DevOps e infrastruttura cloud

Infrastruttura AI Privata

Ospita i modelli di AI e gli agenti del tuo prodotto dove controlli i dati tu. Li distribuiamo nella tua infrastruttura o in un ambiente isolato concordato, poi li valutiamo, dimensioniamo, mettiamo in sicurezza, monitoriamo e aggiorniamo.

Parliamo del tuo progettoParla dell'hosting AI privato

Dove gira davvero l'AI del tuo prodotto

Molte funzionalità di AI inviano prompt, documenti e output a un'API di modello di terze parti. Alcuni prodotti hanno bisogno che quell'elaborazione avvenga all'interno di un perimetro che controllano, a causa delle policy sui dati, dei contratti con i clienti o della necessità di fissare le versioni dei modelli. Ospitiamo modelli e agenti per il tuo prodotto nel tuo account cloud, on-premises o in un ambiente isolato concordato, e li gestiamo nel tempo. Questo riguarda il tuo prodotto finito. Gli strumenti di AI che utilizziamo mentre costruiamo il tuo software sono una decisione a parte.

Infrastruttura AI assistita dall'AI e guidata da esperti

Come l'IA assiste

  • Valutazione dei modelli candidati rispetto al tuo set di valutazione, con controlli automatizzati e valutati dal modello che gli ingegneri verificano a campione.
  • Stesura della configurazione di serving, autoscaling e infrastruttura per la revisione degli ingegneri.
  • Analisi dei test di carico e dei dati di utilizzo per suggerire il dimensionamento del calcolo, inclusa l'eventuale necessità di GPU.
  • Revisione dei log dei modelli e degli agenti per far emergere errori, chiamate a strumenti insolite e cali nella qualità delle risposte.

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Scelta del modello, ponderando qualità delle risposte, licenze, dimensione e costo di esecuzione rispetto al tuo caso d'uso.
  • Dimensionamento del calcolo: GPU solo quando il carico di lavoro misurato le richiede.
  • Confini di rete, controllo degli accessi e cosa viene registrato, conservato o autorizzato a uscire dall'ambiente.
  • Approvazione del rilascio per le modifiche a modelli, prompt e permessi degli agenti, dopo una valutazione di regressione.

Cosa resta entro il tuo confine

Confine illustrativo per un assistente documentale interno; le linee reali vengono concordate con te prima che venga distribuito qualsiasi cosa.

  • Entro il tuo confine

    • Prompt, documenti caricati e output dei modelli
    • Pesi dei modelli e i server che eseguono l'inferenza
    • Indici di ricerca ed embedding costruiti dai tuoi file
    • Log e dati di valutazione, conservati solo nei limiti consentiti dalla tua policy
    • Chiamate degli agent agli strumenti nei sistemi interni, ciascuna con permessi circoscritti

  • Attraversa il confine solo con approvazione

    • Nuove versioni dei modelli, introdotte dopo le verifiche di licenza e valutazione
    • Metriche aggregate di utilizzo e latenza per una dashboard esterna
    • Esempi oscurati condivisi con un fornitore di software per risolvere un problema
    • Chiamate di fallback a una API di modello esterna, se le consenti

  • Resta all'esterno

    • API di modelli di terze parti e i fornitori che le gestiscono
    • Analytics o tracciamento degli errori ospitati che registrerebbero il testo dei prompt
    • Telemetria dei fornitori dal software di serving, disattivata dove possibile

Cosa configuriamo e gestiamo

Hosting, valutazione e operazioni per la tua AI

  • Selezione e valutazione dei modelli

    Modelli open-weight come Llama, Mistral o Qwen confrontati sui tuoi esempi per qualità delle risposte, velocità, licenze e costo di esecuzione.

  • Serving e scaling

    Server di inferenza come vLLM dietro un'API interna, con accodamento delle richieste, batching e autoscaling dimensionati sulla domanda reale.

  • Calcolo dimensionato correttamente

    Capacità CPU, GPU o mista dimensionata a partire dai test di carico. Spesso modelli più piccoli o quantizzati bastano allo scopo; le GPU vengono aggiunte solo quando il carico di lavoro lo richiede.

  • Confini di accesso e di rete

    Rete privata, endpoint autenticati, accesso basato sui ruoli e connessioni in uscita controllate, così che prompt e output restino entro il confine concordato.

  • Logging e monitoraggio

    Latenza, errori, throughput, utilizzo delle risorse e segnali sulla qualità delle risposte vengono monitorati, con un logging progettato intorno a ciò che può essere archiviato.

  • Aggiornamenti di modello, prompt e agent

    Aggiornamenti rilasciati solo dopo la valutazione di regressione, oltre alle operazioni sugli agent in produzione: permessi degli strumenti, punti di approvazione, log delle esecuzioni e subentro umano.

Chi ha bisogno di AI ospitata privatamente

L'AI del tuo prodotto non può più inviare prompt e documenti a una API di modello esterna, e nessuno nel team ha mai eseguito modelli in produzione prima.

  • Fornitori di software i cui acquirenti enterprise non consentono che i loro dati raggiungano API di modelli esterne
  • Team regolamentati che devono mantenere documenti e log dei modelli sulla propria infrastruttura
  • Team che costruiscono assistenti interni su file riservati, come contratti o dati del personale

Richieste tipiche di AI privata

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Spostare una funzionalità funzionante da una API di modello

    Un riassuntore di documenti usa una API commerciale, e il contratto di un grande cliente ora lo vieta. Testeremmo modelli open-weight sui suoi input reali, ospiteremmo nel tuo account cloud uno che soddisfi il tuo livello di qualità e passeremmo ad esso dietro la stessa interfaccia interna.

  • Server senza connessione a internet

    Un sito di distribuzione non consente alcun traffico internet in uscita, quindi i modelli devono girare su server locali. Impacchetteremmo modelli, software di serving e dipendenze per l'installazione offline, e concorderemmo come ogni nuova versione viene verificata prima di essere introdotta.

  • Debug senza archiviare i prompt

    La policy stabilisce che i prompt possono contenere dati personali e non devono essere archiviati, eppure i guasti vanno comunque indagati. Registreremmo per impostazione predefinita metadati e segnali di qualità, e acquisiremmo campioni oscurati solo quando lo approvi, per un periodo limitato.

Dai requisiti ai modelli in funzione

  1. 01

    Definire il confine

    Concordiamo i casi d'uso, quali dati possono essere elaborati, dove si colloca il confine, il carico previsto e il livello di qualità che il tuo set di valutazione verificherà.

  2. 02

    Valutare e dimensionare

    I modelli candidati vengono testati sui tuoi esempi, poi la potenza di calcolo viene dimensionata a partire dai test di carico. Consigliamo le GPU solo se i risultati mostrano che sono necessarie.

  3. 03

    Distribuire e rafforzare

    Serving, controllo degli accessi, regole di rete, logging e monitoraggio vengono distribuiti come codice, poi testati sotto carico e in caso di guasto prima del traffico reale.

  4. 04

    Operare e migliorare

    Monitoraggio, revisioni di capacità e accessi, e aggiornamenti di modello o prompt rilasciati solo dopo che la valutazione di regressione è superata.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

L'AI assiste con il codice dell'infrastruttura e la diagnostica. Scegli dove può elaborare la tua configurazione e i log.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

Cosa esclude l'hosting di AI privata

  • Progettare e costruire la funzionalità AI o l'agent stesso rientra in LLM Integration o Automation Agents; questo servizio ospita, protegge e gestisce i modelli che vi stanno dietro.
  • Addestrare un modello personalizzato rientra in Machine Learning Models, e il fine-tuning di un modello linguistico è compreso in LLM Integration; noi ospitiamo e gestiamo il risultato.
  • Far girare il resto della tua applicazione, come web server, database e release ordinarie, rientra in Managed DevOps & Operations; questo servizio copre i modelli e gli agent.
  • Verifichiamo le licenze dei modelli rispetto all'uso che intendi farne, ma l'approvazione legale su licenze e accordi sui dati resta ai tuoi consulenti legali.

Come si collegano ingegneria, QA e operations

  • Ingegneria AI nel tuo prodotto

    I nostri ingegneri AI collegano i modelli ospitati al tuo prodotto: retrieval, chiamate agli strumenti, flussi di lavoro degli agent e le schermate in cui le persone esaminano, correggono o subentrano.

  • La valutazione come QA

    Il QA mantiene dataset di valutazione e controlli di regressione per la qualità delle risposte, i permessi degli strumenti e la gestione dei guasti, e li esegue prima di ogni modifica di modello o prompt.

  • Progettare per il comportamento dell'AI

    I designer definiscono come appare l'output dell'AI: stati di caricamento e di fallback, fonti e i controlli che le persone usano per correggere o sovrascrivere un risultato.

  • Operazioni dopo il lancio

    Ospitare un modello è diverso dal gestire un'app ordinaria. Teniamo sotto revisione capacità, accesso, aggiornamenti e valutazioni, con ore di supporto concordate in un piano di supporto.

FAQ

Domande frequenti

In cosa è diverso dal pacchetto Ingegneria AI privata / locale?

Private AI Infrastructure è dove gira l'AI del tuo prodotto finito: i modelli e gli agent con cui lavorano i tuoi utenti o il tuo personale. Ingegneria AI privata / locale è un pacchetto di sviluppo: mantiene gli strumenti AI che usiamo mentre costruiamo il tuo software su modelli entro un confine concordato. L'altro pacchetto, Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex, usa agent di coding commerciali. Entrambi i pacchetti possono essere combinati con questo servizio.

Servono GPU per eseguire modelli privati?

Non sempre. Modelli più piccoli o quantizzati possono girare su CPU per attività come classificazione, estrazione o strumenti interni a basso volume. Modelli più grandi, input lunghi e molti utenti simultanei richiedono di solito le GPU. Dimensioniamo la potenza di calcolo a partire dai test di carico sui tuoi casi d'uso reali e consigliamo la configurazione più piccola che soddisfi le tue esigenze di qualità e velocità.

Quali modelli potete ospitare?

Modelli linguistici open-weight come Llama, Mistral, Qwen o Gemma, modelli di embedding e reranking per la ricerca, e modelli specifici per attività che il tuo team ha addestrato. Confrontiamo i candidati sui tuoi stessi esempi e verifichiamo ogni licenza per l'uso che intendi farne prima di consigliarne uno.

L'auto-hosting è più economico di una API di modello?

A volte. A volume basso o irregolare, una API ospitata con condizioni adeguate è spesso più economica e semplice. L'hosting privato ha senso quando i dati devono restare entro il tuo confine, quando hai bisogno di controllo sulle versioni del modello, o quando un volume costante rende economica una capacità dedicata. Confrontiamo entrambe le opzioni con il tuo utilizzo previsto prima che tu ti impegni.

Mantieni l'AI del tuo prodotto entro il tuo confine

Dicci cosa fanno le tue funzionalità AI e dove devono restare i dati. Ti consiglieremo modelli, hosting e un piano operativo adeguati.

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