AI-infrastruktur och LLMOps

AI-infrastruktur

Applikationer bör inte var för sig hålla egna leverantörsuppgifter, omförsökslogik och kostnadsexponering. Vi bygger det portallager som samlar modellåtkomsten, så att leverantörsvalet förblir en konfiguration i stället för ett arkitektoniskt åtagande.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Varje applikation är sin egen integration

Utan ett gemensamt lager autentiserar varje applikation för sig, hanterar fel olika och spenderar utan fördelning. Att byta leverantör betyder att röra varje kodbas. Ett avbrott tar med sig allt som råkade peka dit. Och eftersom ingen ser den samlade användningen är kostnadsstyrningen bakåtblickande.

Det vi gör

Portal, styrning, mellanlagring och övertagande vid fel

Vi bygger en portal som äger inloggningsuppgifterna, upprätthåller kvoter per team, mellanlagrar det som går att mellanlagra, och tar över när en leverantör försämras. Styrningen skickar trafiken till rätt modell efter uppgift i stället för efter vilken som konfigurerades först. Varje anrop spåras och fördelas, och det är detta som gör både revisionsspåret och kostnadsmodellen möjliga. Applikationerna talar med ett stabilt internt gränssnitt och slutar bry sig om vilken leverantör som står bakom.

AI-infrastruktur

Kompetenser

Portaler för AI-modeller
Modellstyrning
AI-observerbarhet
Infrastruktur för modellanrop
Mellanlagring
Övertagande vid fel
AI-infrastruktur med flera leverantörer

Vanliga användningsområden

Samla leverantörsåtkomsten för ett växande antal AI-applikationer.
Överlev ett avbrott hos en leverantör utan ett avbrott i applikationen.
Fördela utgifterna för modellanrop per team och upprätthåll kvoter.
Gör det att byta eller lägga till en modelleverantör till en konfigurationsändring.

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 bygger för omvändbarhet

De leverantörsbeslut som fattas i dag kommer att se felaktiga ut inom arton månader, eftersom marknaden rör sig snabbare än upphandlingscykler. Att designa så att beslutet förblir billigt att ompröva är värt mer än att träffa rätt första gången.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Lägger en portal till svarstid?

Några få millisekunder, mot modellsvarstider mätta i hundratal. Mellanlagring gör typiskt nettoeffekten negativ, eftersom upprepade anrop inte når leverantören alls.

Bygga eller köpa?

Det beror på kraven. Flera kompetenta portaler med öppen källkod täcker de flesta behov, och dem driftsätter vi där de passar. Vi bygger när lokalisering, identitetsintegration eller styrningslogik gör standardlösningen otymplig.

Hur fungerar övertagande om modeller beter sig olika?

Målen för övertagande väljs och utvärderas i förväg, så att reserven är känd som godtagbar för uppgiften i stället för bara tillgänglig. Tyst övertagande till en oprövad modell är värre än ett tydligt fel.

Kan den upprätthålla riktlinjer?

Ja. Det är den naturliga platsen för kvoter, gränser per team, innehållskontroller och loggning, eftersom allt passerar genom den. Det är en stor del av skälet att ha en.

Relaterade kompetenser

AI-infrastruktur och LLMOps