AI factory: אימון, הסקה, vLLM, MLOps
ה-AI הפנימי שלכם, מאורח אצלכם, בעלות מבוקרת
API של LLM מושלמים לאב-טיפוס, הרסניים לתיעוש. חוות AI מארחת את המודלים, הנתונים והצינורות שלכם: העלות הופכת להשקעה מופחתת, לא לחשבונית מתנפחת.
מקרי שימוש
- LLM פנימי על המסמכים והידע העסקי שלכם, בלי דליפת נתונים
- Fine-tuning של מודלים בקוד פתוח (Llama, Mistral, Qwen) על הנתונים שלכם
- הסקה בנפח גבוה: עוזרים, RAG, חילוץ, סיווג
- תאימות GDPR מחמירה: בריאות, משפט, פיננסים, ביטחון
ארכיטקטורת ייחוס
- Serving
- vLLM או TGI עם batching רציף וקוונטיזציה: התפוקה הטובה ביותר לכל GPU בקוד פתוח.
- אימון
- צינורות fine-tuning (LoRA, QLoRA, מלא) מתוזמרים על ידי Slurm או Kubernetes לפי קנה מידה.
- נתונים
- קליטה, וקטוריזציה וניהול גרסאות של מערכי נתונים, עם אחסון בביצועים גבוהים ל-checkpoints.
- MLOps
- רישום מודלים, הערכה רציפה, פריסות canary וניטור סחף בייצור.
מה תקבלו
- 01
מחקר עלות API מול אירוח עצמי על הנפחים האמיתיים שלכם, עם נקודת איזון מתומחרת
- 02
מחסנית AI פרוסה: serving, צינורות, ניטור
- 03
מודלים שהוערכו על מקרי השימוש שלכם עם מדדי איכות
- 04
Runbook, הדרכה והעברה מלאה
שאלות נפוצות
- האם מודל בקוד פתוח באמת יכול להחליף API קנייני?
- לרוב מקרי השימוש העסקיים (RAG, חילוץ, סיווג, עוזרים פנימיים), כן: מודל בקוד פתוח שעבר fine-tuning על הנתונים שלכם משתווה או עולה על איכות ה-API הגנרי. אנחנו מוכיחים זאת בהערכה כמותית לפני כל פריסה.
- מאיזה נפח אירוח עצמי הופך לרווחי?
- ככלל אצבע, מכמה עשרות מיליוני טוקנים ביום בשימוש מתמשך, נקודת האיזון היא בין 12 ל-24 חודשים. האבחון מחשב אותה במדויק עם הנפחים והמודלים שלכם.