Wdrożenie i wersjonowanie modelu
Powiązanie artefaktów modelu, ustawień runtime i kwantyzacji z konkretną wersją klienta.
Kontrolowana ścieżka inferencji — od aplikacji do układu GPU.
Warstwa technologiczna ma zapewniać powtarzalne, mierzalne i przenośne wdrożenia modeli na dedykowanych konfiguracjach infrastruktury.
01Aplikacja klienta
02Prywatne uwierzytelnione API
03Środowisko inferencji klienta
04Runtime modelu
05Dedykowany węzeł GPU
06Warstwa monitoringu i audytu
Operacje
Warstwy operacyjne
Prywatna sieć i uwierzytelnianie
Ograniczenie tras, uwierzytelnienie żądań i przyszłe warianty prywatnej łączności.
Kontrola storage i logów
Definicja przechowywania modelu, logowania żądań i retencji zgodnie z polityką wdrożenia.
Monitoring
Pomiar dostępności, opóźnień, przepustowości, pamięci i mocy bez domyślnego ujawniania promptów.
Usuwanie i odtworzenie
Udokumentowane procedury wygaszania, usuwania danych i czystego odtworzenia środowiska.
Przyszła przenośność
Powtarzalne profile wdrożenia możliwe do przenoszenia między kompatybilnymi europejskimi centrami danych.
Open source pod kontrolą operacyjną
Oparte na sprawdzonych komponentach open source, wyróżnione orkiestracją, optymalizacją i kontrolą operacyjną.
Zależnie od obciążenia runtime może używać niezależnych projektów open source, takich jak llama.cpp, vLLM lub SGLang, ze standardowym formatem API zgodnym z OpenAI. Projekty te nie są własnością INFERENC.
llama.cppvLLMSGLangAPI zgodne z formatem OpenAI
Zweryfikowane obecnie
✓ Lokalne prywatne API
✓ Uruchamianie dużego modelu na wielu GPU
✓ Lokalnie kontrolowany runtime
✓ Brak zależności od zewnętrznego dostawcy modelu
Plan badań i rozwoju
→ Automatyczny dobór konfiguracji
→ Produkcyjny cykl życia tenanta
→ Przenośne profile wdrożenia
→ Dowody operacyjne gotowe do audytu