Imprastraktura ng AI at LLMOps

Pinamamahalaang Serbisyo ng AI

Umaanod ang mga sistemang AI sa paraang hindi ginagawa ng karaniwang software: nagpapalit ng modelo ang mga provider, lumuluma ang nilalaman, gumagalaw ang gastos kasabay ng paggamit. Kami ang nagpapatakbo sa mga ito, nagbabantay sa kalidad at hindi lamang sa uptime, at patuloy na nagpapabuti sa kanila.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Naihatid ito, at pagkatapos ay wala nang nagmamay-ari

Natatapos ang mga proyekto at nagpapatuloy ang mga sistema. Kapag walang pinangalanang may hawak at walang tunay na pagbabantay, tahimik na nasisira ang kalidad: binabago ng update ng provider ang asal, tumitigil sa pag-refresh ang isang indeks, dahan-dahang tumataas ang gastos. Walang umaalarma, dahil sinasabi ng pagbabantay sa uptime na maayos ang lahat. Tahimik nang iniwan ang sistema bago pa man ito pormal na isara ninuman.

Ang ginagawa namin

Patakbuhin ito ayon sa napagkasunduang antas ng serbisyo

Tuloy-tuloy naming binabantayan ang kalidad ng sagot laban sa hanay ng pagsusuri, hindi lamang ang pagiging available. Sinusubaybayan at itinutugma ang gastos, at inaayos ang pagruruta habang nagbabago ang anyo ng paggamit. Dumadaan sa pagsusuri ang pagbabago ng modelo at prompt bago ilabas. May daan ng pagtugon ang mga insidente, at nakaplano at hindi padalus-dalos ang gawain sa pagpapabuti. Lahat ay tumatakbo sa iyong kapaligiran, at kaya mo itong bawiin anumang oras.

Pinamamahalaang Serbisyo ng AI

Mga kakayahan

Pagbabantay sa sistemang AI
Pagbabantay sa agent
Pagbabantay sa modelo
Tuloy-tuloy na pagsusuri
Pamamahala ng insidente
Pinamamahalaang LLMOps

Karaniwang paggamit

Patakbuhin ang sistemang AI sa produksyon kung saan wala kang koponang mangangasiwa nito.
Magdagdag ng pagbabantay sa kalidad at gastos sa mga sistemang may alerto lamang sa uptime.
Punan ang panahon sa pagitan ng paghahatid at ng paghandang panloob na koponan.
Panatilihing bago ang pagsusuri at pagruruta habang nagbabago ang mga modelo at presyo.

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

Pinapatakbo namin ang binubuo namin

Ang pagkaalam na babalik sa amin ang isang sistema ay humuhubog kung paano ito binuo: may sukat, may dokumento at kayang mabawi. Ibig sabihin din nito na batay sa pagkakitang nabigo ito ang gawain sa pagpapabuti.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Ano ba talaga ang binabantayan?

Ang kalidad ng sagot laban sa hanay ng pagsusuri, ang kalusugan ng paghahanap, ang latency, ang dami ng mali, ang gastos kada tampok at ang paglihis sa anyo ng paggamit. Ang uptime ang pinakawalang kabuluhang senyas.

Kaya ba ninyong patakbuhin ang hindi ninyo binuo?

Oo, matapos ang isang pagsusuri. Karaniwang kailangan muna naming magdagdag ng pagsukat at ng hanay ng pagsusuri, dahil karamihan sa mga sistema ay dumarating nang wala ang mga ito.

Makukulong ba kami?

Hindi. Lahat ay tumatakbo sa iyong kapaligiran, sa iyong mga repositoryo, na may dokumentasyon. Ang paglipat sa sarili mong koponan ay nakaplanong hakbang at hindi muling pakikipag-usap sa kasunduan.

Paano ito sa panig ng negosyo?

Isang buwanang kasunduan laban sa napagkasunduang antas ng serbisyo at tinukoy na saklaw ng mga sistema, kung saan nakaplano ayon sa siklo ang gawain sa pagpapabuti at hindi sinisingil kada insidente.

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

MLOps

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

Alamin pa

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

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

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

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI