人工智能基础设施与LLMOps
私有化人工智能
对某些业务负载来说，无论合同怎么写，托管接口都不是一个选项。我们把模型部署在您自己的边界之内：您的云租户、您的数据中心、您的网络。
业务问题
拦路的很少是技术
障碍通常是关于数据可在何处处理的法律、监管或合同约束，厂商的保证再多也解决不了。于是团队要么停摆，要么做一轮数据分类，把问题悄悄重新归类掉。两者都不是好结果，而后者会在更糟的时点重新冒出来。
我们做什么
让模型在数据已经所在之处运行
我们把开源权重模型部署到您的环境中，按业务负载而不是按“能拿到的最大规格”来选型，并在其周围构建服务、扩缩容与可观测性。质量按您的真实用例度量，因此与前沿模型的取舍是量化出来的，而不是想当然的。若只有部分负载敏感，我们会设计拆分方式，使受约束的那条路径真正隔离。
私有化人工智能
能力
-
私有云人工智能
-
本地部署人工智能
-
隔离的人工智能环境
-
私有大语言模型部署
常见应用场景
常见应用场景
- 在托管接口于合同或法律上不可用的情况下，处理受监管数据。
- 在缺乏可靠外部连接的环境中运行。
- 满足客户提出的、其数据绝不触达第三方模型供应商的要求。
- 在高且稳定的处理量下，让推理成本变得可预测。
我们如何交付
我们如何交付
-
评估
明确各项约束：驻留、时延、支出，以及现有在跑的东西。
-
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。
-
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。
-
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
我们把您放弃的东西量化出来
在困难推理上，自托管模型不如前沿模型，假装不是这样只会让项目注定令人失望。我们在您的用例上度量这个差距，让决策基于一个数字而不是一种偏好。
部分客户
常见问题