Juice Factory AI er en europæisk AI-infrastrukturplatform til LLM-inferens, multimodale modeller, RAG og batch-kørsler. Platformen kører i EU-datacentre med fokus på datasikkerhed, lav latens og fuld kontrol over modeller og data.
| Type | VRAM | Konfiguration |
|---|---|---|
| B200 | 80-192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 kerner), 2 TB RAM |
| NVIDIA RTX 6000-klasse | 96 GB | 4×GPU, 1×CPU (64 kerner), 512 GB RAM |
| AMD MI300-klasse | 192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 kerner), 2 TB RAM |
Kubernetes til orkestrering, Docker til isolation
CUDA 12.x, ROCm 6.x til AMD
vLLM, TensorRT-LLM, Text-Gen WebUI, TGI
Automatisk download, kvantisering (INT8, FP16), caching
Security By Default
Dataplacering: Al data og behandling sker inden for EU. Ingen data forlader EU.
Adgangskontrol: API-nøgler, JWT-tokens, rollebaseret adgang, MFA-support
Netværkssegmentering: Isolerede netværk per kunde, ingen delt infrastruktur
Log-politik: Ingen datalagring som standard. Kunden vælger selv retention-politik.
Security By Default
Ved hver inferens-forespørgsel følger data et strengt defineret flow:
Dette dataflow-kort er dokumenteret og versionsstyret, hvilket gør det muligt at gennemgå hvert trin ved sikkerheds- og compliance-revisioner.
For at sikre at ingen inferens-data gemmes eller bruges til træning har vi implementeret:
Inferens-koden mangler skriveadgang til databaser og lagring af kundeindhold. API-gateway og logplatform er konfigureret til ikke at logge request- eller response-body.
Kundespecifikke namespaces og tydelig adskillelse mellem test, staging og produktion for at undgå at debug-logging kommer i produktion.
Logformater indeholder kun teknisk metadata. Ingen felter for prompts eller outputs i standardtilstand.
Al logdata er underlagt tidsbaseret retention hvor data automatisk slettes efter X dage i henhold til kunde- eller platformpolitik.
Ændringer i logpolitik, konfiguration og kodebase logges, hvilket muliggør både interne og eksterne revisioner (f.eks. til ISO/SOC-certificeringer).
Platformen er bygget til lav latens og høj gennemstrømning:
Flere LLM'er kan køre samtidigt på samme infrastruktur. Ressource-pooling gør at modeller deler hardware når kapacitet findes, men hver kunde har isolerede kørsler. Scheduleren prioriterer lav-latens forespørgsler over batch-jobs.
REST API og gRPC til programmatisk adgang. Webhooks til event-notifikationer. SSO via OIDC til nem integration med eksisterende identitetssystemer. SDK'er til Python, JavaScript og Go.
Token-baseret prissætning med tydelig omkostningskontrol. Du betaler per genereret token, med forskellige priser for forskellige modelstørrelser. Ingen opsigelsestid, skalér op og ned efter behov. Volumenrabatter ved langsigtede forpligtelser.
En e-handelsvirksomhed kører en 7B-model til realtidssvar i deres chat. Gennemsnitlig latens <50ms, 99,9% uptime.
Et konsulentfirma indekserer interne dokumenter og kører RAG-forespørgsler mod en 13B-model. Sikkert, ingen data forlader EU.
Et mediebureau genererer tusindvis af produktbeskrivelser om dagen med en 70B-model. Batch-kørsler om natten.
Al data forbliver i EU. Ingen data logges eller gemmes uden din godkendelse. Isolerede netværk per kunde.
Alle åbne modeller (Llama, Mistral, etc.) og egne fine-tuned modeller. Vi hjælper med deployment.
Første token <10ms, efterfølgende <1ms. Batch-jobs skalerer efter behov.
REST API, gRPC, webhooks. SDK'er til Python, JS, Go. Fuld OpenAPI-dokumentation.
Token-baseret prissætning. Kontakt os for præcis prismodel baseret på dine behov.