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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

Nombre de participants


Prix par participant

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