LLMOps · MLOps · AIOps
AI 工程化与 AIOps
让 AI 应用可靠上线，让 AI 为运维提效
大模型应用从 Demo 到生产，需要的不只是模型本身，还有评测、部署、监控、成本与安全的完整工程体系。同时，AI 也正在改变运维本身——从告警降噪到根因分析，再到智能运维助手。我们帮助企业在这两个方向上稳妥落地。
- LLMOps
- MLOps
- AIOps
- RAG
- 私有化部署
- GPU 集群
- 智能运维助手
常见挑战
您是否也遇到这些问题？
AI 应用停留在 Demo 阶段
原型效果不错，但缺少评测、监控与回滚机制，不敢放到生产环境。
推理成本与资源难以掌控
GPU 资源紧张且昂贵，调用量与费用增长缺乏可见性与治理手段。
运维数据多，洞察少
海量指标、日志和告警堆积，排障仍然依赖人工逐条翻查。
服务内容
我们能为您做什么
LLMOps：大模型应用工程化
为 RAG、智能体等大模型应用建立从开发、评测到发布、监控的工程闭环。
- 提示词与版本管理
- 离线评测集与自动化回归
- 线上质量、延迟与成本监控
模型服务与私有化部署
在自有机房或云上部署开源大模型与推理服务，兼顾性能、成本与数据合规。
- vLLM / Ollama 推理服务
- Kubernetes GPU 调度与弹性
- 模型网关、限流与配额
AIOps：智能运维
利用机器学习与大模型对运维数据进行分析，缩短从发现问题到定位根因的时间。
- 告警聚合与降噪
- 异常检测与趋势预测
- 基于知识库的故障诊断助手
AI 安全与治理
在享受 AI 效率的同时控制风险，满足企业内部与监管的合规要求。
- 数据脱敏与访问控制
- 提示注入与输出内容防护
- 调用审计与成本分摊
实施路径
如何落地
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01
场景识别
梳理候选场景，按业务价值与可行性评估优先级。
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02
原型验证
以真实数据快速构建原型，并建立评测基准。
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03
生产化
完成部署、监控、安全与成本治理，灰度上线。
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04
持续优化
基于线上反馈与评测结果持续迭代模型与应用。
交付物
您将获得
- AI 场景评估与落地路线图
- 模型推理平台与网关架构
- 评测数据集与自动化评测流水线
- AI 应用可观测性与成本看板
- 运维知识库与智能诊断助手原型
衡量标准
用数据说话
评测通过率
模型或应用版本在评测集上的质量表现
推理性能
首 Token 延迟、吞吐量与可用性
单位成本
每次请求或每千 Token 的推理成本
定位时间
引入 AIOps 前后故障根因定位时长的变化
常用技术栈
- Kubernetes
- vLLM
- Ollama
- Dify
- LangChain
- LlamaIndex
- MLflow
- Milvus
- OpenTelemetry
- Langfuse
- Prometheus
FAQ
常见问题
必须使用某一家的大模型吗？
不必。我们的方案保持模型无关，可对接国内外主流商业模型 API，也可部署 Qwen、DeepSeek、GLM 等开源模型，并通过统一网关管理。
数据安全如何保障？
对于敏感数据，推荐私有化部署模型与向量库，数据不出企业网络；同时在网关层实现脱敏、权限控制与完整的调用审计。
AIOps 需要先有完善的监控吗？
需要一定的数据基础。如果监控体系尚不完善，建议先结合 SRE 稳定性工程 补齐可观测性，AIOps 的效果会更好。
从一次现状评估开始
告诉我们您的团队规模、技术栈和当前最痛的问题，我们会给出一份可执行的改进建议。