För organisationer
Ge interna team en styrd chatt- och API-tjänst för godkända modeller utan att skicka prompter eller data till en publik AI-leverantör.
LLMaaS
Tillgänglig på begäran
Privata AI-tjänster på GPU:er som du styr.
WECORE Cloud driftsätter och driftar hanterad modellservering för din organisation eller dina kunder, med godkända modeller med öppna vikter, chatt och ett OpenAI-kompatibelt API på din infrastruktur.
Hanterad modellservering
OpenAI-kompatibelt API
Utvalda modeller med öppna vikter
Privat i grunden
Produktvyn nedan visar den privata chatt- och API-upplevelse som levereras på GPU-kapacitet som organisationen äger eller hyr.
Förhandsvisning av LLM-arbetsytan med exempeldata; tjänsten, modellen och konversationen är endast illustrativa.
En hanterad LLM-tjänst för din organisation eller dina kunder
Beställ en privat AI-tjänst på GPU-infrastruktur som du styr, med tydliga gränser för prompter, programdata, modeller och åtkomst.
För tjänsteleverantörer
Förvandla din GPU-infrastruktur till ett hanterat erbjudande för modellservering med en utvald katalog, tenantåtkomst, förbrukningshistorik och tjänstepolicyer.
Vad dina användare kan göra
Använda en godkänd modell genom privat chatt eller ett OpenAI-kompatibelt API och ansluta organisationens program med välkända klientbibliotek.
Vad ditt infrastrukturteam får
Kontroll över modellgodkännande, GPU-tilldelning, API-åtkomst, identitet, förbrukningshistorik, datagränser, övervakning, uppdateringar och tjänstens livscykel.
Så driftsätter och driftar WECORE plattformen
Vi validerar GPU- och modellkompatibilitet, driftsätter serveringsstacken på din infrastruktur, integrerar åtkomst och övervakning samt sköter den avtalade löpande driften.
Dedikerad
En GPU-server per tjänst
OpenAI-kompatibelt
Drop-in /v1-API för chatt och completions
Öppna modeller
Verifierad katalog plus kompatibla öppna modeller
Självhostad
Körs på dina GPU:er, data stannar kvar
Arbetsflöde
Från modell till endpoint, utan att lämna ditt moln.
WECORE skapar en dedikerad LLM-tjänst för en modell med öppna vikter som organisationen har godkänt. Tjänsten körs på en GPU-server i din organisations projekt och har en inbyggd chattflik och ett OpenAI-kompatibelt API – utan att ditt team behöver sätta samman serveringsstacken.
1
Välj en modell
Välj en utvald modell med öppna vikter ur driftsättningskatalogen för ditt användningsfall: följa användarinstruktioner, föra samtal eller generera kod.
2
Välj GPU-resurser
Välj en GPU-konfiguration och en inledande resurstilldelning från kapacitet som organisationen styr. Kontroller före start bekräftar att GPU-minne och kvot räcker för modellen.
3
Starta i ett steg
WECORE driftsätter modelltjänsten och webbchatten åt dig. Modellens fasta vikter hämtas från Hugging Face och serveras – den första starten tar några minuter för stora modeller – tjänstens hälsa kontrolleras och åtkomsten skyddas med en API-nyckel per tjänst.
4
Chatta och integrera
Använd den inbyggda webbchatten, eller peka dina appar mot den OpenAI-kompatibla endpointen med tjänstens API-nyckel – strömmande svar ingår.
Användningsfall
Vad team kör på tjänsten
Varje användningsfall innehåller utvalda modellförval, lämplig GPU-dimensionering och ett chatt- eller API-gränssnitt anpassat för uppgiften.
Chatt
Privat chatt och assistenter
Sätt upp en intern assistent på en privat endpoint – ett alternativ till publika chattjänster, där prompter och samtal stannar i din driftsättning.
Qwen2.5-7B
Nemotron Nano 9B
Utvecklarverktyg
Kodassistans
Servera en godkänd modell bakom det OpenAI-kompatibla API:et för IDE-assistenter och kodgranskningsflöden, på en dedikerad GPU-server i din driftsättning.
Nemotron Nano 30B-A3B
Qwen2.5-7B
Reproducerbara körningar
Forskning och experiment
Ge forsknings- och applikationsteam en privat endpoint med fasta modellversioner och nycklar per tjänst, så att experiment förblir reproducerbara och åtkomsten avgränsad.
Nemotron Nano 4B
Qwen2.5-0.5B
Plattform
Ett fokuserat kontrollager för modellservering med öppen källkod.
LLMaaS är inte ännu en modell. Tjänsten samlar modeller med öppna vikter, hanterad modellservering och ett webbgränssnitt på GPU-kapacitet du redan äger, med inbyggd kontroll över driftsättning och åtkomst.
llm-service
Exempelpost
model: Qwen2.5-7B-Instruct
engine: vLLM
api: openai-compatible /v1
plan: definieras per driftsättning
access: https + per-service API key
state: Ready
Exempel på en tjänstepost; värdena är endast illustrativa.
Utvald modellkatalog
Utgå från modeller med öppna vikter som organisationen har godkänt, fasta versioner och lämpliga standardinställningar. Katalogen visar modellerna som är tillgängliga för driftsättningen.
OpenAI-kompatibel endpoint
Ett stabilt /v1-API för chatt och completions låter befintliga SDK:er, AI-agenter och verktyg ansluta via LLM-tjänstens API-adress och tjänstens API-nyckel.
Kompatibilitet kontrolleras före driftsättning
Varje modell körs som en hanterad tjänst på en dedikerad server. Vi kontrollerar GPU-minne, kontextgränser och planbehörighet innan tjänsten skapas.
Publicerad tjänstestatus
Tjänstens adress publiceras först när modellservern passerar sina hälsokontroller, och panelen visar tjänstens tillstånd genom provisionering, drift och stopp.
Privat i grunden
Prompter, svar och vikter stannar på lagring i ditt moln – vid inferens görs inga API-anrop till tredje part och ingen dataexport till en modelleverantör.
Kontrollera passform och plankostnad före skapandet
Granska GPU-minnespassform, projektkvot och den konfigurerade planens timuppskattning innan tjänsten skapas. Du kan själv stoppa och starta tjänsten när som helst.
Öppen stack
Modellservering med öppen källkod, sammansatt och hanterad.
LLMaaS paketerar komponenter som forsknings- och plattformsteam redan litar på i ett driftsättningsflöde med självbetjäning.
Modellservering
Modellservering med vLLM
OpenAI-kompatibelt API
Modellvikter från Hugging Face
GPU-acceleration
Gränssnitt
Webbchatt
Bildanalysgränssnitt
REST + SDK:er
Strömmande svar
Modeller
Qwen2.5
NVIDIA Nemotron
Öppna modeller per driftsättning
Plattform
Din egen GPU-kapacitet
Dedikerad server per tjänst
API-nycklar per tjänst
Hälsokontroller och tjänstestatus
Därför WECORE Cloud
Hostade LLM-API:er jämfört med självdriftade
Dimension
Hostade LLM-API:er
WECORE LLMaaS
Var det körs
Leverantörens SaaS, delad miljö
GPU-kapacitet du äger, i ditt moln
Var data lagras
Prompter och data lämnar ditt nätverk
Prompter, vikter och loggar stannar i ditt moln
Modellkontroll
Leverantörens modeller och versioner
Organisationsgodkända modeller med öppna vikter och fasta versioner
Integration
Proprietära endpoints
OpenAI-kompatibelt API – använd tjänstens API-adress och nyckel
Kostnadsmodell
Per token, mätt per anrop
Den konfigurerade planens timuppskattning, visad före skapandet
Vanliga frågor
Om LLM-as-a-Service
Vad tjänsten gör, vad den erbjuder och hur den passar in i din WECORE-infrastruktur
Det är en dedikerad LLM-tjänst: en modell med öppna vikter som organisationen har godkänt körs på en GPU-server i din organisations projekt. Tjänsten har en inbyggd chattflik och ett OpenAI-kompatibelt API som skyddas av en API-nyckel för tjänsten.
Välj bland de modeller med öppna vikter som organisationen har godkänt för driftsättningen. Den verifierade katalogen levererar familjerna Qwen2.5 och NVIDIA Nemotron som testade konfigurationer. Utöver den kan WECORE driftsätta fritt släppta modeller med öppna vikter – däribland Llama-varianter, Mistral- och DeepSeek-utgåvor – där licensen tillåter driftsättning och modellen passar tillgänglig GPU-konfiguration och serveringsmiljö. Varje katalogpost får en fast version och lämpliga standardinställningar, kontrollerade mot din GPU-konfiguration och dina kontextgränser.
Nej – katalogen väljs ut av din organisation ur de godkända modellfamiljerna. Tjänsten serverar modeller: den tränar eller finjusterar dem inte och hostar inga kundlevererade vikter.
Genom ett OpenAI-kompatibelt /v1-API för chatt och completions. Ange LLM-tjänstens API-adress och tjänstens API-nyckel i dina befintliga SDK:er, ramverk för AI-agenter och verktyg – ingen kod behöver skrivas om. En inbyggd webbchatt ingår för den som inte vill skriva kod.
Ingenstans utanför din miljö. Prompter, svar, modellvikter och loggar stannar på lagring som tilldelats organisationen i infrastruktur som du styr. Vid inferens görs inga API-anrop till tredje part och ingen data överförs till en modelleverantör. När tjänsten skapas hämtas den godkända modellens fasta vikter från Hugging Face – det enda utgående beroendet – och den första starten tar några minuter beroende på modellstorleken.
På GPU-kapacitet i infrastruktur som din organisation kontrollerar. Varje modell körs som en hanterad tjänst på en dedikerad server i din organisations projekt, skyddad av en API-nyckel per tjänst. WECORE driftar serveringslagret på den infrastrukturen. Kör du ingen molngrund ännu kan uppdraget omfatta driftsättning av det öppna infrastrukturlager som tjänsten körs på.
WECORE driftsätter tjänsten och driftar serveringslagret. Ditt infrastrukturteam äger modellgodkännande, GPU-tilldelning, API-åtkomst, priser och datagränser; dina användare äger sina tjänster, prompter och nycklar. WECORE övervakar tjänstens hälsa, samordnar uppgraderingar och hanterar incidenter inom den ansvarsfördelning som avtalats för din driftsättning. Panelåtkomsten är rollbaserad, och administrativa åtgärder registreras i manipuleringssäkra revisionsposter. Hårdvara och lokaler ligger kvar hos infrastrukturägaren om det inte ingår separat; hela ansvars- och åtkomstmodellen finns på prissidan.
Ja. Tjänstediagnostiken visar beredskap och hälsa, och panelen visar tjänstens tillstånd genom hela livscykeln – med uttryckligt stopp och start som håller kostnaden under kontroll. Före skapandet visar panelen den konfigurerade planens timuppskattning; prissättning och affärsvillkor definieras för driftsättningen.
De är generella plattformar som du bygger på: KaaS för containerbaserade applikationer och HPC-plattformen för hanterade batch- och parallellberäkningar. LLMaaS är en färdig produkt snarare än en plattform – den serverar öppna modeller bakom ett chattgränssnitt och ett OpenAI-kompatibelt API i ett steg, så att ditt team slipper sätta ihop modellserveringsstacken. Du behöver ingen av de andra produkterna för att använda den.
Tillgänglig på begäran
Kör en privat modelltjänst på dina GPU:er
WECORE LLMaaS är för team som vill ha bekvämligheten hos ett hostat LLM-API utan att skicka prompter och data till en publik leverantör – öppna modeller, en OpenAI-kompatibel endpoint och ett chattgränssnitt som hanteras som en tjänst. Be om en livedemo under genomgången – från val av katalogmodell till det första strömmade svaret.