AI-infrastruktur och LLMOps

LLMOps

En språkmodell i produktion är ett beroende ni inte styr, prissatt per användning, vars beteende ändras utanför er lanseringscykel. Vi bygger den driftsättning, utvärdering, övervakning och kostnadskontroll som gör det hanterbart.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Kvaliteten driver iväg och ingen tittar

Traditionell övervakning svarar på om tjänsten svarade, inte om svaret dög. Så kvaliteten försämras osynligt: en leverantör uppdaterar en modell, en ändrad ledtext får en bieffekt, sökningen blir inaktuell. Första signalen är oftast ett kundklagomål. Kostnaden fallerar likadant och kommer som en överraskningsfaktura utan koppling till den funktion som orsakade den.

Det vi gör

Gör kvalitet och kostnad till förstklassiga signaler

Vi lägger en utvärderingssvit i driftsättningskedjan, så att en ändrad ledtext eller modell poängsätts före lansering och löpande efteråt. Ledtexter versioneras som kod. Spårning fångar indata, hämtat sammanhang, verktygsanrop och utdata, så att varje svar kan rekonstrueras. Kostnaden fördelas per funktion och per team, med styrning som skickar rutintrafik till billigare modeller och bara eskalerar det som kräver det.

LLMOps

Kompetenser

LLM-driftsättning
LLM-övervakning
Utvärderingskedjor
Hantering av ledtexter
Observerbarhet
Trafikstyrning
Kostnadsövervakning

Vanliga användningsområden

Lägg in utvärderingsgrindar så att en ändrad ledtext inte kan lanseras utan att poängsättas.
Fördela utgifterna för modellanrop till den funktion och det team som orsakar dem.
Upptäck kvalitetstapp efter att en leverantör uppdaterat en modell.
Skär kostnaden genom att styra rutintrafik till en mindre modell med eskalering.

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 behandlar utvärdering som lanseringsgrinden

De flesta team utvärderar en gång före lansering och förlitar sig sedan på klagomål. Löpande utvärdering mot en märkt mängd är skillnaden mellan att känna kvaliteten och att hoppas. Det är också det enda sättet att göra en modelluppgradering till rutin i stället för skräck.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Hur utvärderar ni något utan ett enda rätt svar?

Med kriterier i stället för exakt matchning: var det förankrat i den hämtade källan, besvarade det den ställda frågan, undvek det att påstå något ostött. Poängsatt av en modell mot en bedömningsmall, med mänsklig granskning på ett stickprov för att hålla bedömaren ärlig.

Vad kostar observerbarheten?

Väsentligt mindre än de utgifter den låter er undvika. Enbart kostnadsfördelningen hittar typiskt ett tvåsiffrigt procentspill första månaden, oftast från ledtexter som skickar mer sammanhang än nödvändigt.

Kan detta läggas på system som redan är i drift?

Ja, och det är det vanliga fallet. Instrumenteringen kommer in först, vilket oftast avslöjar den kvalitets- och kostnadsbild ingen hade, och sedan följer utvärdering och styrning.

Vilka verktyg använder ni?

OpenTelemetry för spårning så att data förblir era, med er befintliga observerbarhetsuppsättning som mål. Vi undviker plattformar som håller era spår som gisslan.

Relaterade kompetenser

AI-infrastruktur och LLMOps

AI-infrastruktur

Portaler, styrning, mellanlagring och övertagande vid fel, så att modellvalet förblir en konfiguration, inte en arkitektur.

Läs mer

AI-infrastruktur och LLMOps

MLOps

Livscykelhantering för maskininlärning: driftsättning, övervakning, omträning och CI/CD.

Läs mer

AI-infrastruktur och LLMOps

Förvaltade AI-tjänster

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

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Driftsätt, övervaka, utvärdera och kostnadsstyr språkmodeller när de väl bär verklig trafik.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering