Juice Factory AI er en europeisk AI-infrastrukturplattform for LLM-inferens, multimodale modeller, RAG og batch-kjøringer. Plattformen kjører i EU-datasentre med fokus på datasikkerhet, lav latens og full kontroll over modeller og data.
| Type | VRAM | Konfigurasjon |
|---|---|---|
| B200 | 80-192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 kjerner), 2 TB RAM |
| NVIDIA RTX 6000-klasse | 96 GB | 4×GPU, 1×CPU (64 kjerner), 512 GB RAM |
| AMD MI300-klasse | 192 GB | 8×GPU, 2×CPU (128 kjerner), 2 TB RAM |
Kubernetes for orkestrering, Docker for isolasjon
CUDA 12.x, ROCm 6.x for AMD
vLLM, TensorRT-LLM, Text-Gen WebUI, TGI
Automatisk nedlasting, kvantisering (INT8, FP16), caching
Security By Default
Dataposisjon: All data og behandling skjer innenfor EU. Ingen data forlater EU.
Tilgangskontroll: API-nøkler, JWT-tokens, rollebasert tilgang, MFA-støtte
Nettverkssegmentering: Isolerte nettverk per kunde, ingen delt infrastruktur
Logg-policy: Ingen datalagring som standard. Kunden velger selv retention-policy.
Security By Default
For hver inferens-forespørsel følger data en strengt definert flyt:
Dette dataflyt-kartet er dokumentert og versjonskontrollert, noe som gjør det mulig å gjennomgå hvert trinn ved sikkerhets- og compliance-revisjoner.
For å sikre at ingen inferens-data lagres eller brukes til trening har vi implementert:
Inferens-koden mangler skrivetilgang til databaser og lagring for kundeinnhold. API-gateway og loggplattform er konfigurert til ikke å logge request- eller response-body.
Kundespesifikke namespaces og tydelig separasjon mellom test, staging og produksjon for å unngå at debug-logging havner i produksjon.
Loggformatene inneholder kun teknisk metadata. Ingen felter for prompts eller outputs i standardmodus.
All loggdata er underlagt tidsbasert retention hvor data automatisk slettes etter X dager i henhold til kunde- eller plattformpolicy.
Endringer i loggpolicy, konfigurasjon og kodebase logges, noe som muliggjør både interne og eksterne revisjoner (f.eks. for ISO/SOC-sertifiseringer).
Plattformen er bygget for lav latens og høy gjennomstrømning:
Flere LLM-er kan kjøre samtidig på samme infrastruktur. Ressurs-pooling gjør at modeller deler maskinvare når kapasitet finnes, men hver kunde har isolerte kjøringer. Scheduleren prioriterer lav-latens forespørsler over batch-jobber.
REST API og gRPC for programmatisk tilgang. Webhooks for event-notifikasjoner. SSO via OIDC for enkel integrasjon med eksisterende identitetssystemer. SDK-er for Python, JavaScript og Go.
Token-basert prissetting med tydelig kostnadskontroll. Du betaler per generert token, med forskjellige priser for forskjellige modellstørrelser. Ingen oppsigelsestid, skaler opp og ned etter behov. Volumrabatter ved langsiktige forpliktelser.
Et e-handelsselskap kjører en 7B-modell for sanntidssvar i chatten deres. Gjennomsnittlig latens <50ms, 99,9% uptime.
Et konsulentfirma indekserer interne dokumenter og kjører RAG-spørringer mot en 13B-modell. Sikkert, ingen data forlater EU.
Et mediebyrå genererer tusenvis av produktbeskrivelser per dag med en 70B-modell. Batch-kjøringer om natten.
All data blir i EU. Ingen data logges eller lagres uten din godkjenning. Isolerte nettverk per kunde.
Alle åpne modeller (Llama, Mistral, etc.) og egne fine-tuned modeller. Vi hjelper med deployment.
Første token <10ms, etterfølgende <1ms. Batch-jobber skalerer etter behov.
REST API, gRPC, webhooks. SDK-er for Python, JS, Go. Full OpenAPI-dokumentasjon.
Token-basert prissetting. Kontakt oss for eksakt prismodell basert på dine behov.