Hạ tầng AI và LLMOps

LLMOps

Một mô hình ngôn ngữ trên môi trường thật là một phụ thuộc bạn không kiểm soát, tính tiền theo lượt dùng, và hành vi thay đổi ngoài chu kỳ phát hành của bạn. Chúng tôi xây phần triển khai, đánh giá, giám sát và kiểm soát chi phí khiến điều đó quản lý được.

Trao đổi về sáng kiến AI của bạn Dịch vụ

Bài toán kinh doanh

Chất lượng trôi dần mà không ai theo dõi

Giám sát truyền thống trả lời dịch vụ có phản hồi hay không, chứ không phải câu trả lời có ra gì hay không. Thế nên chất lượng xuống cấp một cách vô hình: nhà cung cấp cập nhật mô hình, một thay đổi câu lệnh gây tác dụng phụ, phần truy xuất trở nên lỗi thời. Tín hiệu đầu tiên thường là một lời phàn nàn của khách hàng. Chi phí cũng hỏng theo đúng kiểu đó, xuất hiện dưới dạng một hóa đơn bất ngờ không quy được về tính năng nào đã gây ra nó.

Chúng tôi làm gì

Đo chất lượng và chi phí như những tín hiệu hạng nhất

Chúng tôi đặt một bộ đánh giá vào quy trình triển khai, để một thay đổi câu lệnh hay mô hình được chấm điểm trước khi ra mắt và tiếp tục được chấm sau đó. Câu lệnh được quản lý phiên bản như mã. Các bản ghi vết lưu đầu vào, bối cảnh đã truy xuất, các lệnh gọi công cụ và đầu ra, nên mọi câu trả lời đều dựng lại được. Chi phí được quy về từng tính năng và từng đội, cùng phần định tuyến đẩy lưu lượng thường lệ sang mô hình rẻ hơn và chỉ nâng cấp những gì cần.

LLMOps

Năng lực

Triển khai mô hình ngôn ngữ
Giám sát mô hình ngôn ngữ
Đường ống đánh giá
Quản lý câu lệnh
Khả năng quan sát
Định tuyến
Giám sát chi phí

Các tình huống sử dụng phổ biến

Thêm cửa đánh giá để một thay đổi câu lệnh không thể ra mắt mà chưa được chấm điểm.
Quy chi tiêu suy luận về đúng tính năng và đội đã gây ra nó.
Phát hiện chất lượng tụt sau khi nhà cung cấp cập nhật một mô hình.
Giảm chi phí bằng cách định tuyến lưu lượng thường lệ sang mô hình nhỏ hơn kèm cơ chế nâng cấp.

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 coi đánh giá là cửa phát hành

Phần lớn các nhóm đánh giá một lần trước khi ra mắt rồi trông vào lời phàn nàn. Đánh giá liên tục trên một tập gán nhãn là khác biệt giữa biết chất lượng và hy vọng về nó. Đó cũng là cách duy nhất khiến một lần nâng cấp mô hình thành chuyện thường ngày thay vì chuyện đáng sợ.

Khách hàng tiêu biểu

Câu hỏi thường gặp

Đánh giá thế nào với thứ không có một câu trả lời đúng duy nhất?

Bằng tiêu chí thay vì khớp chính xác: nó có neo vào nguồn đã truy xuất không, có trả lời đúng điều được hỏi không, có tránh khẳng định thứ không có căn cứ không. Do một mô hình chấm theo thang tiêu chí, kèm rà soát của người trên một mẫu để giữ cho bên chấm điểm trung thực.

Khả năng quan sát tốn bao nhiêu?

Ít hơn đáng kể so với khoản chi tiêu mà nó giúp bạn tránh. Riêng việc quy chi phí thường tìm ra mức lãng phí hai chữ số phần trăm ngay trong tháng đầu, phần lớn do các câu lệnh gửi đi nhiều bối cảnh hơn mức cần.

Có gắn thêm được vào hệ thống đã chạy không?

Được, và đó là trường hợp thường gặp. Phần đo đạc vào trước, việc này thường phơi ra bức tranh chất lượng và chi phí mà trước đó chẳng ai có, rồi mới đến đánh giá và định tuyến.

Các anh dùng công cụ nào?

OpenTelemetry cho việc ghi vết để dữ liệu vẫn là của bạn, với chính hệ khả năng quan sát sẵn có của bạn làm đích đến. Chúng tôi tránh các nền tảng giữ bản ghi vết của bạn làm con tin.

Năng lực liên quan

Hạ tầng AI và LLMOps