Imprastraktura ng AI at LLMOps

LLMOps

Ang modelo ng wika sa produksyon ay isang pinagdedependehang hindi mo kontrolado, may bayad kada gamit, at nagbabago ang asal nang labas sa iyong siklo ng paglalabas. Binubuo namin ang paglalabas, pagsusuri, pagbabantay at kontrol sa gastos na nagpapamadali nitong pamahalaan.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Umaanod ang kalidad at walang nagbabantay

Sinasagot ng tradisyonal na pagbabantay kung sumagot ba ang serbisyo, hindi kung maganda ba ang sagot. Kaya hindi nakikitang humihina ang kalidad: nag-update ang provider ng modelo, may naging epekto ang isang pagbabago ng prompt, naging luma ang paghahanap. Karaniwang reklamo ng kliyente ang unang senyas. Ganoon din nabibigo ang gastos, na dumarating bilang gulat na singil na walang maituro kung aling tampok ang sanhi.

Ang ginagawa namin

Sukatin ang kalidad at gastos bilang pangunahing senyas

Naglalagay kami ng hanay ng pagsusuri sa daluyan ng paglalabas, kaya binibigyang puntos ang pagbabago ng prompt o modelo bago pa ito ilabas at tuloy-tuloy pagkatapos. Binebersyon ang mga prompt gaya ng code. Kinukuha ng mga trace ang input, ang nakuhang konteksto, ang tawag sa kasangkapan at ang output, kaya kayang buuin muli ang anumang sagot. Itinutugma ang gastos kada tampok at kada koponan, at may pagruruta na nagpapadala sa mas murang modelo ng karaniwang trapiko at umaakyat lamang kung kailangan.

LLMOps

Mga kakayahan

Paglalabas ng LLM
Pagbabantay sa LLM
Daluyan ng pagsusuri
Pamamahala ng prompt
Observability
Pagruruta
Pagbabantay sa gastos

Karaniwang paggamit

Magdagdag ng tarangkahan ng pagsusuri upang hindi mailabas ang pagbabago ng prompt nang hindi nabibigyang puntos.
Itugma ang gastos sa inference sa tampok at koponang nagdulot nito.
Tuklasin ang pagbaba ng kalidad matapos mag-update ng modelo ang provider.
Bawasan ang gastos sa pamamagitan ng pagruruta ng karaniwang trapiko sa mas maliit na modelo na may pag-akyat kung kailangan.

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

Itinuturing naming tarangkahan ng paglabas ang pagsusuri

Karamihan sa mga koponan ay minsan lamang sumusuri bago maglabas at pagkatapos ay umaasa na sa reklamo. Ang tuloy-tuloy na pagsusuri laban sa naka-label na hanay ang pagkakaiba ng pagkaalam sa kalidad at ng pag-asa lamang. Iyon din ang tanging paraan para maging karaniwan at hindi nakakatakot ang pag-upgrade ng modelo.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Paano ninyo sinusuri ang bagay na walang iisang tamang sagot?

Gamit ang pamantayan at hindi eksaktong pagtutugma: nakaangkla ba ito sa nakuhang pinagmulan, sinagot ba nito ang tinanong, iniwasan ba nitong magpahayag ng walang batayan. Binibigyang puntos ng isang modelo laban sa isang rubric, na may pagsusuri ng tao sa isang halimbawa upang manatiling tapat ang tagabigay ng puntos.

Magkano ang gastos ng observability?

Mas mababa nang malaki kaysa sa gastos na naiiwasan nito. Ang pagtutugma ng gastos lamang ay karaniwang nakakakita ng dalawang digit na porsyento ng aksaya sa unang buwan, kadalasang mula sa mga prompt na nagpapadala ng higit sa kailangang konteksto.

Kaya ba itong idagdag sa sistemang tumatakbo na?

Oo, at karaniwan iyon. Unang inilalagay ang pagsukat, na karaniwang naglalantad ng larawan ng kalidad at gastos na wala pa sa kanino man, saka sumusunod ang pagsusuri at pagruruta.

Anong mga kasangkapan ang ginagamit ninyo?

OpenTelemetry para sa tracing upang manatiling sa iyo ang datos, at ang umiiral mong sistema ng observability ang patutunguhan. Iniiwasan namin ang mga platapormang nagbibihag sa iyong mga trace.

Kaugnay na mga kakayahan

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Imprastraktura ng AI

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

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

MLOps

Pamamahala ng siklo para sa machine learning: paglalabas, pagbabantay, muling pagsasanay at CI/CD.

Alamin pa

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Pinamamahalaang Serbisyo ng AI

Pinapatakbo, binabantayan at patuloy naming pinapabuti ang mga sistemang AI na may dala nang tunay mong trabaho sa produksyon.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

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

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI