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Durée 14 heures
Plan du cours
Options de déploiement
- Compromis entre API hébergée et auto-hébergement
- Modèles on-premises, edge et hermétiques (air-gapped)
- Modèle unique versus portefeuille de modèles
- Comparaison du coût par décision
Dimensionnement matériel et capacité
- Empreinte mémoire selon le nombre de paramètres
- Accélération par CPU uniquement versus GPU
- Planification de la concurrence et du débit
- Marge pour la croissance de la longueur des tâches
Piles de service (Serving Stacks)
- Options vLLM et SGLang
- Exécution llama.cpp et GGUF
- Ollama pour le développement local
- Choix basé sur la nature de la charge de travail de décision
Quantisation sans perte d'étalonnage
- Formats de précision et gains en mémoire
- Mesure de la qualité et de la perte d'étalonnage
- Variantes par tenseur et sensibles à l'importance
- Tests d'acceptation après quantisation
Ingénierie de la latence
- Latence médiane versus latence de queue (tail)
- Évolution de la latence avec la longueur du contexte
- Démarrage à chaud (warm start) et mise en cache des modèles
- Groupement (batching) de multiples questions de décision
Environnements edge et contraints
- Petits modèles de décision sur CPU
- Déploiement sur Apple Silicon et systèmes embarqués
- Fonctionnement hors ligne et stratégie de mise à jour
- Diffusion de poids (weights) dans des environnements hermétiques
Conteneurisation et mise à l'échelle
- Conception d'images pour le service de modèles
- Gestion des volumes et de la mémoire cache
- Mise à l'échelle horizontale et routage
- Limites de ressources et partage de GPU
Observabilité
- Métriques de requêtes, de latence et d'erreurs
- Surveillance de la distribution de la confiance (confidence)
- Suivi des résultats de décision et des escalades
- Alertes en cas de dérive d'étalonnage (calibration drift)
Versioning et déploiement
- Versioning des modèles et des adaptateurs
- Déploiement ombre (shadow) et canari (canary)
- Fichiers de modèles verrouillés pour audit
- Procédures de retour arrière (rollback)
Sécurité et multi-locataires
- Authentification et limitation de débit (rate limiting)
- Isolation des locataires pour les prompts et les journaux
- Isolation réseau et contrôle des sorties (egress)
- Journalisation d'audit des décisions
Pré requis
- Expérience en administration Linux et en conteneurisation.
- Connaissance des serveurs d'inférence de modèles et de la gestion GPU.
- Compréhension de base des API REST, de l'équilibrage de charge et de la surveillance.
Public cible
- Ingénieurs MLOps et plateformes gérant l'infrastructure d'inférence
- Équipes SRE supportant les services IA
- Ingénieurs IA déployant des modèles de décision en on-premises
- Architectes concevant des déploiements IA hermétiques ou régulés