AI-infrastruktur och LLMOps

AI-arkitektur

Utan en referensarkitektur väljer varje team på egen hand en modell, ett vektorlager, ett sätt att orkestrera och ett sätt att hantera hemligheter. Vi definierar den gemensamma arkitektur som gör AI-system nummer två och fem billigare än det första.

Diskutera ert AI-initiativ Rådgivning

Den affärsmässiga utmaningen

Ingenting bygger vidare på något

Det första AI-systemet är dyrt eftersom allt är nytt. Det femte borde vara billigt och är det oftast inte, eftersom varje team löste samma problem olika. Nu finns fem sätt att anropa en modell, fem angreppssätt för utvärdering, fem hemlighetslager och ingen möjlighet att flytta trafik mellan leverantörer. Kostnaden betalas två gånger: en gång i dubbelarbete, och igen när något måste ändras överallt samtidigt.

Det vi gör

Definiera det gemensamma lagret och dess gränser

Vi designar det lager som bör vara gemensamt, modellåtkomst, sökning, orkestrering, utvärdering, observerbarhet och hemligheter, och är lika tydliga med vad som bör stanna i applikationen, eftersom att centralisera för mycket skapar en flaskhals. Arkitekturen skrivs så att leverantörsvalet förblir omvändbart, så att ett modellbeslut inte blir ett arkitektoniskt åtagande. Vi validerar den mot två-tre verkliga tillämpningar i stället för att leverera ett diagram.

AI-arkitektur

Kompetenser

AI-arkitektur för företag
LLM-arkitektur
RAG-arkitektur
Agentarkitektur
Arkitektur för AI-plattform
AI-arkitektur i molnet
Hybrid AI
Arkitektur för privat AI

Vanliga användningsområden

Etablera en referensarkitektur innan en portfölj av AI-projekt startar parallellt.
Samla flera teams spretande implementationer på gemensam infrastruktur.
Designa för ett jurisdiktions- eller isoleringskrav som utesluter standardvägen i molnet.
Granska en arkitektur som visar sig dyr att ändra.

Så levererar vi

Bedöm

Fastställ ramarna: lokalisering, svarstid, förbrukning och vad som redan körs.
Arkitekt

Designa portal, styrning, mellanlagring och övertagande vid fel så att leverantörsvalet förblir omvändbart.
Instrumentera

Observerbarhet, utvärdering och kostnadsfördelning inkopplade innan trafiken kommer.
Drift

Kör det mot avtalade servicenivåer, med kapacitet och förbrukning granskade i fasta cykler.

Teknik

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Säkerhet och styrning

Var data får behandlas är en konfiguration, inte ett antagande: modeller kan köras i er egen molnmiljö eller på er egen utrustning där lokalisering eller isolering kräver det. Trafik genom portalen autentiseras, hänförs till ett team och loggas, och det är detta som gör både revisionsspåret och kostnadsmodellen möjliga.

Independently audited against

Samarbetsmodeller

AI-projekt

Vi tar ansvaret för att designa och leverera en definierad AI-lösning.

Dedikerat AI-team

Långsiktig dedikerad utvecklingskapacitet byggd kring er teknik och leveransmodell.

Förvaltad AI

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande AI-system i produktion.

Varför TeamExtension.ai

Vi validerar arkitekturer genom att bygga på dem

En arkitektur som aldrig burit en verklig arbetslast är en hypotes. Vi prövar designen mot faktiska tillämpningar under uppdraget, vilket lyfter fram de felaktiga antagandena medan de fortfarande är billiga att rätta. Det håller också dokumentet ärligt om vad som verkligen är gemensamt och vad som bara såg gemensamt ut på ett diagram.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Ska vi bygga en plattform eller låta teamen välja?

Någonstans mittemellan, och gränsen betyder mer än valet. Centralisera modellåtkomst, utvärdering, observerbarhet och hemligheter, för de tjänar på enhetlighet. Låt applikationslogik och användarupplevelse stanna hos teamen, för att centralisera dem skapar en kö.

Hur undviker vi leverantörslåsning?

Genom att leda modellanrop via en portal med ett stabilt internt gränssnitt, så att leverantörsvalet är konfiguration. Full portabilitet går inte att nå eftersom modeller beter sig olika, men kostnaden för ett byte kan göras till en vecka i stället för ett kvartal.

Behöver vi en dedikerad vektordatabas?

Ofta inte. pgvector i befintlig PostgreSQL täcker många företagsbehov utan ny infrastruktur att drifta. Ett dedikerat lager förtjänar sin plats vid skala eller för särskilda funktioner, inte som standard.

Hur lång tid tar det?

Sex till tio veckor inklusive validering mot verkliga tillämpningar. Kortare uppdrag ger ett dokument; det är valideringen som gör det till en arkitektur.

Relaterade kompetenser

AI-data och modeller

AI-datastrategi

Gör företagets kunskap användbar för AI: beredskap, ägarskap, kvalitet och sökarkitektur.

Läs mer

AI-säkerhet

Rådgivning om AI-säkerhet

Hotmodellera AI-system och designa den arkitektur, de kontroller och de gränser som begränsar risken.

Läs mer

AI-strategi och transformation

AI-strategi

Bestäm var AI hör hemma i verksamheten, vad den är värd och i vilken ordning den ska byggas.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Designa den referensarkitektur era AI-system delar: modeller, sökning, orkestrering, data och kontroller.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering