Infraštruktúra AI a LLMOps

Architektúra AI

Bez referenčnej architektúry si každý tím zvlášť vyberá model, vektorové úložisko, spôsob orchestrácie a zaobchádzanie s tajomstvami. Definujeme zdieľanú architektúru, vďaka ktorej je druhý a piaty systém AI lacnejší než prvý.

Preberte svoju iniciatívu v oblasti AI Poradenstvo

Obchodný problém

Nič sa nekumuluje

Prvý systém AI je drahý, pretože všetko je nové. Piaty by mal byť lacný a zvyčajne nie je, pretože každý tím vyriešil rovnaké problémy inak. Vznikne päť spôsobov volania modelu, päť prístupov k evaluácii, päť úložísk tajomstiev a žiadna možnosť presunúť prevádzku medzi dodávateľmi. Náklad sa platí dvakrát: raz pri zdvojenej stavbe a znovu, keď treba niečo zmeniť všade naraz.

Čomu sa venujeme

Definovať zdieľanú vrstvu a jej hranice

Navrhneme vrstvu, ktorá má byť spoločná, teda prístup k modelom, vyhľadávanie, orchestráciu, evaluáciu, pozorovateľnosť a tajomstvá, a rovnako výslovne povieme, čo má zostať pri aplikácii, pretože nadmerná centralizácia vytvára úzke hrdlo. Architektúra je písaná tak, aby voľba dodávateľa zostala vratná, takže rozhodnutie o modeli sa nestane architektonickým záväzkom. Overujeme ju na dvoch až troch reálnych použitiach namiesto toho, aby sme dodali diagram.

Architektúra AI

Kompetencie

Podniková architektúra AI
Architektúra LLM
Architektúra RAG
Architektúra agentov
Architektúra platformy AI
Cloudová architektúra AI
Hybridná AI
Architektúra privátnej AI

Bežné využitia

Zaviesť referenčnú architektúru skôr, než sa súbežne rozbehne portfólio projektov AI.
Zjednotiť rozbiehajúce sa implementácie viacerých tímov na zdieľanej infraštruktúre.
Navrhnúť riešenie pre požiadavku jurisdikcie alebo izolácie, ktorá vylučuje predvolenú cloudovú cestu.
Zrevidovať architektúru, ktorej zmeny sa ukazujú ako nákladné.

Ako dodávame

Posúdenie

Stanovenie obmedzení: rezidencie dát, latencie, rozpočtu a toho, čo už beží.
Architektúra

Návrh brány, smerovania, vyrovnávacej pamäte a prepnutia pri výpadku tak, aby voľba dodávateľa zostala vratná.
Inštrumentácia

Pozorovateľnosť, evaluácia a priradenie nákladov zapojené skôr, než dorazí prevádzka.
Prevádzka

Chod podľa dohodnutých úrovní služieb, s cyklickým preskúmaním kapacity a výdavkov.

Technológia

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bezpečnosť a správa

Bezpečnosť a riadenie

Kde sa dáta smú spracúvať, je otázkou konfigurácie, nie predpokladu: modely môžu bežať vo vašej vlastnej cloudovej inštancii alebo na vašom hardvéri tam, kde to vyžaduje rezidencia či izolácia. Prevádzka prechádzajúca bránou je overená, priradená tímu a zaznamenaná, čo umožňuje tak auditnú stopu, ako aj nákladový model.

Independently audited against

Modely spolupráce

Projekt AI

Preberáme zodpovednosť za návrh a dodanie vymedzeného riešenia AI.

Vyhradený tím AI

Dlhodobá vyhradená inžinierska kapacita vybudovaná okolo vašich technológií a modelu dodávok.

Spravovaná AI

Prevádzkujeme, monitorujeme a priebežne zlepšujeme produkčné systémy AI.

Prečo TeamExtension.ai

Architektúry overujeme tým, že na nich staviame

Architektúra, ktorá nikdy nezniesla skutočnú záťaž, je hypotéza. Návrh testujeme na reálnych použitiach už počas spolupráce, čo odhalí chybné predpoklady, kým je ich oprava lacná. Zároveň to udržiava dokument poctivý v tom, čo je naozaj zdieľané a čo len na diagrame vyzeralo zdieľane.

Vybraní klienti

Časté otázky

Máme stavať platformu, alebo nechať tímy voliť?

Niekde medzi, a tá hranica je dôležitejšia než samotná voľba. Centralizujte prístup k modelom, evaluáciu, pozorovateľnosť a tajomstvá, pretože tie ťažia z konzistencie. Logiku aplikácie a používateľský zážitok nechajte tímom, pretože ich centralizácia vytvára rad čakajúcich.

Ako sa vyhnúť závislosti od dodávateľa?

Smerovaním volaní modelov cez bránu so stabilným interným rozhraním, aby bola voľba dodávateľa otázkou konfigurácie. Úplná prenositeľnosť nie je dosiahnuteľná, pretože modely sa správajú rôzne, ale náklad prechodu možno znížiť z kvartála na týždeň.

Potrebujeme vyhradenú vektorovú databázu?

Často nie. pgvector v existujúcom PostgreSQL zvláda mnoho podnikových záťaží bez novej infraštruktúry na prevádzkovanie. Vyhradené úložisko si svoje miesto zaslúži pri veľkej mierke alebo pre konkrétne funkcie, nie automaticky.

Ako dlho to trvá?

Šesť až desať týždňov vrátane overenia na reálnych použitiach. Kratšie spolupráce vytvoria dokument; až overenie z neho robí architektúru.

Súvisiace kompetencie

Dáta a modely AI

Dátová stratégia pre AI

Sprístupnenie podnikových znalostí pre AI: pripravenosť, vlastníctvo, kvalita a architektúra vyhľadávania.

Zistiť viac

Bezpečnosť AI

Poradenstvo v bezpečnosti AI

Modelovanie hrozieb pre systémy AI a návrh architektúry, kontrolných mechanizmov a hraníc, ktoré obmedzia ich riziko.

Zistiť viac

Stratégia a transformácia AI

Stratégia AI

Rozhodnite, kde má AI vo vašom podnikaní miesto, akú má hodnotu a v akom poradí ju budovať.

Zistiť viac

Preberte svoju iniciatívu v oblasti AI

Návrh referenčnej architektúry zdieľanej vašimi systémami AI: modely, vyhľadávanie, orchestrácia, dáta a kontrolné mechanizmy.

Porozprávajte sa s odborníkom na AI Začnite posúdenie AI