API managée
Moins de tâches d’infrastructure, mais des contrôles, des limites, une tarification et des conditions sur les données propres au fournisseur.
Guide de l’inférence IA
Déploiement de modèles IA
Faire passer un modèle validé en production avec des décisions explicites de capacité, de sécurité, d’observabilité et de rollback, et pas seulement un endpoint d’inférence qui fonctionne.
Choisir la forme du service
Service dédié
Plus de contrôle sur les modèles et le matériel, mais votre équipe assume la montée en charge, les correctifs et la reprise sur panne.
Edge ou sur l’appareil
L’exécution locale peut améliorer la confidentialité et le fonctionnement hors ligne, dans les limites de mémoire et de calcul de l’appareil.
Chemin de mise en production
- 1. ContratVersionnez ensemble le modèle, le tokenizer, le prompt, le schéma d’outils et le contrat de réponse.
- 2. CapacitéTestez en charge des entrées représentatives et fixez les limites de concurrence, de file d’attente, de délai d’expiration et de jetons.
- 3. SûretéAppliquez l’authentification, le moindre privilège, des limites d’entrée, un traitement des sorties et des contrôles anti-abus.
- 4. ÉvaluationExécutez les suites de qualité et de sûreté hors ligne avant d’envoyer du trafic de production.
- 5. Déploiement progressifCommencez par du trafic interne ou canary et comparez à la version en place.
- 6. RepriseGardez un chemin de rollback testé, aussi bien pour les artefacts de modèle que pour les changements applicatifs qui les entourent.