Hạ tầng AI và LLMOps

Hạ tầng AI

Các ứng dụng không nên mỗi cái tự ôm thông tin xác thực của nhà cung cấp, logic thử lại và phần phơi nhiễm chi phí của riêng nó. Chúng tôi xây lớp cổng vào tập trung hóa việc truy cập mô hình, để lựa chọn nhà cung cấp vẫn là một cấu hình chứ không phải một cam kết kiến trúc.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Dịch vụ

Bài toán kinh doanh

Mỗi ứng dụng là một lần tích hợp riêng

Không có lớp dùng chung, mỗi ứng dụng tự xác thực, xử lý sự cố theo cách khác nhau, và tiêu tiền mà không quy được về đâu. Đổi nhà cung cấp nghĩa là phải động vào mọi kho mã. Một sự cố kéo sập bất cứ thứ gì tình cờ đang trỏ vào đó. Và vì chẳng ai thấy được mức dùng tổng thể, việc quản lý chi phí chỉ mang tính hồi cố.

Chúng tôi làm gì

Cổng vào, định tuyến, bộ nhớ đệm, chuyển dự phòng

Chúng tôi xây một cổng vào nắm giữ thông tin xác thực, áp hạn mức theo từng đội, lưu đệm những gì đệm được, và chuyển dự phòng khi một nhà cung cấp suy giảm. Phần định tuyến gửi lưu lượng tới mô hình phù hợp theo tác vụ, chứ không theo cái nào được cấu hình trước. Mọi lệnh gọi đều được ghi vết và quy về chủ thể, và đó chính là thứ khiến cả dấu vết kiểm toán lẫn mô hình chi phí trở nên khả thi. Các ứng dụng nói chuyện với một giao diện nội bộ ổn định và thôi bận tâm nhà cung cấp nào đứng phía sau.

Hạ tầng AI

Năng lực

Cổng vào mô hình AI
Định tuyến mô hình
Khả năng quan sát cho AI
Hạ tầng suy luận
Bộ nhớ đệm
Chuyển dự phòng
Hạ tầng AI đa nhà cung cấp

Các tình huống sử dụng phổ biến

Hợp nhất việc truy cập nhà cung cấp cho một số lượng ứng dụng AI ngày càng tăng.
Vượt qua một sự cố của nhà cung cấp mà ứng dụng không bị gián đoạn.
Quy chi tiêu suy luận theo từng đội và áp hạn mức.
Biến việc đổi hay thêm một nhà cung cấp mô hình thành một thay đổi cấu hình.

Cách chúng tôi triển khai

Đánh giá

Xác định các ràng buộc: nơi lưu trữ, độ trễ, chi tiêu và những gì đang chạy sẵn.
Thiết kế kiến trúc

Thiết kế cổng vào, định tuyến, bộ nhớ đệm và chuyển dự phòng để lựa chọn nhà cung cấp luôn đảo ngược được.
Gắn đo đạc

Đấu nối khả năng quan sát, đánh giá và quy chi phí trước khi lưu lượng đổ về.
Vận hành

Chạy theo mức dịch vụ đã thỏa thuận, rà soát công suất và chi tiêu theo chu kỳ.

Công nghệ

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Bảo mật và quản trị

An ninh và quản trị

Nơi dữ liệu được phép xử lý là một cấu hình, không phải một giả định: mô hình có thể chạy trong chính tenant đám mây của bạn hoặc trên phần cứng của bạn khi yêu cầu về nơi lưu trữ hay cách ly đòi hỏi như vậy. Lưu lượng đi qua cổng vào đều được xác thực, quy về một nhóm cụ thể và ghi nhật ký, và đó chính là thứ khiến cả dấu vết kiểm toán lẫn mô hình chi phí trở nên khả thi.

Independently audited against

Mô hình hợp tác

Dự án AI

Chúng tôi chịu trách nhiệm thiết kế và bàn giao một giải pháp AI đã được xác định.

Đội AI chuyên trách

Năng lực kỹ thuật chuyên trách dài hạn, xây dựng quanh nền tảng công nghệ và mô hình bàn giao của bạn.

AI vận hành trọn gói

Chúng tôi vận hành, giám sát và liên tục cải tiến các hệ thống AI đang chạy thật.

Vì sao chọn TeamExtension.ai

Chúng tôi xây để còn quay lại được

Các quyết định về nhà cung cấp đưa ra hôm nay sẽ trông sai trong vòng mười tám tháng, vì thị trường đi nhanh hơn chu kỳ mua sắm. Thiết kế sao cho quyết định đó vẫn rẻ để xem lại thì đáng giá hơn việc chọn đúng ngay lần đầu.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Cổng vào có làm tăng độ trễ không?

Vài mili giây, so với độ trễ của mô hình tính bằng hàng trăm. Nhờ bộ nhớ đệm, tác động ròng thường là âm, vì các lệnh gọi lặp lại thôi không tới nhà cung cấp nữa.

Nên tự xây hay mua?

Tùy yêu cầu. Có vài cổng vào mã nguồn mở đủ tốt bao phủ phần lớn nhu cầu và chúng tôi triển khai chúng nơi chúng phù hợp. Chúng tôi tự xây khi yêu cầu về nơi lưu trữ, tích hợp danh tính hay logic định tuyến khiến phương án có sẵn trở nên vụng về.

Chuyển dự phòng hoạt động ra sao khi các mô hình cư xử khác nhau?

Đích chuyển dự phòng được chọn và đánh giá từ trước, nên phương án lùi là thứ đã biết là chấp nhận được cho tác vụ đó chứ không chỉ là thứ sẵn có. Âm thầm chuyển sang một mô hình chưa được thử còn tệ hơn một lỗi rõ ràng.

Nó có thực thi được chính sách không?

Có. Đây là chỗ tự nhiên cho hạn mức, giới hạn theo đội, kiểm soát nội dung và ghi nhật ký, vì mọi thứ đều đi qua nó. Đó cũng là phần lớn lý do để có một cái.

Năng lực liên quan

Hạ tầng AI và LLMOps

LLMOps

Triển khai, giám sát, đánh giá và kiểm soát chi phí cho mô hình ngôn ngữ khi chúng đã gánh lưu lượng thật.

Tìm hiểu thêm

Hạ tầng AI và LLMOps

AI riêng tư

Chạy mô hình bên trong ranh giới của chính bạn khi dữ liệu không được rời khỏi đó.

Tìm hiểu thêm

Hạ tầng AI và LLMOps

AI chủ quyền

Lưu trữ theo khu vực và nơi lưu trữ dữ liệu cho các tổ chức bị ràng buộc bởi một vùng tài phán.

Tìm hiểu thêm

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn

Cổng vào, định tuyến, bộ nhớ đệm và chuyển dự phòng, để lựa chọn mô hình vẫn là cấu hình chứ không phải kiến trúc.

Trao đổi với chuyên gia AI Bắt đầu đánh giá AI