Construire contre acheter

Alors que les organisations adoptent de plus en plus d'applications d'IA génératives, les entreprises sont confrontées à la décision cruciale de créer leurs propres solutions ou d'acheter des produits existants. Cette décision est complexe et influencée par divers facteurs, notamment les besoins uniques de l'organisation, l'évolution du paysage technologique et les risques associés.

TL ; DR- Dans le monde de l'IA générative, il ne s'agit pas de construire contre acheter. Il s'agit de construire, d'acheter et d'en construire encore.

Comment les entreprises doivent-elles envisager le dilemme entre construire et acheter des applications GenAI ?

Vous trouverez ci-dessous quelques considérations clés à prendre en compte lorsque vous étudiez la décision de créer ou d'acheter des applications d'IA générative‍

Gouvernance centralisée

• Risques liés aux données: risque élevé d'exposition des données lors de l'utilisation d'API hébergées ou à source fermée.
• Contrôle d'accès: Garantir un contrôle approprié de l'accès aux modèles, aux instructions de données et aux complétions dans les différentes applications.
• Gouvernance et garde-fous: Une gouvernance centralisée est nécessaire pour gérer les risques liés à la sécurité et à la conformité et pour mettre en place les dispositifs de protection nécessaires.
• Pistes d'audit: Essentielles au maintien de la transparence et de la responsabilité, les pistes d'audit sont indispensables pour les applications d'IA génératives.

Adapté à des cas d'utilisation spécifiques

• Des besoins uniques pour toutes les équipes: Au sein des organisations, différentes équipes développent des applications d'IA génératives, chacune ayant ses propres exigences spécifiques.
• Il n'y a pas de solution universelle: Il n'existe pas de modèle universel qui équilibre précision, latence et coût. Cela vaut également pour le matériel GPU, les serveurs modèles, les frameworks de développement, les systèmes d'évaluation, etc.
• Exécution fédérée: Les équipes doivent avoir la flexibilité nécessaire pour choisir les composants adaptés à leurs besoins spécifiques, en tenant compte de facteurs tels que la sensibilité des données, la portée de l'application, la personnalisation du modèle, la tolérance au risque et l'évolutivité.

Pile technologique en évolution rapide

• Connaissances spécialisées: La pile d'IA générative évolue rapidement et aucun fournisseur ne peut en couvrir tous les aspects à lui seul. Une expertise est requise dans des domaines tels que : certains textes
  • Infrastructure GPU distribuée pour la formation et l'hébergement des modèles.
  • Mise en cache efficace des grands modèles et des images Docker, ainsi que gestion des tâches de réglage de longue durée.
  • Déploiement de systèmes d'IA complexes à plusieurs composants.
  • S'adapter aux changements constants des modèles, du matériel et des frameworks.
• À l'épreuve du temps: La pile d'IA générative idéale continue d'évoluer. Il est donc essentiel que votre approche reste adaptable aux innovations futures.

Verrouillage vis-à-vis d'un fournisseur

La technologie évoluant rapidement, le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur est plus élevé que jamais. Il est donc essentiel de maintenir la flexibilité. Il est important de garder vos options ouvertes et d'éviter d'être lié à un seul fournisseur alors que la technologie continue d'évoluer.

Optimisation des coûts

• Hausse des coûts: Les coûts des prototypes peuvent monter en flèche lors du passage à la production. La structure des coûts des grands modèles linguistiques ne correspond pas toujours aux exigences de production, ce qui entraîne souvent des problèmes d'efficacité.
• Optimisation des ressources: Il est essentiel d'optimiser la sélection et l'utilisation des ressources, notamment en utilisant les bons modèles et GPU, afin de gérer les coûts de manière efficace.

Meilleures pratiques SRE et prototypage rapide

• Meilleures pratiques en matière de logiciels: utilisez les meilleures pratiques telles que GitOps, le contrôle d'accès, la journalisation, la surveillance, les pistes d'audit, les annulations, la mise à l'échelle automatique et la mise à zéro pour garantir le bon fonctionnement des opérations.
• Expérimentation rapide: L'innovation est étroitement liée à la rapidité avec laquelle vous pouvez expérimenter de nouveaux modèles et de nouvelles technologies. Le prototypage rapide est essentiel pour garder une longueur d'avance.

Leçons tirées des MLOps

En s'appuyant sur l'évolution de la pile MLOps et en utilisant des outils spécialisés adaptés aux différentes étapes du cycle de vie, tels que Databricks pour l'ingénierie des données, SageMaker pour la formation des modèles et d'autres plateformes basées sur Kubernetes pour le déploiement, les entreprises peuvent optimiser les flux de travail et améliorer leur efficacité.

Au lieu de s'appuyer sur une seule plateforme, l'intégration des atouts de plusieurs plateformes permet une meilleure allocation des ressources, un meilleur contrôle des coûts et une meilleure évolutivité.

Ce paysage évolutif pousse les équipes des plateformes à adopter une approche hybride combinant à la fois la création de solutions internes et l'achat d'outils tiers pour créer la pile d'IA générative idéale.

Comment TrueFoundry permet de créer des applications GenAI

Conception centrée sur les développeurs

TrueFoundry est conçu dans un état d'esprit centré sur le développeur, offrant une expérience de développement fluide et flexible. Il propose plusieurs méthodes pour démarrer :

• Code et modèles personnalisés: Les développeurs peuvent apporter leur propre code et leurs propres modèles, garantissant ainsi une flexibilité et une facilité de configuration maximales.
• Modèles et intégration à GitHub: pour un déploiement plus rapide, les développeurs peuvent choisir parmi des modèles prédéfinis ou se connecter directement à leurs référentiels GitHub pour une intégration fluide des modèles.

Abstractions de base

TrueFoundry simplifie le cycle de vie de l'IA grâce à de puissantes abstractions :

• Des services: Déployez facilement des modèles d'IA sous forme de services évolutifs, simplifiant ainsi les tâches opérationnelles et d'inférence.
• Offres d'emploi: Gérez les tâches planifiées ou à la demande, ce qui est idéal pour le traitement par lots, la formation et les flux de travail automatisés.
• Workflows: créez des pipelines d'IA complexes en connectant plusieurs tâches.
• Graphiques Helm à code source ouvert: empaquetez et déployez sans effort des charges de travail d'IA sur Kubernetes à l'aide de diagrammes Helm.

Modules pour la construction de systèmes d'IA composés

• Modèle en tant que service: Déployez des modèles d'IA dotés d'une évolutivité et d'une fiabilité intégrées, minimisant ainsi les problèmes d'infrastructure.
• Réglage fin du modèle sans code: peaufinez facilement les modèles pré-entraînés sans avoir à coder.
• Cadre Agents et RAG: Créez des applications Agents et RAG avec des frameworks intégrés pour démarrer
• Passerelle IA: gestion rapide, gestion centralisée des clés, API unifiée pour les modèles et bien plus encore pour un meilleur contrôle et une meilleure sécurité entre les équipes.

Fonctionnalités d'évolutivité et d'optimisation des coûts

• Gestion du GPU: optimisez l'utilisation du GPU pour une formation et une inférence efficaces des modèles.
• Optimisation des coûts: gère automatiquement les ressources afin de réduire les dépenses opérationnelles via des instances ponctuelles, des GPU fractionnés, évitant ainsi les erreurs coûteuses et des outils de surveillance et d'alerte.
• Mise à l'échelle automatique: adapte dynamiquement les ressources de calcul en fonction des demandes de charge de travail afin de garantir des performances optimales.
• Gestion des secrets: gère en toute sécurité les informations sensibles, y compris les clés et les jetons d'API.
• Intégration CI/CD: intégration fluide avec les pipelines CI/CD pour rationaliser le développement et le déploiement de modèles.
• Échelle jusqu'à zéro: réduit automatiquement la consommation de ressources pendant les périodes d'inactivité afin de minimiser les coûts.

Infrastructure sous-jacente

TrueFoundry repose essentiellement sur Kubernetes, offrant une évolutivité, une fiabilité et une gestion des ressources efficaces.

Il prend en charge les charges de travail multicloud et sur site, offrant ainsi une flexibilité dans tous les environnements.

Quand est-il judicieux de construire en interne ?

Construire en interne est une option intelligente lorsque vous développez des solutions d'IA propriétaires qui distinguent vos offres et optimisent les coûts à long terme à grande échelle. Cependant, cela nécessite un investissement initial substantiel dans le recrutement de talents hautement qualifiés et la constitution d'une équipe technique compétente. En outre, la courbe d'apprentissage est importante car l'équipe doit concevoir, créer et gérer une infrastructure d'IA complexe, l'intégrer aux systèmes existants et garantir l'évolutivité, la sécurité et la conformité.

Plateforme interne contre TrueFoundry

Comment éviter le verrouillage des fournisseurs ?

TrueFoundry est conçu selon une philosophie fondamentale visant à éviter toute dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, ce qui vous permet de quitter facilement la plateforme si nécessaire.

• Nous donnons accès au fichier manifeste de Kubernetes, ce qui vous donne un contrôle et une visibilité complets sur votre infrastructure.
• Le code de votre application reste inchangé, de sorte que la migration ne nécessite pas de refactorisation approfondie.
• Contrairement aux fournisseurs de cloud ou aux plateformes telles que Databricks qui basent la tarification sur l'utilisation, notre tarification basée sur le siège est axée sur la productivité des développeurs, afin de vous garantir de ne pas être pénalisé au fur et à mesure de votre évolution.
• De plus, TrueFoundry s'intègre sans effort à votre infrastructure technologique existante, permettant des flux de travail tels que la formation sur des plateformes telles que SageMaker et le déploiement sur TrueFoundry. Il n'est pas nécessaire de procéder à une migration complète du système : notre approche basée sur les API fonctionne parfaitement avec ce que vous possédez déjà.

Approche « construire » et « acheter »

Dans le monde de l'IA générative, il ne s'agit pas simplement de choisir entre construire ou acheter, c'est une combinaison des deux. Les organisations adoptent une approche hybride, achètent des outils tout en élaborant des solutions personnalisées pour répondre à leurs besoins uniques, en faisant évoluer et en affinant en permanence leur stack d'IA pour rester compétitives.

Cette approche garantit la flexibilité, permettant aux équipes de tirer parti des points forts des plateformes existantes tout en gardant le contrôle sur les éléments critiques et propriétaires.