Imprastraktura ng AI at LLMOps

Imprastraktura ng AI

Hindi dapat hawak ng bawat aplikasyon ang sarili nitong kredensyal ng provider, lohika ng pag-uulit at panganib sa gastos. Binubuo namin ang gateway na nagsesentro ng pag-access sa modelo, kaya nananatiling setting at hindi pangmatagalang pangako ang pagpili ng provider.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Sariling pagsasanib ang bawat aplikasyon

Kapag walang ibinabahaging bahagi, bawat aplikasyon ay hiwalay na nagpapatunay, iba ang paghawak sa pagkabigo, at gumagastos nang walang maituro. Ang pagpapalit ng provider ay pagpindot sa bawat codebase. Kapag may pagkaputol, bumabagsak ang lahat ng nakaturo doon. At dahil walang nakakakita ng kabuuang paggamit, pabalik-tanaw lamang ang pamamahala sa gastos.

Ang ginagawa namin

Gateway, pagruruta, cache, failover

Bumubuo kami ng gateway na may hawak ng mga kredensyal, nagpapatupad ng hangganan kada koponan, nagka-cache ng maaaring i-cache, at lumilipat kapag humihina ang isang provider. Ipinapadala ng pagruruta ang trapiko sa angkop na modelo ayon sa gawain, hindi ayon sa kung alin ang unang naisaayos. Bawat tawag ay nasusubaybayan at naitutugma, at iyon ang dahilan kung bakit posible ang audit trail at ang modelo ng gastos. Kausap ng mga aplikasyon ang isang matatag na panloob na interface at hindi na nila iniintindi kung sino ang provider sa likod.

Imprastraktura ng AI

Mga kakayahan

Gateway ng modelo ng AI
Pagruruta ng modelo
Observability ng AI
Imprastraktura ng inference
Caching
Failover
Imprastraktura ng AI na maraming provider

Karaniwang paggamit

Pagsamahin ang pag-access sa provider para sa dumaraming bilang ng aplikasyong AI.
Makaligtas sa pagkaputol ng provider nang hindi naaapektuhan ang aplikasyon.
Itugma ang gastos sa inference kada koponan at ipatupad ang mga hangganan.
Gawing pagbabago lamang sa setting ang paglipat o pagdaragdag ng provider ng modelo.

Paano kami naghahatid

Suriin

Tukuyin ang mga hadlang: lokasyon, latency, gastos at kung ano ang tumatakbo na.
Idisenyo

Idisenyo ang gateway, ruta, cache at failover upang manatiling nababago ang pagpili ng provider.
Sukatin

Ikabit ang observability, pagsusuri at pagtukoy ng gastos bago dumating ang trapiko.
Patakbuhin

Patakbuhin ayon sa napagkasunduang antas ng serbisyo, na sinusuri ang kapasidad at gastos sa bawat siklo.

Teknolohiya

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Seguridad at pamamahala

Ang lugar kung saan maaaring iproseso ang datos ay isang setting at hindi isang palagay: maaaring tumakbo ang mga modelo sa sarili mong cloud tenancy o sa sarili mong hardware kung hinihingi ito ng lokasyon o paghihiwalay. Ang trapikong dumadaan sa gateway ay pinapatunayan, itinutugma sa isang koponan at naitatala, at iyon ang dahilan kung bakit posible ang audit trail at ang modelo ng gastos.

Independently audited against

Mga modelo ng pakikipagtulungan

Proyektong AI

Kami ang may pananagutan sa pagdidisenyo at paghahatid ng isang tinukoy na solusyong AI.

Nakalaang Koponang AI

Pangmatagalang nakalaang lakas ng inhinyeriya na binuo ayon sa teknolohiya at paraan ng paghahatid mo.

Pinamamahalaang AI

Kami ang nagpapatakbo, nagbabantay at patuloy na nagpapabuti ng mga sistemang AI sa produksyon.

Bakit TeamExtension.ai

Bumubuo kami para makabalik

Ang mga pasya sa provider ngayon ay magmumukhang mali sa loob ng labingwalong buwan, dahil mas mabilis gumalaw ang merkado kaysa sa siklo ng pagbili. Mas mahalaga ang pagdidisenyo upang manatiling mura ang muling pagtingin sa pasyang iyon kaysa sa pagtama agad sa unang pagkakataon.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Nagdaragdag ba ng latency ang gateway?

Ilang milisegundo, laban sa latency ng modelong nasa daan-daan. Karaniwang negatibo ang kabuuang epekto dahil sa cache, dahil tumitigil na sa pagdating sa provider ang mga paulit-ulit na tawag.

Bumuo ba o bumili?

Depende sa kailangan. May ilang mahusay na open-source na gateway na sumasaklaw sa karamihan ng pangangailangan at inilalagay namin ang mga ito kung angkop. Bumubuo kami kapag ang lokasyon, ang pagsasanib ng pagkakakilanlan o ang lohika ng pagruruta ang gumagawang awkward sa handa nang solusyon.

Paano gumagana ang failover kung magkaiba ang asal ng mga modelo?

Maaga nang pinipili at sinusuri ang mga patutunguhan ng failover, kaya alam nating katanggap-tanggap ang kapalit para sa gawaing iyon at hindi lamang basta magagamit. Mas masahol pa sa malinaw na pagkakamali ang tahimik na paglipat sa modelong hindi pa nasusubok.

Kaya ba nitong ipatupad ang patakaran?

Oo. Ito ang likas na lugar para sa mga hangganan, limitasyon kada koponan, kontrol sa nilalaman at pagtatala, dahil lahat ay dumadaan dito. Malaking bahagi rin iyon ng dahilan kung bakit dapat magkaroon nito.

Kaugnay na mga kakayahan

Imprastraktura ng AI at LLMOps

LLMOps

Ilabas, bantayan, suriin at kontrolin ang gastos ng mga modelo ng wika kapag may dala na silang tunay na trapiko.

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Pribadong AI

Patakbuhin ang mga modelo sa loob ng sarili mong hangganan kapag hindi maaaring lumabas ang datos.

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Soberanong AI

Panrehiyong hosting at lokasyon ng datos para sa mga organisasyong nakatali sa isang hurisdiksyon.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

Mga gateway, pagruruta, cache at failover upang manatiling setting at hindi arkitektura ang pagpili ng modelo.

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI