我们从一开始就纳入设计考量的约束条件,而非事后才加以应对。
支撑每一个模型与智能体的底层运营层。
统一的受控入口,在私有与公有模型提供商之间路由请求。
为私有或混合模型服务提供经过合理测算并持续监控的算力。
基于 Kubernetes 的模型服务与智能体部署方案。
在不牺牲可观测性的前提下,降低重复推理产生的成本。
凭证与密钥作为基础设施进行统一管理,而非硬编码在代码中。
为向量数据、日志与模型产物提供结构化存储。
在真正需要之前,而非之后,完成备份与故障切换规划。
覆盖每一次模型与智能体调用的指标、日志与链路追踪。
没有 —— 我们负责在您的公有云、私有云或本地硬件上设计、部署并运营基础设施,必要时也会结合 Dropp Tempo 的基础设施运营能力。
可以 —— 模型网关与推理服务的设计初衷就是与您现有系统集成,而不是将其整体替换。
可以是贵方团队,我们会提供完整文档;也可以由 Cortex 通过托管 AI 运营服务来负责。