人工智能基础设施与LLMOps
MLOps
在多数企业里，预测、评分、分类与异常检测承载的生产负载，比任何生成式应用都大。我们围绕它们构建生命周期：部署、监控、再训练与回退。
业务问题
作出该决策的那个模型，已无从查证
模型从笔记本里部署出去，靠人工再训练，用文件名做版本管理。半年之后，没人说得清某个决策是哪个版本产生的、用什么数据训练的，或者它现在还灵不灵。对于监管机构或审计人员可能过问的任何事情，这就不是技术债问题，而是风险敞口。
我们做什么
把生命周期做得乏味
模型与产生它的数据和代码一同做版本管理，经流水线而非手工部署，并在稳定接口之后提供服务。性能与输入分布受到监控，因此漂移是被检测出来的，而不是从业务结果反推出来的。再训练按计划或按触发条件启动，用留出集评测，只有胜过在线版本才予以晋升。回退是一项例行操作。
MLOps
能力
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机器学习部署
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模型生命周期管理
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监控
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再训练
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面向机器学习的CI/CD
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模型注册表
常见应用场景
常见应用场景
- 把从笔记本里跑起来的模型，纳入受治理的部署流水线。
- 为目前无人跟踪其性能的模型检测漂移。
- 为支撑受监管决策的模型建立可复现性。
- 把如今靠人记着去跑的手工再训练自动化。
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
这就是把普通工程学用在模型上
版本管理、流水线、监控与回退，在软件领域都是已解决的问题；它们之所以在模型上应用得不一致，只是因为模型是从数据科学而非工程那条路进来的。我们带来工程纪律，同时不丢掉数据科学团队已经建成的东西。
部分客户
常见问题