UsługiPlatforma LLM
Platforma LLM dla firm: jedna brama do wszystkich modeli, uruchomiona na Kubernetes
Gdy z modeli językowych korzysta kilka zespołów, każdy ma własne klucze, własną umowę z dostawcą i nikt nie widzi wspólnych kosztów. Stawiamy jedną bramę przed wszystkimi modelami, serwujemy otwarte modele tam, gdzie muszą działać w firmie, i prowadzimy platformę według tych samych praktyk DevOps co resztę twojej infrastruktury.
Od rozproszonych kluczy do jednej platformy
- 1
Inwentaryzacja: modele, klucze, zespoły i zasady dotyczące danych, które masz dziś, oraz docelowy projekt dla twojego centrum danych albo chmury.
- 2
Brama: LiteLLM z kluczem dla każdego zespołu lub aplikacji, budżetami, limitami zapytań, routingiem i modelami zapasowymi oraz logami zapisywanymi w twoim własnym systemie.
- 3
Serwowanie: otwarte modele na węzłach GPU z vLLM, tam gdzie wymagają tego dane albo koszty.
- 4
Utrzymanie: Terraform i Helm w twoich repozytoriach, CI/CD, monitoring i alerty, potem przekazanie albo umowa na utrzymanie rozliczana miesięcznie.
Dlaczego brama przed każdym modelem
Bez bramy klucze leżą w wielu aplikacjach, wydatki przychodzą jako jedna faktura od każdego dostawcy, a zmiana modelu oznacza zmiany w kodzie każdego zespołu. Brama daje każdej aplikacji jedno API, niezależnie od tego, który model odpowiada, a tobie jedno miejsce, w którym decydujesz, kto może używać którego modelu.
- Klucz dla każdego zespołu lub aplikacji, unieważniany w jednym miejscu.
- Budżety i limity zapytań, zanim przyjdzie faktura.
- Koszty na zespół i na aplikację, a nie na dostawcę.
- Przełączenie na inny model, gdy dostawca ma awarię.
- Zasady określające, która aplikacja może korzystać z którego modelu.
LiteLLM jako brama
LiteLLM to otwartoźródłowe proxy udostępniające API zgodne z OpenAI, które przekazuje zapytania do dostawców komercyjnych i do modeli, które hostujesz sam. Obsługuje wirtualne klucze, budżety, śledzenie wydatków, routing i modele zapasowe, a działa w twoim środowisku z własną bazą danych. Wdrażamy je za pomocą infrastruktury jako kodu, podłączamy do twojego dostawcy tożsamości i systemu logów i piszemy zasady routingu razem z twoimi zespołami.
Część funkcji, na przykład logowanie jednokrotne dla więcej niż pięciu użytkowników, należy do płatnej wersji enterprise LiteLLM. Sprawdzamy, których naprawdę potrzebujesz, zanim kupisz licencję. Żaden dostawca nam nie płaci, więc jeśli lepiej pasuje brama twojego dostawcy chmury albo inny produkt, używamy go.
Serwowanie otwartych modeli
Tam, gdzie dane nie mogą opuścić twojej infrastruktury albo jedno zadanie uruchamia się na tyle często, że własny sprzęt wychodzi taniej, serwujemy otwarte modele z vLLM na węzłach GPU w Kubernetes. Przed startem mierzymy czasy odpowiedzi i przepustowość przy oczekiwanym obciążeniu, więc sprzęt dobieramy na podstawie pomiarów, a nie karty katalogowej.
DevOps i MLOps dla platformy
Platforma działa jak reszta twojej infrastruktury: w systemie kontroli wersji, wdrażana przez potoki i obserwowana w monitoringu, którego już używasz.
- Infrastruktura jako kod z Terraform i Helm, w twoich repozytoriach.
- CI/CD dla konfiguracji bramy, zasad routingu i promptów.
- Nowe wersje modeli wdrażane etapami, z testami regresji z twoich przypadków przed każdym krokiem.
- Monitoring czasów odpowiedzi, błędów i kosztów na zespół, z alertami.
- Instrukcje, z których twój zespół skorzysta bez nas.
W twoim centrum danych albo w twojej chmurze
Budujemy na Kubernetes, który już utrzymujesz, we własnej serwerowni albo jako usługę zarządzaną w AWS, Azure lub w twojej chmurze. Do modeli komercyjnych można sięgać przez twojego dostawcę chmury w regionie UE, więc zapytania pozostają w ramach umów, które już masz. Jedna brama może stać przed jednym i drugim, z zasadami określającymi, która aplikacja może korzystać z którego modelu.
Koszty i jakość na zespół
Gdy każde zapytanie przechodzi przez bramę, koszty można raportować na zespół, aplikację i zadanie, a w razie potrzeby rozliczać wewnętrznie. Routing do tańszego modelu włączamy dopiero wtedy, gdy testy regresji pokażą, że jakość w danym zadaniu się utrzymuje, żeby oszczędności nie brały się z gorszych odpowiedzi.
Pytania
Czy potrzebujemy do tego Kubernetes?
Nie. Sama brama może wystartować na kilku maszynach wirtualnych. Kubernetes opłaca się, gdy serwujesz własne modele albo uruchamiasz kilka usług platformy, a jeśli masz już klaster, korzystamy z niego.
Dlaczego LiteLLM?
Jest otwartoźródłowe, obsługuje większość dostawców komercyjnych i modele hostowane samodzielnie przez jedno API i działa w twoim środowisku. Żaden dostawca nam nie płaci; tam, gdzie lepiej pasuje brama twojego dostawcy chmury albo inny produkt, używamy go.
Czy nasze zespoły mogą zachować swoje narzędzia?
Tak. Wszystko, co korzysta z API zgodnego z OpenAI, można skierować na bramę: twoje aplikacje, interfejsy czatu i wielu agentów kodujących.
Ile trwa wdrożenie?
Brama z kluczami, budżetami i logowaniem działa zwykle po kilku tygodniach. Z serwowaniem modeli na własnych GPU zaplanuj od czterech do ośmiu tygodni w kamieniach milowych. Dokładny plan dostajesz razem z ofertą.
Kto utrzymuje platformę później?
Twój zespół platformowy, na podstawie kodu, instrukcji i szkolenia, które przekazujemy, albo my w ramach umowy na utrzymanie rozliczanej miesięcznie ze stałym inżynierem.
Ile to kosztuje?
Każdy etap ma stałą cenę ustaloną po pierwszej rozmowie. Oprogramowanie bramy jest otwartoźródłowe; za infrastrukturę, modele i licencje płacisz bezpośrednio, więc widzisz te koszty bez naszej marży.
Czy obejmuje to trenowanie własnych modeli?
Domyślnie nie. Dotrenowanie małego modelu do jednego zadania to nasza usługa Trenowanie własnych modeli, a platforma jest miejscem, w którym ten model potem działa i jest porównywany z tym, który zastępuje.
Powiązane usługi
AI on-premise
Asystenci i agenci AI na twoich serwerach albo na twoim koncie w chmurze, z otwartymi modelami i testem akceptacyjnym przed startem.
Tworzenie systemów RAG
Asystenci odpowiadający na podstawie twoich wewnętrznych dokumentów, z uprawnieniami, źródłami i testami na twoich pytaniach.
Agenci AI i automatyzacja procesów
Agenci, którzy przejmują rutynowe kroki złożonych spraw i przekazują decyzje ludziom, z kosztem każdej obsłużonej sprawy.
Chatboty AI
Chatboty i asystenci do obsługi klienta i wsparcia wewnętrznego, którzy odpowiadają z twoich danych, działają przez zatwierdzone narzędzia i przekazują sprawy ludziom.
Tworzenie serwerów MCP
Serwery MCP łączące zatwierdzone wewnętrzne API z asystentami AI, z wąskimi uprawnieniami, akceptacją zmian i testami.
Trenowanie własnych modeli
Mały model open-weight wytrenowany do jednego zadania i porównany z twoim obecnym modelem pod względem kosztu i dokładności.
Testowanie systemów AI
Testy akceptacyjne i strategie testów dla aplikacji LLM, chatbotów i agentów, w języku, którego twój zespół QA już używa.
Inżynieria ewaluacji AI
Ewaluacje produktów AI, agentów i RAG zbudowane na śladach z twojego systemu, z zestawem testów i bramką wydania w twoim repozytorium.
Ewaluacja agentów AI
Ewaluacja agentów, które działają w twoich systemach: wyniki, wywołania narzędzi i powtarzalność przebiegów.
Ewaluacja systemów RAG
Asystenci odpowiadający z twoich dokumentów, testowani pod kątem wyszukiwania i odpowiedzi, w każdym języku twoich użytkowników.
Z bloga
Alokacja kosztów LLM
Jak wyjaśnić rachunek za LLM według zespołu, zadania i zaakceptowanego wyniku: oznaczaj zapytania w bramce, wyceniaj je tak, jak wystawiana jest faktura, rozdzielaj koszty wspólne według jawnej reguły i co miesiąc uzgadniaj wynik z finansami.
Kontrola jakości routingu LLM
Jak kierować proste zapytania do tańszych modeli, nie ukrywając spadków jakości: testuj router jak klasyfikator, trzymaj fallbacki osobno i zapisuj, który model naprawdę odpowiedział.
Budżet opóźnień LLM
Jak ustalić, dlaczego funkcja AI działa wolno: rozbij każde zapytanie na kolejkę, retrieval, model i narzędzia, popraw największy element, na który masz wpływ, i mierz ogon rozkładu pod obciążeniem.
Testy regresji aplikacji LLM
Co uruchomić, gdy zmienia się prompt, model, indeks dokumentów lub dostawca: zamrożony zestaw przypadków, najpierw kontrole deterministyczne, sprawdzeni sędziowie i porównanie przypadek po przypadku.
Porozmawiaj z inżynierem
Przynieś listę modeli i zespołów, które masz dziś, nawet przybliżoną. Rozmowa trwa 30 minut i nie wymaga dostępu do twoich systemów.
Rezerwacja odbywa się w Kalendarzu Google.
Wolisz najpierw napisać? Zostaw adres e-mail i kilka zdań, a odpowiemy, proponując terminy.
Sprawdź wersję roboczą w swoim programie pocztowym
Wyślij ją stamtąd, a inżynier odpowie ci osobiście, proponując terminy 30-minutowej rozmowy. Jeśli wersja robocza się nie otworzyła, napisz do nas na adres miki@cloudsail.com.