Loading
Loading
Servirea modelelor de producție la scară cu latență redusă, cost controlat, observabilitate completă și guvernanță enterprise — de la endpoint-uri REST cu autoscaling la conducte de mare debit în loturi.
Inferența este locul unde AI furnizează valoare utilizatorilor, clienților și sistemelor din aval — iar acea valoare depinde în întregime de fiabilitate, latență și predictibilitatea costurilor. Un model care produce rezultate strălucite este inutil dacă răspunde în trei secunde sau costă mai mult per interogare decât permite cazul de afaceri. Infrastructura de inferență NOVACORE este proiectată de la primele principii pentru servirea în producție: pool-uri cu autoscaling care potrivesc capacitatea cu cererea, servirea modelelor cuantizate care reduce costul hardware fără a degrada calitatea, modele de implementare dedicate și partajate și observabilitate completă asupra fiecărei cereri — latență, debit de tokeni, rate de eroare și atribuirea costurilor. Guvernanța este integrată la nivelul de servire: registre de modele aprobate, aplicarea gardurilor de protecție, filtrarea conținutului și jurnalizarea de audit asigură că fiecare endpoint de inferență este conform, monitorizat și auditabil.
Răspunsuri rapide și consecvente pentru sarcini de producție. Țintă sub 100 ms time-to-first-token pentru aplicații interactive și generare de tokeni în flux cu latență inter-token previzibilă. Infrastructură de servire a modelelor optimizată pentru implementări în timp real orientate către utilizator, unde fiecare milisecundă contează.
Capacitatea se potrivește automat cu cererea fără risipă. Pool-urile de inferență se scalează în funcție de adâncimea cozii de cereri, utilizarea GPU și țintele de latență. Scalare în sus pentru a absorbi vârfurile de trafic în timpul orelor de program sau lansărilor de produse; scalare în jos în perioadele liniștite pentru a controla costurile — totul fără intervenție manuală.
Costul per cerere monitorizat, atribuit și optimizat. Analiza costurilor în timp real arată cheltuielile pe model, endpoint, chiriaș și perioadă de timp. Setați alerte de buget și plafoane de cheltuieli pentru a preveni facturile surpriză. Servirea modelelor cuantizate reduce costul per token de până la 4 ori comparativ cu implementarea în precizie completă.
Metrici, jurnale și urme pentru fiecare cerere. Monitorizați rata de generare a tokenilor, time-to-first-token, latența inter-token, utilizarea memoriei GPU și ratele de eroare ale cererilor pe toate endpoint-urile. Tablouri de bord integrate cu Prometheus și Grafana, plus jurnalizare structurată exportabilă către platformele SIEM ale clienților.
Chiriașii și sarcinile de lucru menținute strict separate. Fiecare endpoint de inferență rulează în propriul namespace cu alocare GPU dedicată, limite de memorie și politici de rețea. Fără cache-uri de modele partajate, fără scurgeri de cache KV între chiriași, fără risc de amestecare a datelor de prompt sau răspuns între clienți.
Registre de modele aprobate, aplicarea gardurilor de protecție și jurnalizare de audit la nivelul de servire. Doar modelele autorizate pot fi implementate pe endpoint-uri de producție. Filtrarea conținutului, detectarea PII și regulile de validare a ieșirilor sunt aplicate înainte ca răspunsurile să ajungă la utilizatori. Fiecare cerere de inferență este jurnalizată cu trasabilitate completă.
Diferitele sarcini de lucru de inferență necesită modele de implementare diferite. NOVACORE suportă întregul spectru — de la endpoint-uri dedicate permanent active pentru aplicații critice, la pool-uri partajate optimizate pentru costuri pentru procesare în lot și experimentare.
Secure AI and high-performance computing for enterprises, governments and research.