01
直接アクセス
システムを検査し、トレードオフを指定して作業を行うエンジニアと直接話し合います。
私たちが解決するもの
AI 機能を経済的に耐久性のあるものにします
応答時間、サービスの効率、インフラストラクチャの規律によって、機能が規模に耐えられるかどうかが決まります。 私たちは、GPU の低い使用率、過大なモデル、脆弱なルーティング、貧弱なバッチ処理、キャッシュの欠落など、無駄が隠れている場所で作業します。
それは通常次のように表示されます 製品エクスペリエンスを損なう遅い p95 と p99, 使用率が低く、サービスの選択肢が乏しいため、GPU 支出が増加しています, 安定性を伴わずにコストが増加する自動スケーリングのドリフト, and プロファイリングとコストの可視性が弱い不透明なサービング スタック.
得られるもの
- レイテンシ、スループット、コスト動作に関するサービス アーキテクチャのレビュー
- ルーティング、バッチ処理、キャッシュ、ハードウェア配置にわたる最適化計画
- トークン、リクエスト、キュー、使用率のプロファイリングの可視性
- より安全なスケーリングとパフォーマンス回帰制御のためのロールアウト戦略
- 製品トラフィックとビジネス上の制約に関係するコスト モデル
補償範囲と配送
サービングスタック
- モデル提供アーキテクチャとエンジンの選択
- バッチ処理、キャッシュ、同時実行性、およびキューの動作
- 量子化およびランタイム最適化パス
- モデルルーティング、フォールバックロジック、リクエストシェーピング
性能とコスト
- GPU および CPU の配置戦略
- レイテンシの内訳とプロファイリング手法
- 使用率分析とスケーリングポリシーのレビュー
- 実稼働トラフィックに対する予算を考慮した推奨事項
代表的な出力
- サービス提供とルーティングのアーキテクチャ マップ
- レイテンシとコストのボトルネック分析
- シーケンスによる最適化ロードマップ
- モニタリングと回帰ガードの推奨事項
ビジネスフィット
- AI 製品が生産規模に近づいています
- 推論費用が増加し、応答時間が不安定なチーム
- マージンがサービス効率に依存するプラットフォーム
- インフラストラクチャに膨大なコストをかけずに AI 機能を必要とする組織
02
限界のある最初のステップ
ほとんどのエンゲージメントは、膨大な範囲を保持するのではなく、レビュー、監査、プロトタイプ、または焦点を絞ったビルドから始まります。
03
証拠第一
より明確な範囲、より明確な優先順位、そして精査の下で企業が守ることができる次の動きを持って退職します。
配達
先輩主導
直接的な技術コミュニケーション
カバレッジ
AI、システム、セキュリティ
スタック全体にわたる 1 つのチーム
市場
ヨーロッパ、アメリカ、シンガポール
主要なエンジニアリングハブにわたるクライアント
個人データ
プライバシーを厳守
GDPR、英国 GDPR、CCPA/CPRA、PIPEDA、DPA/SCC 対応