Juice Factory AI è una piattaforma di infrastruttura AI europea per inferenza LLM, modelli multimodali, RAG ed elaborazione batch. La piattaforma funziona in data center UE con focus su sicurezza dei dati, bassa latenza e controllo completo su modelli e dati.
| Tipo | VRAM | Configurazione |
|---|---|---|
| B200 | 80-192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 core), 2 TB RAM |
| Classe NVIDIA RTX 6000 | 96 GB | 4×GPU, 1×CPU (64 core), 512 GB RAM |
| Classe AMD MI300 | 192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 core), 2 TB RAM |
Kubernetes per orchestrazione, Docker per isolamento
CUDA 12.x, ROCm 6.x per AMD
vLLM, TensorRT-LLM, Text-Gen WebUI, TGI
Download automatico, quantizzazione (INT8, FP16), caching
Security By Default
Posizione dati: Tutti i dati e l'elaborazione avvengono nell'UE. Nessun dato lascia l'UE.
Controllo accessi: Chiavi API, token JWT, accesso basato su ruoli, supporto MFA
Segmentazione rete: Reti isolate per cliente, nessuna infrastruttura condivisa
Politica log: Nessuna archiviazione dati per impostazione predefinita. Il cliente sceglie la propria politica di conservazione.
Security By Default
Per ogni richiesta di inferenza, i dati seguono un flusso rigorosamente definito:
Questa mappa del flusso dati è documentata e versionata, rendendo possibile rivedere ogni passaggio durante gli audit di sicurezza e conformità.
Per garantire che nessun dato di inferenza venga archiviato o utilizzato per l'addestramento, abbiamo implementato:
Il codice di inferenza non ha accesso in scrittura ai database e allo storage dei contenuti dei clienti. L'API gateway e la piattaforma di logging sono configurati per non registrare i corpi di richiesta o risposta.
Namespace specifici per cliente e chiara separazione tra test, staging e produzione per evitare che il logging di debug finisca in produzione.
I formati di log contengono solo metadati tecnici. Nessun campo per prompt o output in modalità standard.
Tutti i dati di log sono soggetti a conservazione temporale in cui i dati vengono automaticamente eliminati dopo X giorni secondo la policy del cliente o della piattaforma.
Le modifiche alla policy di logging, configurazione e codebase vengono registrate, consentendo audit interni ed esterni (ad es. per certificazioni ISO/SOC).
La piattaforma è costruita per bassa latenza e alto throughput:
Più LLM possono funzionare simultaneamente sulla stessa infrastruttura. Il pooling di risorse consente ai modelli di condividere hardware quando la capacità esiste, ma ogni cliente ha esecuzioni isolate. Lo scheduler prioritizza le richieste a bassa latenza rispetto ai job batch.
REST API e gRPC per accesso programmatico. Webhook per notifiche di eventi. SSO tramite OIDC per integrazione facile con sistemi di identità esistenti. SDK per Python, JavaScript e Go.
Prezzi basati su token con controllo chiaro dei costi. Paghi per token generato, con prezzi diversi per diverse dimensioni di modelli. Nessun lock-in, scala su e giù secondo necessità. Sconti sul volume per impegni a lungo termine.
Un'azienda e-commerce esegue un modello 7B per risposte in tempo reale nella loro chat. Latenza media <50ms, 99,9% uptime.
Una società di consulenza indicizza documenti interni ed esegue query RAG contro un modello 13B. Sicuro, nessun dato lascia l'UE.
Un'agenzia media genera migliaia di descrizioni di prodotti quotidianamente con un modello 70B. Esecuzioni batch di notte.
Tutti i dati rimangono nell'UE. Nessun dato viene registrato o archiviato senza la tua approvazione. Reti isolate per cliente.
Tutti i modelli aperti (Llama, Mistral, ecc.) e modelli fine-tuned personalizzati. Aiutiamo con il deployment.
Primo token <10ms, successivi <1ms. I job batch scalano secondo necessità.
REST API, gRPC, webhook. SDK per Python, JS, Go. Documentazione OpenAPI completa.
Prezzi basati su token. Contattaci per prezzi esatti in base alle tue esigenze.