DevOps & molninfrastruktur

Privat AI-infrastruktur

Hosta din produkts AI-modeller och agenter där du kontrollerar datan. Vi driftsätter dem i din infrastruktur eller en överenskommen isolerad miljö, och utvärderar, dimensionerar, säkrar, övervakar och uppdaterar dem sedan.

Diskutera ditt projektDiskutera privat AI-hosting

Var din produkts AI faktiskt körs

Många AI-funktioner skickar prompter, dokument och utdata till ett tredjeparts-modell-API. Vissa produkter behöver den bearbetningen inom en gräns de kontrollerar, på grund av datapolicy, kundavtal eller behovet av att låsa modellversioner. Vi hostar modeller och agenter för din produkt i ditt molnkonto, on-premises eller i en överenskommen isolerad miljö, och driver dem över tid. Detta handlar om din färdiga produkt. AI-verktygen vi använder medan vi bygger din mjukvara är ett separat beslut.

AI-assisterad, expertledd AI-infrastruktur

Hur AI hjälper till

  • Poängsättning av kandidatmodeller mot din utvärderingsuppsättning, med automatiserade och modellbedömda kontroller som ingenjörer stickprovskontrollerar.
  • Utkast till konfiguration för serving, autoskalning och infrastruktur för ingenjörsgranskning.
  • Analys av belastningstester och användningsdata för att föreslå dimensionering av beräkningskraft, inklusive huruvida GPU:er behövs över huvud taget.
  • Granskning av modell- och agentloggar för att synliggöra fel, ovanliga verktygsanrop och försämringar i svarskvalitet.

Vad våra experter ansvarar för

  • Modellval, där svarskvalitet, licensiering, storlek och driftkostnad vägs mot ditt användningsfall.
  • Dimensionering av beräkningskraft: GPU:er endast när den uppmätta arbetsbelastningen behöver dem.
  • Nätverksgränser, åtkomstkontroll och vad som loggas, lagras eller tillåts lämna miljön.
  • Släppgodkännande för ändringar av modell, prompt och agentbehörighet, efter regressionsutvärdering.

Vad som stannar inom din gräns

Illustrativ gräns för en intern dokumentassistent; de verkliga linjerna kommer vi överens om med dig innan något distribueras.

  • Inom din gräns

    • Prompter, uppladdade dokument och modellutdata
    • Modellvikter och servrarna som kör inferens
    • Sökindex och inbäddningar byggda från dina filer
    • Loggar och utvärderingsdata, behållna endast så länge din policy tillåter
    • Agentens verktygsanrop till interna system, vart och ett med avgränsade behörigheter

  • Korsar endast med godkännande

    • Nya modellversioner, införda efter licens- och utvärderingskontroller
    • Aggregerade användnings- och latensmått för en extern instrumentpanel
    • Maskade exempel som delas med en programvaruleverantör för att lösa ett problem
    • Reservanrop till ett externt modell-API, om du tillåter dem

  • Stannar utanför

    • Tredjeparts modell-API:er och leverantörerna som driver dem
    • Hostad analys eller felspårning som skulle registrera promptext
    • Leverantörstelemetri från serving-programvara, avstängd där det är möjligt

Vad vi sätter upp och driver

Hosting, utvärdering och drift för din AI

  • Modellval och utvärdering

    Öppenviktsmodeller såsom Llama, Mistral eller Qwen jämförda på dina egna exempel vad gäller svarskvalitet, hastighet, licensiering och driftkostnad.

  • Serving och skalning

    Inferensservrar såsom vLLM bakom ett internt API, med köhantering av förfrågningar, batchning och autoskalning dimensionerad efter verklig efterfrågan.

  • Rätt dimensionerad beräkningskraft

    CPU-, GPU- eller blandad kapacitet dimensionerad utifrån belastningstester. Mindre eller kvantiserade modeller gör ofta jobbet; GPU:er läggs bara till när arbetsbelastningen kräver det.

  • Åtkomst- och nätverksgränser

    Privat nätverk, autentiserade endpoints, rollbaserad åtkomst och kontrollerade utgående anslutningar, så att prompter och utdata stannar inom den överenskomna gränsen.

  • Loggning och övervakning

    Latens, fel, genomströmning, resursanvändning och signaler för svarskvalitet spåras, med loggning utformad utifrån vad som får lagras.

  • Uppdateringar av modell, prompt och agent

    Uppdateringar släpps först efter regressionsutvärdering, plus drift av distribuerade agenter: verktygsbehörigheter, godkännandepunkter, körningsloggar och manuellt övertagande.

Vem behöver privat hostad AI

Din produkts AI kan inte längre skicka prompter och dokument till ett externt modell-API, och ingen i teamet har kört modeller i produktion tidigare.

  • Programvaruleverantörer vars företagsköpare inte tillåter att deras data når externa modell-API:er
  • Reglerade team som måste behålla dokument och modellloggar på sin egen infrastruktur
  • Team som bygger interna assistenter över konfidentiella filer, såsom kontrakt eller HR-register

Typiska förfrågningar om privat AI

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • Flytta en fungerande funktion bort från ett modell-API

    En dokumentsammanfattare använder ett kommersiellt API, och en stor kunds kontrakt förbjuder det nu. Vi skulle testa modeller med öppna vikter på dess verkliga indata, hosta en som uppfyller din kvalitetsnivå i ditt molnkonto och växla över bakom samma interna gränssnitt.

  • Servrar utan internetanslutning

    En driftsplats tillåter ingen utgående internet, så modeller måste köras på lokala servrar. Vi skulle paketera modeller, serving-programvara och beroenden för offline-installation, och komma överens om hur varje ny version kontrolleras innan den förs in.

  • Felsökning utan att lagra prompter

    Policyn säger att prompter kan innehålla personuppgifter och inte får lagras, men fel behöver ändå undersökas. Vi skulle logga metadata och kvalitetssignaler som standard, och fånga maskade stickprov endast när du godkänner det, under en begränsad period.

Från krav till körande modeller

  1. 01

    Definiera gränsen

    Vi kommer överens om användningsfall, vilka data som får behandlas, var gränsen ligger, förväntad belastning och kvalitetsnivån som din utvärderingsuppsättning ska testa.

  2. 02

    Utvärdera och dimensionera

    Kandidatmodeller testas på dina exempel, sedan dimensioneras beräkningskapacitet utifrån belastningstester. Vi rekommenderar GPU:er endast om resultaten visar att de behövs.

  3. 03

    Distribuera och härda

    Serving, åtkomstkontroll, nätverksregler, loggning och övervakning distribueras som kod, sedan belastnings- och feltestas innan verklig trafik.

  4. 04

    Drift och förbättring

    Övervakning, kapacitets- och åtkomstöversyner samt modell- eller promptuppdateringar släpps först efter att regressionsutvärderingen godkänts.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

AI hjälper till med infrastrukturkod och diagnostik. Välj var den får bearbeta er konfiguration och era loggar.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Vad privat AI-hosting utesluter

  • Att designa och bygga själva AI-funktionen eller agenten är LLM Integration eller Automation Agents; denna tjänst hostar, säkrar och driver modellerna bakom den.
  • Att träna en anpassad modell är Machine Learning Models, och att finjustera en språkmodell omfattas av LLM Integration; vi hostar och driver resultatet.
  • Att köra resten av din applikation, såsom webbservrar, databaser och vanliga releaser, är Managed DevOps & Operations; denna tjänst omfattar modellerna och agenterna.
  • Vi kontrollerar modelllicenser mot din avsedda användning, men juridiskt godkännande av licenser och dataavtal ligger kvar hos din egen juridiska rådgivare.

Hur utveckling, QA och drift hänger ihop

  • AI-utveckling i din produkt

    Våra AI-ingenjörer kopplar hostade modeller till din produkt: hämtning, verktygsanrop, agentarbetsflöden och de skärmar där människor granskar, korrigerar eller tar över.

  • Utvärdering som QA

    QA upprätthåller utvärderingsdatauppsättningar och regressionskontroller för svarskvalitet, verktygsbehörigheter och felhantering, och kör dem före varje modell- eller promptändring.

  • Design för AI-beteende

    Designers formar hur AI-utdata visas: laddnings- och reservtillstånd, källor och de kontroller människor använder för att korrigera eller åsidosätta ett resultat.

  • Drift efter lansering

    Att hosta en modell är annorlunda än att köra en vanlig app. Vi håller kapacitet, åtkomst, uppdateringar och utvärderingar under översyn, med supporttimmar överenskomna i en supportplan.

FAQ

Vanliga frågor

Hur skiljer sig detta från paketet Privat / Lokal AI-utveckling?

Private AI Infrastructure är där din färdiga produkts AI körs: modellerna och agenterna som dina användare eller din personal arbetar med. Privat / Lokal AI-utveckling är ett utvecklingspaket: det håller AI-verktygen vi använder när vi bygger din programvara på modeller inom en överenskommen gräns. Det andra paketet, Claude Code / OpenAI Codex-utveckling, använder kommersiella kodningsagenter. Båda paketen kan kombineras med denna tjänst.

Behöver vi GPU:er för att köra privata modeller?

Inte alltid. Mindre eller kvantiserade modeller kan köras på CPU:er för uppgifter som klassificering, extrahering eller interna verktyg med låg volym. Större modeller, långa indata och många samtidiga användare behöver vanligtvis GPU:er. Vi dimensionerar beräkningskapacitet utifrån belastningstester på dina verkliga användningsfall och rekommenderar den minsta uppsättning som uppfyller dina krav på kvalitet och hastighet.

Vilka modeller kan ni hosta?

Språkmodeller med öppna vikter såsom Llama, Mistral, Qwen eller Gemma, inbäddnings- och omrankningsmodeller för sökning, samt uppgiftsspecifika modeller som ditt team har tränat. Vi jämför kandidater på dina egna exempel och kontrollerar varje licens mot din avsedda användning innan vi rekommenderar en.

Är self-hosting billigare än ett modell-API?

Ibland. Vid låg eller ojämn volym är ett hostat API med lämpliga villkor ofta billigare och enklare. Privat hosting är meningsfullt när data måste stanna inom din gräns, när du behöver kontroll över modellversioner, eller när stadig volym gör dedikerad kapacitet ekonomisk. Vi jämför båda mot din förväntade användning innan du binder dig.

Håll din produkts AI inom din gräns

Berätta för oss vad dina AI-funktioner gör och var data måste stanna. Vi rekommenderar modeller, hosting och en driftsplan som matchar.

Diskutera ditt projektPlanera din privata AI-uppsättning