人工智能基础设施与LLMOps
人工智能基础设施
各个应用不该各自持有供应商凭据、各自实现重试逻辑、各自承担成本敞口。我们构建集中管理模型访问的网关层，让供应商选择保持为一项配置，而不是架构上的承诺。
业务问题
每个应用都是一次独立的集成
没有共享层，每个应用各自认证、各自处理故障、花钱却无从归因。更换供应商意味着要动所有代码库。一次中断会拖垮所有恰好指向它的应用。而且因为没人看得到总体用量，成本管理只能是事后追认。
我们做什么
网关、路由、缓存与故障切换
我们构建一个网关，由它持有凭据、按团队施加配额、缓存可缓存的内容，并在供应商性能劣化时切换。路由按任务把流量送往合适的模型，而不是送往最早配置的那一个。每次调用都被追踪并归属，这正是审计轨迹与成本模型得以成立的前提。应用对接的是一个稳定的内部接口，不再关心背后是哪家供应商。
人工智能基础设施
能力
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人工智能模型网关
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模型路由
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人工智能可观测性
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推理基础设施
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缓存
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故障切换
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多供应商人工智能基础设施
常见应用场景
常见应用场景
- 为数量不断增长的人工智能应用，统一管理供应商访问。
- 在供应商中断时，不让应用跟着中断。
- 按团队归属推理支出并强制执行配额。
- 让更换或新增模型供应商成为一次配置变更。
我们如何交付
我们如何交付
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评估
明确各项约束：驻留、时延、支出，以及现有在跑的东西。
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架构设计
设计网关、路由、缓存与故障切换，让供应商选择始终可逆。
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接入观测
在流量到来之前，先接好可观测性、评测与成本归属。
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运营
按约定的服务水平运行，并按周期复核容量与支出。
技术
技术
- Kubernetes
- Terraform
- vLLM
- Ollama
- LiteLLM
- OpenTelemetry
- Prometheus
- Grafana
- AWS
- Microsoft Azure
安全与治理
安全与治理
数据可以在哪里处理是一项配置，而不是一个假设：在驻留或隔离有要求时，模型可以运行在您自己的云租户或您自己的硬件上。经过网关的流量都会经过认证、归属到具体团队并留下日志，这正是审计轨迹与成本模型得以成立的基础。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们为“可反悔”而设计
今天作出的供应商决策，十八个月内多半会显得不对，因为市场变化快过采购周期。把设计做成让这个决策日后重估的代价很低，比第一次就选对更有价值。
部分客户
常见问题