с ИИ.

Выделенная команда по ИИ

Долгосрочная выделенная инженерная мощность, построенная вокруг ваших технологий и модели поставки.

Управляемый ИИ

Мы эксплуатируем, отслеживаем и непрерывно улучшаем продуктивные системы с ИИ.

Почему TeamExtension.ai

Мы проверяем архитектуру, строя на ней

Архитектура, которая никогда не несла реальной нагрузки, — гипотеза. Мы проверяем проект на настоящих применениях в ходе работ, и это выявляет ошибочные допущения, пока их ещё дёшево исправить. Это же удерживает документ честным в том, что действительно общее, а что лишь выглядело общим на схеме.

Избранные клиенты

Частые вопросы

Строить платформу или дать командам выбирать?

Где-то посередине, причём граница важнее самого выбора. Централизуйте доступ к моделям, оценку, наблюдаемость и секреты, потому что им полезна единообразность. Оставьте логику приложения и пользовательский опыт командам, потому что их централизация создаёт очередь.

Как избежать привязки к поставщику?

Направляя вызовы моделей через шлюз со стабильным внутренним интерфейсом, чтобы выбор поставщика был настройкой. Полная переносимость недостижима, потому что поведение моделей различается, но стоимость перехода можно свести к неделе вместо квартала.

Нужна ли нам отдельная векторная база данных?

Часто нет. pgvector в существующем PostgreSQL обслуживает многие корпоративные нагрузки без новой инфраструктуры в эксплуатации. Отдельное хранилище оправдывает себя при масштабе или особых требованиях, а не по умолчанию.

Сколько это занимает?

От шести до десяти недель, включая проверку на реальных применениях. Более короткие работы дают документ; именно проверка делает его архитектурой.

Смежные компетенции

Данные и модели ИИ

Стратегия данных для ИИ

Сделайте корпоративные знания пригодными для ИИ: готовность, владение, качество и архитектура извлечения.

Подробнее

Безопасность ИИ

Консультирование по безопасности ИИ

Моделируйте угрозы для систем с ИИ и проектируйте архитектуру, контроли и границы, ограничивающие их риск.

Подробнее

Стратегия и трансформация с ИИ

Стратегия ИИ

Решите, где ИИ уместен в вашем бизнесе, чего он стоит и в каком порядке его строить.

Подробнее

Обсудить вашу инициативу в области ИИ

Спроектируйте эталонную архитектуру, общую для ваших систем с ИИ: модели, извлечение, оркестрация, данные и контроли.

Поговорить с экспертом по ИИ Начать оценку ИИ