لایهی زیرساختی موردنیاز برای اجرای هوش مصنوعی سازمانی بهصورت پایدار، خصوصی و در مقیاس محیط تولید.
محدودیتهایی که از ابتدا در طراحی لحاظشان میکنیم، نه بعداً.
لایهی عملیاتی زیر هر مدل و ایجنت.
یک نقطهی ورود واحد و تحت کنترل که درخواستها را میان ارائهدهندگان مدل، چه خصوصی و چه عمومی، مسیریابی میکند.
منابع محاسباتی متناسبسازیشده و پایششده برای سرویسدهی مدل در محیط خصوصی یا ترکیبی.
استقرار مبتنی بر Kubernetes برای سرویسهای مدل و ایجنتها.
کاهش هزینههای تکراری inference بدون از دست دادن مشاهدهپذیری.
مدیریت اعتبارنامهها و کلیدها بهعنوان بخشی از زیرساخت، نه بهصورت جاسازیشده در کد.
ذخیرهسازی ساختاریافته برای بردارها (vectors)، لاگها و artifactهای مدل.
برنامهریزی پشتیبانگیری و failover پیش از نیاز واقعی، نه پس از آن.
متریکها، لاگها و traceها در سراسر هر فراخوانی مدل و ایجنت.
خیر — ما زیرساخت را در Cloud شما، Cloud خصوصی یا سختافزار On-premise طراحی، مستقر و راهبری میکنیم؛ در موارد مرتبط، از عملیات زیرساختی Dropp Tempo نیز بهره میگیریم.
بله — Gatewayهای مدل و سرویسهای inference بهگونهای طراحی شدهاند که با آنچه هماکنون دارید یکپارچه شوند، نه اینکه بهطور کامل جایگزین آن شوند.
یا تیم خود شما با مستندات کامل، یا Cortex از طریق عملیات مدیریتشدهی هوش مصنوعی.