AI-infrastruktur och LLMOps

Privat AI

För vissa arbetslaster är ett driftat gränssnitt inte ett alternativ, oavsett vad avtalet säger. Vi driftsätter modeller inom er egen gräns: er molnmiljö, ert datacenter, ert nätverk.

Diskutera ert AI-initiativ Tjänster

Den affärsmässiga utmaningen

Stoppet är sällan tekniskt

Hindret är oftast en rättslig, regulatorisk eller avtalsmässig begränsning av var data får behandlas, och ingen mängd leverantörsförsäkringar löser den. Team stannar då antingen av eller går vidare med en dataklassificeringsövning som tyst klassificerar bort problemet. Inget av det är ett bra utfall, och det senare dyker upp senare vid ett sämre tillfälle.

Det vi gör

Kör modellen där data redan finns

Vi driftsätter modeller med öppna vikter i er miljö, dimensionerade efter arbetslasten i stället för efter den största tillgängliga, och bygger betjäning, skalning och observerbarhet runt dem. Kvaliteten mäts mot era faktiska tillämpningar, så att avvägningen mot en frontmodell blir kvantifierad i stället för antagen. Där bara en del av arbetslasten är känslig designar vi uppdelningen så att den begränsade vägen verkligen är isolerad.

Privat AI

Kompetenser

AI i privat moln
AI på egna servrar
Isolerade AI-miljöer
Driftsättning av privat LLM

Vanliga användningsområden

Behandla reglerade data där ett driftat gränssnitt inte är avtalsmässigt eller rättsligt möjligt.
Kör i en miljö utan tillförlitlig extern uppkoppling.
Uppfyll ett kundkrav om att deras data aldrig når en modelleverantör hos tredje part.
Gör kostnaden för modellanrop förutsägbar vid hög, jämn volym.

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 kvantifierar vad ni avstår från

Egendriftade modeller ligger efter frontmodeller på svårt resonemang, och att låtsas annat gör att ett projekt är dömt att besvika. Vi mäter skillnaden på era tillämpningar, så att beslutet fattas med en siffra i stället för en preferens.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Hur mycket förmåga förlorar vi?

Det beror helt på uppgiften. För extraktion, klassificering och förankrat frågesvar ofta väldigt lite. För komplext resonemang i flera steg mer. Vi mäter det på era fall i stället för att citera jämförelsetal.

Vilken maskinvara krävs?

Mindre än vad som vanligen antas. Många företagsarbetslaster körs bekvämt på en modern grafikprocessor per instans, eftersom begränsningen är samtidighet snarare än modellstorlek. Vi dimensionerar efter uppmätt last.

Vem driftar det?

Ert plattformsteam, där vi bygger det och lämnar över, eller vi under ett driftavtal. Egen drift är ett driftåtagande och bör ingås medvetet.

Kan vi blanda driftat och privat?

Ja, och det är vanligt. Känsliga arbetslaster körs privat medan resten använder driftade modeller, med portalen som upprätthåller vilken väg en given förfrågan får ta.

Relaterade kompetenser

AI-infrastruktur och LLMOps