人工智能基础设施与LLMOps
LLMOps
生产中的语言模型，是一个您无法控制、按用量计价、行为会脱离您发布节奏而变化的依赖。我们构建让这一切变得可管理的部署、评测、监控与成本控制。
业务问题
质量在漂移，却没人在看
传统监控回答的是服务有没有响应，而不是回答得好不好。于是质量在无声中退化：供应商更新了模型、某次提示词改动带来副作用、检索内容变陈旧。第一个信号往往是客户投诉。成本也以同样的方式失控，变成一张意外的账单，且无法归因到造成它的那个功能。
我们做什么
把质量与成本当作一等信号来度量
我们把评测套件放进部署流水线，使提示词或模型的改动在上线前被打分，上线后也持续被打分。提示词像代码一样做版本管理。链路追踪记录输入、检索到的上下文、工具调用与输出，因此任何一条回答都能被还原。成本按功能与团队归属，并配以路由，把常规流量送往更便宜的模型，只把需要的部分上升处理。
LLMOps
能力
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大语言模型部署
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大语言模型监控
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评测流水线
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提示词管理
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可观测性
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路由
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成本监控
常见应用场景
常见应用场景
- 加设评测关卡，使提示词改动未经打分不得上线。
- 把推理支出归属到造成它的功能与团队。
- 在供应商更新模型之后，检测质量回退。
- 把常规流量路由到更小的模型并保留上升处理，从而降低成本。
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
我们把评测当作发布关卡
多数团队在上线前评测一次，之后就靠投诉。对照标注数据集的持续评测，是“知道质量如何”与“但愿质量还行”之间的差别。它也是让模型升级变成例行公事而非惊险动作的唯一办法。
部分客户
常见问题