Full-stack AI arhitektura

Kako radi.

Sustav, korak po korak — svaka je faza agent ili servis s jasnim zadatkom i predajom sljedećem.

01 · Dizajn infrastrukture

Orkestracija GPU-ova na AWS-u/GCP-u ili serverless endpointi za inferenciju radi skalabilnosti.

02 · Backend logika

Python/FastAPI ili Node.js backendovi koji upravljaju lancima, memorijom i izvršavanjem alata.

03 · Fino podešavanje modela

Treniranje modela Llama-3 ili Mistral na vašem vlasničkom skupu podataka za domensku stručnost.

04 · Korisničko iskustvo

Next.js sučelja optimizirana za streaming teksta i generativne UI komponente.

Građeno za produkciju, u vašem vlasništvu.

Provjereni okviri, a ne tanki omotači. Otvorite bilo koju mogućnost i pogledajte tehniku, stack i skicu implementacije.

Privatni hosting LLM-ova

Pokretanje open-source modela unutar vašeg VPC-a za potpuni suverenitet nad podacima i privatnost.

Privatna AI infrastruktura — Tehnika: inferencija u Docker kontejnerima preko vLLM-a

Za najvišu razinu privatnosti open-source modele (Llama-3, Mixtral) postavljamo na vašu vlastitu cloud infrastrukturu (AWS SageMaker ili Kubernetes). Za generiranje tokena visoke propusnosti koristimo vLLM ili TGI (Text Generation Inference) kontejnere. Vaši podaci nikad ne napuštaju vaš VPC; težine, ulazi i izlazi su vaši.

Stack: Kubernetes, vLLM, HuggingFace, AWS EC2 g5.xlarge

Multimodalna integracija

Spajanje modela za tekst, sliku (Stable Diffusion) i zvuk u jedan tijek aplikacije.

Jedinstveni generativni pipeline — Tehnika: orkestracija latentnog prostora

Gradimo aplikacije koje vide, čuju i govore. Modele ulančavamo: GPT-4 za logiku, ElevenLabs za glas i Stable Diffusion za vizuale. Upravljamo neurednim ulazima i izlazima između tih modela — pretvaramo audio međuspremnike u tekst, tekst u promptove i slike u base64 — i stvaramo besprijekorno, gotovo čarobno korisničko iskustvo.

Stack: OpenAI Vision, ElevenLabs API, Stability AI, FFmpeg

Pipelineovi za evaluaciju

Automatizirani okviri testiranja „LLM kao sudac“ koji osiguravaju da kvaliteta modela ne opada.

CI/CD za LLM-ove (LLMOps) — Tehnika: RAGAS i G-Eval metrike

Softver se kvari; AI odluta. Uvodimo evaluacijske pipelineove koji se pokreću pri svakoj promjeni prompta ili modela. „Sudački model“ (GPT-4) ocjenjuje odgovore vaše aplikacije u odnosu na „zlatni skup podataka“ prema točnosti, tonu i halucinacijama. Te metrike pratimo na nadzornim pločama kako bismo spriječili regresiju u produkciji.

Stack: DeepEval, LangSmith, Arize Phoenix, MLflow

Streaming u stvarnom vremenu

WebSocket arhitektura koja AI tokene odmah prenosi korisniku i smanjuje percipiranu latenciju.

UX arhitektura trenutačnog odziva — Tehnika: Server-Sent Events (SSE) / WebSockets

Čekanje od 10 sekundi na cijeli odlomak djeluje kao kvar. Uvodimo arhitekture sa streamingom odgovora. Backend šalje tokene sučelju čim nastanu. Gradimo prilagođene React hookove koji obrađuju taj tok i u hodu raščlanjuju markdown i blokove koda, pa aplikacija djeluje živo i responzivno.

Stack: FastAPI StreamingResponse, Vercel AI SDK, React Server Components

Typical stack: Next.js, Python/FastAPI, Docker/Kubernetes, HuggingFace, AWS Bedrock

Od eksperimenta do produkcije.

Opseg definiramo na vašem stacku, isporučujemo prvi mjereni sustav i vodimo ga u odnosu na polaznu vrijednost koju možete pratiti.