AI-infrastruktur och LLMOps

Förvaltade AI-tjänster

AI-system driver iväg på sätt vanlig programvara inte gör: leverantörer byter modeller, innehåll blir inaktuellt, kostnaden följer användningen. Vi driftar dem, övervakar kvalitet i stället för bara upptid, och förbättrar dem löpande.

Den affärsmässiga utmaningen

Det levererades, och sedan var det ingens

Projekt tar slut och system fortsätter. Utan en namngiven ägare och verklig övervakning eroderar kvaliteten tyst: en leverantörsuppdatering flyttar beteendet, ett index slutar uppdateras, kostnaderna kryper. Inget larmar, eftersom upptidsövervakningen säger att allt är bra. Systemet överges tyst långt innan någon formellt avvecklar det.

Det vi gör

Kör det mot avtalade servicenivåer

Vi övervakar svarskvaliteten löpande mot en utvärderingssvit, inte bara tillgängligheten. Kostnaden följs och fördelas, med styrning justerad allteftersom användningsmönstren ändras. Ändringar av modell och ledtext går genom utvärdering före lansering. Incidenter har en åtgärdsväg, och förbättringsarbetet är planerat i stället för reaktivt. Allt körs i er miljö, och ni kan ta tillbaka det när som helst.

Förvaltade AI-tjänster

Kompetenser

  • Övervakning av AI-system

  • Övervakning av agenter

  • Modellövervakning

  • Löpande utvärdering

  • Incidenthantering

  • Förvaltad LLMOps

Vanliga användningsområden

Vanliga användningsområden

  • Drifta ett AI-system i produktion där ni inte har ett team som kan äga det.
  • Lägg kvalitets- och kostnadsövervakning på system som bara har upptidslarm.
  • Täck perioden mellan leverans och att ett internt team är redo.
  • Håll utvärdering och styrning aktuella allteftersom modeller och priser ändras.

Så levererar vi

Så levererar vi

  1. Bedöm

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

  2. Arkitekt

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

  3. Instrumentera

    Observerbarhet, utvärdering och kostnadsfördelning inkopplade innan trafiken kommer.

  4. Drift

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

Teknik

Teknik

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Säkerhet och styrning

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.

Samarbetsmodeller

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 driftar det vi bygger

Att veta att ett system kommer tillbaka till oss formar hur det byggs: instrumenterat, dokumenterat och möjligt att återställa. Det betyder också att förbättringsarbetet bygger på att ha sett det fallera.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Vad övervakas faktiskt?
Svarskvalitet mot en utvärderingssvit, sökningens hälsa, svarstid, felkvoter, kostnad per funktion och drift i användningsmönster. Upptid är den minst intressanta signalen.
Kan ni drifta något ni inte byggt?
Ja, efter en bedömning. Vi behöver oftast först lägga till instrumentering och en utvärderingssvit, för de flesta system kommer utan.
Blir vi inlåsta?
Nej. Allt körs i er miljö, i era kodförråd, dokumenterat. Överlämning till ert eget team är en planerad övergång i stället för en omförhandling.
Hur fungerar det kommersiellt?
Ett månatligt avtal mot avtalade servicenivåer och en definierad uppsättning system, där förbättringsarbetet planeras i cykler i stället för faktureras som incidenter.

Diskutera ert AI-initiativ

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande de AI-system som redan bär er produktionslast.