LLMOP para servicio e inferencia de modelos
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- Implemente cualquier LLM de código abierto dentro de su canalización de LLMOps mediante configuraciones preconfiguradas y ajustadas al rendimiento
- Intégrese sin problemas con Hugging Face, registros privados, o cualquier centro de modelos, totalmente gestionado dentro de su plataforma LLMOps
- Aproveche los modelos de servidores líderes del sector, como VLLM y jerga SG para inferencias de baja latencia y alto rendimiento
- Habilitar Escalado automático de GPU, apagado automático y aprovisionamiento inteligente de recursos en toda su infraestructura de LLMOP.
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Atiende cualquier LLM con servidores modelo de alto rendimiento como vLLM y SGLang, con escalado automático de GPU y una infraestructura LLMOP rentable.
Afinación eficiente
- Soporte de ajuste fino sin código y de código completo en conjuntos de datos personalizados
- LoRa y QLoRa para una adaptación eficiente de rango bajo
- Reanude la formación sin problemas con puesto de control soporte en todas sus canalizaciones de LLMOP
- Un clic despliegue de modelos ajustados con los mejores modelos de servidores de su clase
- Canalizaciones de formación automatizadas con funciones integradas seguimiento de experimentos integrado en sus flujos de trabajo de LLMOps
- Soporte de capacitación distribuido para una optimización de modelos más rápida y a gran escala
Controle el uso de la IA con una puerta de enlace de IA que unifica el acceso a los modelos, aplica las cuotas y garantiza la observabilidad y la seguridad.
Puerta de enlace de IA segura y escalable
- UN API unificada capa para servir y administrar modelos en OpenAI, Llama, Gemini y otros proveedores
- Incorporado gestión de cuotas y control de acceso para hacer cumplir el uso seguro y gobernado del modelo dentro de su plataforma LLMOps
- Estadísticas en tiempo real para el uso, el costo y el rendimiento para mejorar la observabilidad de los LLMOP
- Inteligente reintentos automáticos y alternativos para garantizar la confiabilidad en todas sus canalizaciones de LLMOP
Flujos de trabajo rápidos y estructurados en la pila LLMOP
- Experimenta e itera usando mensaje controlado por versiones ingeniería
- Corre Pruebas A/B en todos los modelos para optimizar el rendimiento
- Mantenga la trazabilidad total de los cambios rápidos dentro de su plataforma LLMOps
Rastreo y barreras para los flujos de trabajo de LLMOP
- Capturar trazas completas de indicaciones, respuestas, uso de tokens y latencia
- Supervise el rendimiento, tasas de finalización y anomalías
- Intégralo con barandas para la detección de PII y la moderación de contenido en las canalizaciones de LLMOP
Despliegue de RAG con un clic
- Implementa todos los componentes RAG con un solo clic, incluidos VectorDB, modelos de incrustación, frontend y backend
- Infraestructura configurable para optimizar el almacenamiento, la recuperación y el procesamiento de consultas
- Gestione las crecientes bases de documentos con la escalabilidad de LLMOP nativa de la nube
Gestione los ciclos de vida de los agentes - desde el despliegue hasta la observabilidad, en cualquier marco, impulsado por su plataforma LLMOps.
LLMOP para la gestión del ciclo de vida de los agentes de IA
- Ejecute y escale agentes en cualquier marco utilizando su infraestructura de LLMOps
- Soporte para LangChain, AutoGen, CrewAI y agentes personalizados
- Orquestación de agentes independiente del marco con monitoreo de LLMOP incorporado
- Soporte para la orquestación de múltiples agentes, lo que permite a los agentes interactuar, compartir contexto y ejecutar tareas de forma autónoma
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Integración del servidor MCP en su pila de LLMOps
- Conecta de forma segura los LLM a herramientas como Slack, GitHub y Confluence mediante el protocolo MCP
- Implemente servidores MCP en configuraciones de VPC, locales o aisladas con un control total de los datos
- Permita el uso inmediato de herramientas nativas sin envoltorios, totalmente integradas en su pila de LLMOP
- Controle el acceso con RBAC y OAuth2 y rastree cada llamada con la observabilidad integrada
Preparado para la empresa
Sus datos y modelos están alojados de forma segura dentro de su infraestructura local o en la nube
Cumplimiento y seguridad
Estándares SOC 2, HIPAA y GDPR para garantizar una protección de datos sólidaGobernanza y control de acceso
Control de acceso basado en roles SSO + (RBAC) y registro de auditoríaSoporte y confiabilidad empresariales
Soporte ininterrumpido con respaldo de SLA SLA de respuesta
Implemente TrueFoundry en cualquier entorno
VPC, local, aislada o en varias nubes.
Ningún dato sale de tu dominio. Disfrute de una soberanía total, aislamiento y cumplimiento de nivel empresarial en cualquier lugar TrueFoundry ejecuta
Preguntas frecuentes
¿Qué es un LLMOP y por qué es importante?
Las LLMOP (Large Language Model Operations) se refieren a la práctica de gestionar la totalidad
ciclo de vida de los modelos lingüísticos de gran tamaño: desde la formación y el ajuste hasta la implementación, la inferencia,
supervisión y gobernanza. LLMops ayuda a las organizaciones a incorporar las aplicaciones de GenAI a
producción fiable y a escala. TrueFoundry proporciona una plataforma LLMops de nivel de producción
que simplifica y acelera todo este proceso.
ciclo de vida de los modelos lingüísticos de gran tamaño: desde la formación y el ajuste hasta la implementación, la inferencia,
supervisión y gobernanza. LLMops ayuda a las organizaciones a incorporar las aplicaciones de GenAI a
producción fiable y a escala. TrueFoundry proporciona una plataforma LLMops de nivel de producción
que simplifica y acelera todo este proceso.
¿En qué se diferencian los LLMOP de los MLOP tradicionales?
Si bien mLOps admite una amplia gama de modelos de aprendizaje automático, LLmOps está diseñado específicamente para GenAI y
grandes modelos lingüísticos. Incluye capacidades como la orquestación de servidores modelo y la transmisión rápida
administración, observabilidad a nivel de token, marcos de agentes y acceso seguro a las API.
La plataforma LLMOps de TrueFoundry gestiona estos flujos de trabajo específicos de GenAI de forma nativa, a diferencia de
herramientas genéricas de MLOps.
grandes modelos lingüísticos. Incluye capacidades como la orquestación de servidores modelo y la transmisión rápida
administración, observabilidad a nivel de token, marcos de agentes y acceso seguro a las API.
La plataforma LLMOps de TrueFoundry gestiona estos flujos de trabajo específicos de GenAI de forma nativa, a diferencia de
herramientas genéricas de MLOps.
¿Por qué debería invertir en una plataforma LLMOP dedicada como TrueFoundry?
Una plataforma LLMops dedicada elimina la necesidad de unir herramientas de infraestructura, monitoreo y evaluación. TrueFoundry permite el despliegue seguro, la experimentación rápida, la observabilidad y la optimización de costos en una sola plataforma. Esto permite a los equipos pasar del prototipo a la producción con mayor rapidez y, al mismo tiempo, mantener la gobernanza y la confiabilidad empresariales.
¿Cuáles son las características principales de la plataforma LLMOps de TrueFoundry?
La plataforma LLMOps de TrueFoundry integra el control de versiones, las pruebas B y el ajuste rápido para cada modelo básico. Los componentes clave de los LLMOP incluyen el ajuste automatizado de los hiperparámetros y la supervisión de la calidad de los datos. Estas funciones son compatibles con aplicaciones de IA complejas al optimizar los recursos computacionales y garantizar un rendimiento uniforme de la LLM en todos los conjuntos de datos.
¿Puedo implementar la plataforma LLMops de TrueFoundry en mi infraestructura?
Sí. TrueFoundry admite la implementación en su VPC, nube privada o entorno local. Esto garantiza el control total de los datos confidenciales, el cumplimiento de las políticas de seguridad internas y una integración perfecta con la infraestructura existente, al tiempo que mantiene la escalabilidad y el rendimiento de nivel empresarial.
¿Cómo mejoran los LLMOP la observabilidad y la depuración?
Esta plataforma LLMops mejora el rendimiento del modelo a través de métricas de rendimiento y análisis de datos en tiempo real. Los ingenieros utilizan métricas de evaluación básica y evaluación bilingüe para los suplentes para depurar los modelos de aprendizaje automático. Al hacer un seguimiento de los comentarios de las personas y modelar las operaciones, se obtiene una visibilidad profunda del comportamiento de la inteligencia artificial en los entornos de producción en vivo.
¿La plataforma LLMOps de TrueFoundry es segura y cumple con las normas?
Nuestra plataforma LLMOps empresarial prioriza la seguridad de la IA empresarial mediante el cumplimiento de RBAC y SOC 2. Garantizamos la calidad de los datos y protegemos los datos confidenciales mediante el aislamiento multiusuario. Al integrar la integración continua y los estrictos protocolos de preparación de datos, la plataforma mantiene un entorno seguro para implementar cualquier modelo lingüístico de gran tamaño.
¿Qué modelos y marcos son compatibles con la plataforma LLMops de TrueFoundry?
La plataforma LLMOps de TrueFoundry admite modelos lingüísticos como Mistral y LLama, junto con los modelos ML tradicionales. No depende de ningún marco y se integra con herramientas de ciencia de datos y transformadores que se abrazan. Ya sea que utilice un modelo básico o sistemas de IA personalizados, nuestra plataforma facilita la implementación y el escalado de los modelos sin problemas.
¿Puedo usar la plataforma LLMOps de TrueFoundry para administrar varios equipos y proyectos?
Sí, la plataforma LLMOps empresarial de TrueFoundry está diseñada para múltiples inquilinos, lo que permite a los equipos de ingeniería de datos gestionar distintos proyectos. Puede monitorear los recursos computacionales, realizar un seguimiento de los costos y organizar la recopilación de datos para tareas específicas. Esta estructura mejora la experiencia de usuario de las grandes organizaciones que amplían sus iniciativas generativas de inteligencia artificial y ciencia de datos.
¿Qué tan rápido puedo empezar a usar TrueFoundry para LLMOP?
Puede lanzar nuestra plataforma LLMOps en minutos utilizando plantillas de anuncios prediseñadas y flujos de trabajo de desarrollo de IA. La plataforma acelera la preparación de datos y la automatización de la atención al cliente. Con modelos de operaciones automatizados, su equipo puede pasar rápidamente de la recopilación inicial de datos a entornos de producción de alto rendimiento con una fricción mínima.
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