पहले production agent तक का समय
- इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम
- 6–18 महीने hiring और build
- Azure OpenAI / Databricks
- तेज़ demo; governance अक्सर बाद में
- cloudstrata AI Foundry
- managed runtime पर हफ्ते
एक सेवा के रूप में एआई प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग
70+ विशेषज्ञ · लिंज़ मुख्यालय · पूरे यूरोप में रिमोट
AI का निर्माण, तैनाती और बड़े पैमाने पर उत्पादन करेंप्लेटफ़ॉर्म ऑर्ग के बिना उत्पादन एआई
एक सेवा के रूप में एआई प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग यह है कि हम आपसे प्लेटफ़ॉर्म ऑर्ग को किराए पर लेने के लिए कहे बिना उत्पादन एआई कैसे प्रदान करते हैं। क्लाउडस्ट्रेटा रणनीतिक क्लाउड सलाहकार को एआई फाउंड्री के साथ जोड़ती है - साझा रनटाइम जिसे हम डिजाइन, निर्माण और संचालित करते हैं: एजेंट, आरएजी, अनुमान रूटिंग, किरायेदारी, रेलिंग और एक प्रबंधित सतह पर मीटरिंग।एक सेवा के रूप में एआई प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग: सलाहकार + एआई फाउंड्री-एजेंट, आरएजी और अनुमान, शासित और पैमाइश। लिंज़ · यूरोप.
अंतर्दृष्टि·जीपीटी-4.1 और एंटरप्राइज फाइन-ट्यूनिंग: 2026 में क्या बदलाव आयाउत्पाद·AI Foundry – governed agents के लिए production AI runtimeग्राहक·Unternehmensdaten.at – कानूनी डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रोडक्शन मेंअंतर्दृष्टि·ओपनशिफ्ट एआई 2.5: वितरित अनुमान और मॉडल सर्विंग अपडेटउत्पाद·AI Foundry – governed agents, RAG और metering अंतर्निहितअंतर्दृष्टि·एआई अनुमान के लिए गेटवे एपीआई: कुबेरनेट्स पर एलएलएम ट्रैफिक को रूट करनाअंतर्दृष्टि·जीपीटी-4.1 और एंटरप्राइज फाइन-ट्यूनिंग: 2026 में क्या बदलाव आयाउत्पाद·AI Foundry – governed agents के लिए production AI runtimeग्राहक·Unternehmensdaten.at – कानूनी डेटा प्लेटफ़ॉर्म प्रोडक्शन मेंअंतर्दृष्टि·ओपनशिफ्ट एआई 2.5: वितरित अनुमान और मॉडल सर्विंग अपडेटउत्पाद·AI Foundry – governed agents, RAG और metering अंतर्निहितअंतर्दृष्टि·एआई अनुमान के लिए गेटवे एपीआई: कुबेरनेट्स पर एलएलएम ट्रैफिक को रूट करना
हम क्या करते हैं
क्लाउड सलाहकार, कस्टम सॉफ़्टवेयर और संचालित AI प्लेटफ़ॉर्म
आपका रोडमैप किसी आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म गिल्ड को खड़ा करने पर निर्भर नहीं होना चाहिए। एक सेवा के रूप में एआई प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग के तहत, हम वास्तुकला, एकीकरण और संचालित एआई फाउंड्री सतह के मालिक हैं, इसलिए संकेत, पुनर्प्राप्ति, अवलोकन और बिलिंग पायलट से पैमाने तक संरेखित रहते हैं। हमारी सेवाओं के बारे में और अधिक जानें
हम किसकी सेवा करते हैं
ग्राहक जो हम पर भरोसा करते हैं।
यदि आपके रोडमैप में स्वायत्त एजेंटों, ज्ञान ग्राउंडिंग, या ग्राहक-सामना वाले सह-पायलटों का उल्लेख है - लेकिन हेडकाउंट चार्ट समर्पित प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरों को छोड़ देते हैं - तो यह स्टोरीलाइन आपकी बाधाओं को ध्यान में रखते हुए लिखी गई थी।
हमारे ग्राहकों के बारे में और जानें
चयनित ग्राहक
जिन संगठनों के लिए हमने परियोजनाएँ प्रदान की हैं।
समाधान
एआई फाउंड्री - एक सेवा के रूप में हमारे एआई प्लेटफॉर्म इंजीनियरिंग के पीछे प्रबंधित रनटाइम।
AI Foundry
cloudstrata AI Foundry
AI Foundry पायलट डेमो और समर्पित प्लेटफ़ॉर्म टीम के बीच की खाई को पाटता है: मल्टी-टेनेंट वर्कस्पेस, मॉडल रूटिंग, पुनर्प्राप्ति पाइपलाइन, मूल्यांकन हुक और उपयोग-आधारित बिलिंग — जब खरीद वास्तविक प्रश्न पूछती है तो तैयार।
आपकी टीमें संकेतों और डेटासेट पर पुनरावृत्ति करती हैं; हम साझा सब्सट्रेट - पहचान सीमाएँ, ऑडिट ट्रेल्स, और परिणामों से जुड़े खर्च को संचालित करते हैं - लैपटॉप में बिखरे हुए छाया प्रयोगों को नहीं।
- किए जाने वाले कार्यों के आधार पर पायलट डिज़ाइन करें - बेंचमार्क नहीं - फिर ब्लास्ट त्रिज्या को चौड़ा करने से पहले मूल्यांकन द्वार संलग्न करें
- एजेंट + कनेक्टर किरायेदारी, ट्रेसिंग और दर सीमा साझा करते हैं इसलिए घटनाएं उबाऊ बनी रहती हैं
- Inference and embeddings workloads metered next to executive KPIs – finance reads the same chart engineering does
- Managed SaaS posture: usage metering and quotas instead of surprise GPU invoices
- RBAC, secrets posture, and isolation primitives sized for regulated narratives
- रोडमैप खरीद, सुरक्षा और बिल्डरों को संरेखित करते हैं - कोई समानांतर स्प्रेडशीट सच्चाई नहीं
प्लैटफ़ॉर्म
जो खरीद और सुरक्षा टीमें मूल्यांकन करती हैं।
एक प्रबंधित सतह पर बहु-किरायेदार एजेंट, पुनर्प्राप्ति, पैमाइश और शासन - वही वास्तुकला जिसे हम एआई फाउंड्री पेज पर विस्तार से बताते हैं।
पूर्ण मंच का अन्वेषण करेंनिर्माण वी.एस. खरीदना
निर्माण या बोल्टिंग के बजाय एआई फाउंड्री क्यों?
खरीद और इंजीनियरिंग के लिए साथ-साथ इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म किराया, हाइपरस्केलर एपीआई और क्लाउडस्ट्रेटा के प्रबंधित रनटाइम की तुलना की जाती है।
| मापदंड | इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम | Azure OpenAI / Databricks | cloudstrata AI Foundry |
|---|---|---|---|
| पहले production agent तक का समय | 6–18 महीने hiring और build | तेज़ demo; governance अक्सर बाद में | managed runtime पर हफ्ते |
| Governance और audit trails | सब कुछ आप design और operate करते हैं | सेवा के अनुसार; अक्सर जोड़-तोड़ | Approvals, RBAC और audit built-in |
| Retrieval pipelines (RAG) | हर use case के लिए custom build | Orchestration आपकी जिम्मेदारी | Managed connectors और citations |
| Cost visibility | अपना FinOps बनाना | Usage कई invoices में बंटा | Agent और workspace के हिसाब से metering |
| EU data residency | आपकी infrastructure choice | Region पर निर्भर configuration | EU-hosted by default |
Governance और audit trails
- इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम
- सब कुछ आप design और operate करते हैं
- Azure OpenAI / Databricks
- सेवा के अनुसार; अक्सर जोड़-तोड़
- cloudstrata AI Foundry
- Approvals, RBAC और audit built-in
Retrieval pipelines (RAG)
- इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम
- हर use case के लिए custom build
- Azure OpenAI / Databricks
- Orchestration आपकी जिम्मेदारी
- cloudstrata AI Foundry
- Managed connectors और citations
Cost visibility
- इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम
- अपना FinOps बनाना
- Azure OpenAI / Databricks
- Usage कई invoices में बंटा
- cloudstrata AI Foundry
- Agent और workspace के हिसाब से metering
EU data residency
- इन-हाउस प्लेटफ़ॉर्म टीम
- आपकी infrastructure choice
- Azure OpenAI / Databricks
- Region पर निर्भर configuration
- cloudstrata AI Foundry
- EU-hosted by default
सगाई कैसे चलती है
खोज से उत्पादन तक - स्पष्ट मील के पत्थर के साथ।
प्रत्येक स्प्रिंट पुनर्प्राप्ति निष्ठा, विलंबता लिफाफे और लागत लिफाफे के बारे में तीव्र परिकल्पनाओं को उजागर करता है - अस्पष्ट एआई आशावाद नहीं।
1
खोज बैठक
हम आपके लक्ष्यों, चुनौतियों और तकनीकी परिदृश्य के बारे में सीखते हैं। कोई बाध्यता नहीं - बस एक खुला आदान-प्रदान।
2
समाधान प्रस्तुति
हम एम्बेडिंग स्टोर्स, ऑर्केस्ट्रेशन, ऑब्जर्वेबिलिटी और प्रोक्योरमेंट डैशबोर्ड्स को बांधने वाले आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करते हैं - टेराफॉर्म वास्तविकताओं से अलग किए गए स्लाइडवेयर नहीं।
3
प्रस्ताव एवं योजना
स्पष्ट दायरा, समयरेखा और व्यावसायिक शर्तें। हम शुरू करने से पहले मील के पत्थर पर संरेखित होते हैं।
4
कार्यान्वयन
इंजीनियर जोड़ी-प्रोग्राम एकीकरण, सीआई/सीडी लेन और एलएलएमओपीएस सुरक्षा उपाय - लॉग संकेतों और पुनर्प्राप्ति उद्धरणों में निहित डेमो के साथ।
5
समर्थन एवं पुनरावृत्ति
हम आपके साथ हैं: लॉन्च समर्थन, अनुकूलन और निरंतर सुधार।
फ़ील्ड नोट्स
एआई प्लेटफॉर्म के किनारे से सिग्नल।
पुनर्प्राप्ति अर्थशास्त्र, अनुमान मुद्रा, और शांत रोलआउट अनुक्रमण पर निबंध - प्रचार रील नहीं।
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जीपीटी-4.1 और एंटरप्राइज फाइन-ट्यूनिंग: 2026 में क्या बदलाव आया
OpenAI का GPT-4.1 परिवार तेज़ अनुमान, लंबा संदर्भ और परिष्कृत फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ़्लो लाता है। देखें कि उद्यमों को अपग्रेड, माइग्रेशन पथ और लागत प्रभाव का मूल्यांकन कैसे करना चाहिए।
और अधिक जानें
OpenShift
ओपनशिफ्ट एआई 2.5: वितरित अनुमान और मॉडल सर्विंग अपडेट
Red Hat OpenShift AI 2.5 मल्टी-जीपीयू अनुमान, मॉडल मेश रूटिंग और एमएलओपीएस पाइपलाइन में सुधार करता है। जानें कि ओपनशिफ्ट पर एलएलएम सेवा प्रदान करते समय प्लेटफ़ॉर्म टीमों को किस योजना की योजना बनानी चाहिए।
और अधिक जानेंKubernetes
एआई अनुमान के लिए गेटवे एपीआई: कुबेरनेट्स पर एलएलएम ट्रैफिक को रूट करना
कुबेरनेट्स गेटवे एपीआई प्रवेश और यातायात प्रबंधन के लिए मानक बन रहा है - जिसमें एआई अनुमान भी शामिल है। कैनरी रोलआउट, दर सीमित करने और मल्टी-मॉडल रूटिंग के लिए पैटर्न का अन्वेषण करें।
और अधिक जानें- बादलमल्टी-रीजन एज़्योर एआई: 2026 में क्षमता योजना और विफलताMarch 16, 2026
- ऐओपनएआई रीज़निंग मॉडल: एंटरप्राइज़ एआई के लिए ओ1 और ओ3 का क्या मतलब हैMarch 15, 2026
- ऐचैटजीपीटी एपीआई और डेवलपर प्लेटफॉर्म: बिल्डर्स के लिए नया क्या हैMarch 14, 2026
क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म स्थिति
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