生成式 AI 已是企業競爭的關鍵基礎設施，但多數企業面臨「模型用得越多、成本越失控、治理越困難」的困境。xLLMOPs 讓 IT 與業務主管在同一平台上掌握所有 LLM 用量、成本與合規狀態，把 AI 從實驗專案推進為可規模化的生產資產。
依延遲、成本、準確度動態路由，主模型失敗自動降級（Fallback）；按請求／用戶／月份的預算追蹤與超額告警，並主動建議切換更省成本的模型。
內建 LoRA／QLoRA 微調與 GPU 佇列，企業可用自有資料訓練專屬模型，兼顧效果與資料主權，擺脫對單一雲端供應商的鎖定。
JWT/OAuth2、RBAC、Rate Limit、Audit Log 內建，符合 SSDLC 開發安全規範，讓 AI 應用通過企業資安與法遵審查。
多模型路由、RAG、Prompt Studio、訓練、監控開箱即用，業務團隊數天內即可上線 AI 應用，無須自建底層工具鏈。
xLLMOPs 採前後端分離的雲原生微服務架構，前端以 Next.js 15 打造互動式控制台，後端為 FastAPI + Celery 的 29 個服務模組，GPU 與 CPU 佇列分離，可獨立擴縮。
Next.js 15.5 + React 18.3 + TypeScript，模型管理 / Prompt Studio / RAG / 訓練 / 監控
Next.js 15.5 + ReactFastAPI 29 個服務模組：/api/agents、/api/knowledge、/api/llm、/api/workflow、/api/training、/api/monitor
FastAPI 29 個服務模組：/apLiteLLM Proxy 統一介面，OpenAI / Anthropic / Azure / 本地模型動態路由 + Fallback
LiteLLM Proxy 統一介面6 種向量 DB：Milvus / pgvector / Qdrant / Weaviate / Pinecone / ChromaDB，支援 Metadata 過濾
6 種向量 DB：Milvus / pgCelery CPU/GPU 分離佇列，承載 RAG、OCR、TTS、LoRA/QLoRA 訓練任務
Celery CPU/GPU 分離佇列Prometheus + Grafana：模型延遲、吞吐、成本即時儀表板
Prometheus + GrafanaxLLMOPs 採前後端分離的雲原生微服務架構，前端以 Next.js 15 打造互動式控制台，後端為 FastAPI + Celery 的 29 個服務模組，GPU 與 CPU 佇列分離，可獨立擴縮。
點任一節點看技術細節，或看請求如何在平台中層層流動。
從每天的日常，到整個組織的治理。
在合規前提下導入多模型客服與文件分析，全程稽核軌跡可追溯
以自有設備手冊微調專屬模型，RAG 即時回答現場維修問題
地端部署確保資料主權，統一治理跨機關 AI 應用成本
差別在「能不能解決你真正的問題」。
| 常見痛點 | xLLMOPs 的優勢 |
|---|---|
| 被單一雲端 AI 供應商鎖定、成本不透明 | 多供應商動態路由 + per-用戶/月預算治理，成本可視可控 |
| 自建 LLM 工具鏈耗時且難維護 | 29+ 服務模組開箱即用，數天上線 |
| 資料須上傳第三方才能微調 | 內建 LoRA/QLoRA，資料留在企業內網 |
| AI 應用難通過資安審查 | SSDLC + RBAC + Audit Log 內建，合規友善 |
可以。xLLMOPs 支援地端／私有雲部署，資料與模型可完全留在內網，內建 SSDLC 安全開發生命週期、JWT / OAuth2 身分驗證、RBAC 角色權限控管、Rate Limiting 流量保護 等安全機制；是否連雲端由你決定、可關閉。
以 Docker 交付、環境就緒後可快速安裝。完整導入 約 1–1 週（依規模與資料量調整），POC 通常以週為單位看到實際效果。
依「平台授權 + 席次 / 模組」訂閱制；地端部署採年度授權。GPU 訓練資源可由客戶自備或委由本公司代管。 下列為示意級距，最終以正式報價單為準。
可透過 API／工具串接既有系統與帳號（SSO）。企業版提供 99.9% 可用性 SLA、4 小時關鍵事件回應、專屬技術窗口。
留下需求，云碩團隊將安排 30 分鐘線上展示。