La couche d'infrastructure nécessaire pour exploiter l'IA d'entreprise de manière fiable, privée et à l'échelle de la production.
Des contraintes que nous intégrons dès la conception, pas après coup.
La couche opérationnelle sous-jacente à chaque modèle et chaque agent.
Un point d'entrée unique et contrôlé qui achemine les requêtes entre fournisseurs de modèles, privés et publics.
Des ressources de calcul dimensionnées et supervisées pour la diffusion de modèles privés ou hybrides.
Déploiement basé sur Kubernetes pour les services de modèles et les agents.
Réduire les coûts d'inférence redondants sans sacrifier l'observabilité.
Identifiants et clés gérés comme des composants d'infrastructure, et non intégrés au code.
Un stockage structuré pour les vecteurs, les journaux et les artefacts de modèles.
Une planification de la sauvegarde et du basculement avant d'en avoir besoin, pas après.
Métriques, journaux et traces pour chaque appel de modèle et d'agent.
Non — nous concevons, déployons et exploitons l'infrastructure sur votre cloud, votre Cloud privé ou votre matériel On-premise, y compris via les opérations d'infrastructure de Dropp Tempo lorsque cela est pertinent.
Oui — les passerelles de modèles et les services d'inférence sont conçus pour s'intégrer à votre existant, et non pour le remplacer intégralement.
Soit votre équipe, avec une documentation complète, soit Cortex via les opérations IA managées.