Imprastraktura ng AI at LLMOps

Pribadong AI

Para sa ilang trabaho, hindi opsyon ang naka-host na API, anuman ang sabi ng kontrata. Inilalagay namin ang mga modelo sa loob ng sarili mong hangganan: ang iyong cloud tenancy, ang iyong data centre, ang iyong network.

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI Mga serbisyo

Ang suliranin sa negosyo

Bihirang teknikal ang humaharang

Karaniwang legal, pang-regulasyon o kontraktwal na hadlang tungkol sa kung saan maaaring iproseso ang datos ang balakid, at walang katiyakan mula sa vendor ang makakalutas nito. Pagkatapos ay humihinto ang mga koponan, o nagpapatuloy sila sa pamamagitan ng pagsasanay sa pag-uuri ng datos na tahimik na nag-uuri sa suliranin palayo. Wala sa dalawang iyon ang mabuting kalalabasan, at lumilitaw mamaya ang pangalawa sa mas masamang sandali.

Ang ginagawa namin

Patakbuhin ang modelo kung saan naroon na ang datos

Inilalagay namin ang mga open-weight na modelo sa iyong kapaligiran, na ang laki ay batay sa trabaho at hindi sa pinakamalaking mabibili, saka binubuo ang paghahain, pagpapalaki at observability sa paligid nila. Sinusukat ang kalidad laban sa iyong tunay na use case, kaya nabibilang at hindi ipinagpapalagay ang pagkakaiba sa nangungunang modelo. Kung bahagi lamang ng trabaho ang sensitibo, idinidisenyo namin ang paghahati upang tunay na nakahiwalay ang limitadong daan.

Pribadong AI

Mga kakayahan

AI sa pribadong cloud
AI sa sariling lugar
Nakahiwalay na kapaligiran ng AI
Paglalagay ng pribadong LLM

Karaniwang paggamit

Iproseso ang regulated na datos kung saan hindi magamit sa kontrata o sa batas ang naka-host na API.
Magpatakbo sa kapaligirang walang maaasahang koneksyon sa labas.
Tugunan ang hinihingi ng kliyente na hindi kailanman makarating sa ibang provider ng modelo ang datos nila.
Gawing mahuhulaan ang gastos sa inference sa mataas at matatag na dami.

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

Binibilang namin kung ano ang isinusuko mo

Nahuhuli ang self-hosted na modelo sa nangungunang modelo sa mahirap na pangangatwiran, at ang pagkukunwaring hindi ay paghahanda sa proyekto para mabigo. Sinusukat namin ang agwat sa iyong mga use case upang mabuo ang pasya batay sa numero at hindi sa panlasa.

Piling mga kliyente

Mga madalas itanong

Gaano karaming kakayahan ang mawawala sa amin?

Ganap na nakadepende sa gawain. Para sa pagkuha, pag-uuri at nakaangklang pagsagot, kadalasan napakakaunti. Para sa masalimuot na pangangatwiran sa maraming hakbang, mas malaki. Sinusukat namin ito sa iyong mga kaso at hindi kami sumisipi ng benchmark.

Anong hardware ang kailangan?

Mas kaunti kaysa sa karaniwang inaakala. Maraming trabaho sa kompanya ang komportableng tumatakbo sa isang makabagong GPU kada instance, dahil ang bilang ng sabay-sabay na gumagamit ang hadlang at hindi ang laki ng modelo. Sinusukat namin ang laki batay sa nasukat na paggamit.

Sino ang magpapatakbo nito?

Ang koponan mo sa plataporma, na kami ang bumubuo at nagbibigay, o kami sa ilalim ng isang kasunduang pinamamahalaan. Pangako sa operasyon ang self-hosting at dapat itong sadyang pasukin.

Puwede bang paghaluin ang naka-host at pribado?

Oo, at karaniwan iyon. Pribadong tumatakbo ang sensitibong trabaho habang naka-host na modelo ang ginagamit ng iba, at ipinapatupad ng gateway kung aling daan ang maaaring tahakin ng isang kahilingan.

Kaugnay na mga kakayahan

Imprastraktura ng AI at LLMOps

Soberanong AI

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

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

Datos at Modelo ng AI

Inhinyeriya ng Modelo

Fine-tuning, embedding, pagpapabuti at paghahain, kasama ang open-source at self-hosted na modelo.

Alamin pa

Pag-usapan ang inyong inisyatiba sa AI

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

Kausapin ang isang eksperto sa AI Magsimula ng pagtatasa sa AI