AI Engineering

Self-hosted AI et LLM privés pour les données sensibles

Tous les workloads IA ne doivent pas vivre dans un cloud public. GI évalue self-hosting, endpoints privés et routing hybride.

Production-first · standards ouverts · auditabilité · exploitation
Ce qu’une approche de production doit fournir
  • Intégration aux systèmes et données existants
  • Evals reproductibles, monitoring et maîtrise des coûts
  • Autorisations, validations, audit trail et rollback sûr
  • Propriété claire du code et des données sans verrouillage inutile
Recherches et besoins associés
self-hosted AIprivate LLMIA on-premiseLLM localRAG données privéesAI model routing