Il problema
Il vostro team ha un prototipo AI che funziona su un portatile. La produzione è un’altra cosa: il modello deve essere servito in fretta e a un costo prevedibile, i tool vanno esposti agli agenti senza aprire a loro tutta l’azienda, e qualcuno deve poter dimostrare che le risposte siano ancora buone il mese prossimo.
Cosa facciamo
- Inferenza GPU e LLM: modelli aperti serviti con vLLM o Triton su Kubernetes, autoscaling sulla lunghezza della coda, costo per token misurato e un piano per il giorno in cui un nodo GPU si guasta
- Server e gateway MCP: i vostri sistemi interni esposti agli agenti AI con autenticazione, permessi per tool, rate limit e audit log, così potete sapere chi ha chiamato cosa
- LLMOps: deploy, osservabilità, tracing e rollback per i servizi basati su modelli, con la stessa disciplina di qualsiasi altro sistema di produzione
- Supervisione e valutazione dell’AI: un harness di valutazione che gira a ogni modifica, controlli di qualità nella CI e una revisione mensile dei risultati, così che un cambio di modello o di prompt non peggiori le cose in silenzio
- Basi di governance: log e punti di supervisione umana che sostengono i vostri obblighi previsti dall’AI Act dell’UE, inclusi alfabetizzazione sull’AI e trasparenza
Risultati
- Un’inferenza abbastanza veloce, con un costo per richiesta che potete indicare
- Agenti che raggiungono solo i tool che avete deciso
- Una suite di test per il comportamento dell’AI, non solo per il codice
- Evidenze che potete mostrare a un auditor o a un cliente
Contattateci per parlare di ciò che volete far girare.
Vuoi lavorare con noi su questo tema?
Vediamo insieme come possiamo aiutarti con il tuo infrastruttura ai.