Solutions d'IA générative sur site | Déploiement sécurisé et évolutif de l'IA

Infrastructure de base requise pour la technologie GenAI sur site

L'exécution de Generative AI sur site nécessite une infrastructure bien conçue qui équilibre les performances, le contrôle et l'évolutivité. Vous trouverez ci-dessous les principaux composants d'infrastructure nécessaires au déploiement des systèmes GenAI dans les environnements d'entreprise.

• Matériel haute performance :
  Des GPU puissants sont essentiels pour une inférence LLM efficace. Les entreprises utilisent généralement des GPU NVIDIA A100, H100 ou L40 en fonction de la charge de travail. Ces GPU offrent la bande passante mémoire et la puissance de calcul nécessaires pour gérer les grands modèles et les requêtes simultanées. Des accélérateurs d'IA tels qu'Intel Habana ou AMD Instinct peuvent également être envisagés en fonction de leur compatibilité et de leur budget.
  
• Moteur d'inférence :
  Un moteur d'inférence optimisé tel que vLLM, TGI ou DeepSpeed-Inference est nécessaire pour servir des modèles à faible latence. Ces moteurs prennent en charge des fonctionnalités telles que le traitement par lots, le streaming de jetons et la mise en cache KV, ce qui les rend idéaux pour les applications à haut débit en temps réel.
  
• Orchestration des conteneurs :
  Kubernetes et Docker sont largement utilisés pour déployer et gérer des services d'inférence. Ils assurent l'évolutivité, la tolérance aux pannes et la gestion des ressources sur plusieurs nœuds. Cette couche d'orchestration garantit que les charges de travail d'inférence restent stables et réactives quelles que soient les charges de trafic.
  
• Base de données vectorielles (facultatif) :
  Pour des cas d'utilisation tels que la génération augmentée par extraction (RAG), des bases de données vectorielles telles que FAISS, Qdrant ou Weaviate sont utilisées pour stocker et rechercher des intégrations. Ces systèmes permettent aux modèles GenAI d'ancrer leurs résultats dans des bases de connaissances spécifiques à l'entreprise.
  
• Surveillance et observabilité :
  Des outils tels que Prometheus, Grafana et OpenTelemetry permettent de surveiller l'utilisation du GPU, la latence des requêtes, les taux d'erreur et le débit. L'observabilité est essentielle pour maintenir les performances, détecter les goulots d'étranglement et optimiser l'allocation des ressources au fil du temps.
  

Ensemble, ces composants constituent la base d'un déploiement GenAI robuste et évolutif sur site.

Les défis du déploiement de l'IA sur site

Bien que GenAI sur site offre un meilleur contrôle et une meilleure sécurité des données, il comporte son propre ensemble de défis que les entreprises doivent planifier avec soin. Ces défis concernent l'infrastructure, l'évolutivité, les opérations et la maintenance.

Achat et configuration du matériel : L'acquisition et la maintenance de GPU ou d'accélérateurs d'IA spécialisés peuvent être chronophages et coûteuses. Les délais de livraison pour le matériel haut de gamme comme les NVIDIA A100 ou H100 peuvent s'allonger de plusieurs mois, et la configuration du refroidissement, de l'alimentation et de l'espace rack ajoute à la complexité.

Complexité de l'infrastructure et du DevOps : L'exécution de grands modèles sur site nécessite la gestion de l'orchestration des conteneurs, de la planification des GPU, de la mise en réseau et des limites de ressources. Sans une équipe DevOps ou MLOps dédiée, garantir la disponibilité et l'évolutivité peut devenir un obstacle, en particulier à mesure que l'utilisation augmente.

Mise à l'échelle et gestion de la charge : La mise à l'échelle automatique est plus complexe dans les environnements sur site que dans les plateformes cloud. Les entreprises doivent planifier des scénarios de charge maximale et renforcer la capacité tampon, ce qui peut entraîner une sous-utilisation et une augmentation des coûts si elle n'est pas optimisée correctement.

Gestion des modèles et gestion des versions : L'hébergement de plusieurs modèles pour différentes équipes ou différents cas d'utilisation nécessite un contrôle de version, une prise en charge de la restauration et un contrôle d'accès sécurisé. Sans outillage approprié, l'étalement des modèles peut entraîner une instabilité et une inefficacité des pipelines de déploiement.

Surveillance et résolution des problèmes : L'identification des goulots d'étranglement, des pics de latence ou des problèmes de mémoire nécessite des outils de surveillance en temps réel. Sans une observabilité robuste, le diagnostic des problèmes de performance devient réactif plutôt que proactif.

Malgré ces défis, de nombreuses entreprises déploient avec succès GenAI sur site en investissant dès le départ dans les bons outils, plateformes et pratiques opérationnelles.

Les 5 meilleures plateformes pour l'IA de génération sur site

Il est essentiel de choisir la bonne plateforme pour déployer et gérer avec succès les charges de travail GenAI sur site. Ces plateformes permettent de faire abstraction de la complexité de l'infrastructure, de l'orchestration et du service de modèles. Vous trouverez ci-dessous certaines des meilleures solutions conçues pour des déploiements GenAI sur site sécurisés, évolutifs et personnalisables.

1. True Foundry

TrueFoundry est une plateforme native de Kubernetes de niveau entreprise conçue pour rationaliser le déploiement, l'inférence et la mise à l'échelle des charges de travail IA et GenAI dans les environnements cloud et sur site. Il simplifie la gestion de l'infrastructure LLM en proposant une passerelle IA robuste, des couches de service de modèles optimisées et une intégration MLOps complète.

Conçu dans un esprit axé sur les développeurs, TrueFoundry permet aux équipes de machine learning et de plateforme de se concentrer sur la création et l'optimisation de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure informatique. Il offre des intégrations transparentes avec les principaux frameworks d'inférence tels que vLLM et Text Generation Inference (TGI), prenant en charge des déploiements LLM ultra-rapides et efficaces en termes de jetons.

Caractéristiques principales :

Passerelle IA unifiée : Servez plus de 250 LLM propriétaires et open source à l'aide d'une couche d'API cohérente compatible avec OpenAI. Basculez entre des modèles tels que LLama 2, Mistral, Mixtral, Claude et GPT via un routage multimodèle, le tout sans modifier votre code d'intégration.

Architecture native de Kubernetes : Adapte automatiquement les charges de travail d'inférence LLM à tous les environnements : AWS, GCP, Azure ou sur site à l'aide de l'orchestration native de Kubernetes. Livré préconfiguré avec le support GitOps basé sur HELM pour la gestion déclarative de l'infrastructure.

Optimisé pour l'inférence à grande échelle : TrueFoundry s'intègre nativement à vLLM pour fournir une latence inférieure à 400 ms et servir plus de 100 utilisateurs simultanés par GPU. La précision, la quantification et le traitement par lots sont pris en charge dès le départ pour réduire le coût par jeton.

Observabilité et contrôle complets : L'analyse en temps réel au niveau des jetons, les mesures de latence, la limitation du débit et l'équilibrage automatique de la charge donnent aux équipes d'ingénierie une visibilité et un contrôle complets sur l'inférence de production.

Gestion rapide et des versions : Gérez, versionnez et testez les invites directement depuis la plateforme. Activez les tests A/B et la prise en charge de la restauration pour une itération et une expérimentation rapides.

Sécurité et conformité : Déployez des LLM dans votre VPC ou sur site grâce au RBAC intégré, aux communications chiffrées et aux pratiques conformes à la norme SOC2. Aucun modèle ni aucune donnée rapide ne quittent votre infrastructure.

2. IA d'entreprise NVIDIA

NVIDIA Enterprise AI est une suite complète de logiciels et d'infrastructures accélérées par GPU conçue pour alimenter des charges de travail évolutives d'IA, d'apprentissage automatique et d'IA générative dans les environnements d'entreprise. Conçu pour un déploiement hybride et sur site, il permet aux entreprises d'exécuter une IA de pointe, y compris les LLM, la vision par ordinateur et l'analyse prédictive, sur des systèmes certifiés NVIDIA à l'aide de NVIDIA AI Enterprise, une couche logicielle optimisée pour les performances, la sécurité et le support.

Qu'il s'agisse de déployer des modèles dans des centres de données privés ou sur une infrastructure cloud hybride, NVIDIA Enterprise AI permet aux entreprises de créer des applications d'IA sécurisées et à faible latence sans envoyer de données en dehors de leur réseau. Il est idéal pour les secteurs tels que la santé, la finance et l'industrie manufacturière qui ont besoin d'une IA sur site avec une souveraineté totale des données.

Principales fonctionnalités

• Suite logicielle d'IA complète : comprend le serveur d'inférence Triton, TensorRT et NeMo pour la formation et le déploiement de modèles de haute performance.
  
• Flexibilité hybride et sur site : déployez sur VMware, Red Hat OpenShift ou Bare Metal dans des environnements sécurisés et régis par la souveraineté des données.
  
• Performances optimisées pour le GPU : conçu pour tirer parti des GPU d'entreprise NVIDIA (A100, H100, L40) pour une inférence à faible latence et à haut débit.

3. Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI (anciennement Red Hat OpenShift Data Science) est une plateforme MLOps prête à l'emploi qui permet aux entreprises de créer, de former, de déployer et de surveiller des modèles d'IA/ML dans des environnements cloud hybrides. Construit sur Kubernetes via OpenShift, il offre un environnement entièrement intégré pour le développement et la production de modèles, avec une flexibilité pour les déploiements sur site, dans le cloud ou en périphérie.

OpenShift AI associe des outils open source et un support aux entreprises, permettant une collaboration fluide entre les data scientists, les ingénieurs ML et les équipes DevOps. Il prend en charge des modèles personnalisés ainsi que l'intégration avec des LLM open source et commerciaux, offrant une infrastructure sécurisée et conforme pour les charges de travail sensibles.

Principales fonctionnalités

• Plateforme MLOps hybride : exécutez les charges de travail AI/ML de manière cohérente sur site, dans le cloud ou en périphérie à l'aide d'une orchestration native de Kubernetes.
  
• Outils et blocs-notes intégrés : inclut JupyterHub, un registre de modèles, des pipelines et une intégration CI/CD pour des flux de travail de bout en bout.
  
• Sécurité de niveau entreprise : offre un RBAC, une journalisation des audits et une infrastructure prête à la conformité avec le support Red Hat.
  

4. Ray (N'importe quelle échelle)

Ray est une infrastructure informatique distribuée et évolutive conçue pour créer et déployer des applications d'IA, qu'il s'agisse de former des LLM ou de les servir à haut débit. Il peut être déployé entièrement sur site, ce qui en fait un excellent choix pour les organisations qui ont besoin d'un contrôle total de leur infrastructure.

Ray alimente les piles d'IA modernes telles que vLLM, DeepSpeed et Hugging Face Transformers, et prend en charge l'inférence évolutive via Ray Serve. Grâce à la prise en charge native de Kubernetes et à la planification des GPU, les clusters Ray peuvent fonctionner en toute sécurité dans des centres de données privés pour les charges de travail LLMops.

Caractéristiques principales :

• Orchestration distribuée de l'IA sur site : déployez Ray sur vos propres clusters pour gérer les pipelines de formation, de réglage et d'inférence à grande échelle.
  
• Stack prêt pour LLM : compatible avec les applications basées sur vLLM, Hugging Face, DeepSpeed et Langchain.
  
• Ray Serve for Inference : servez des modèles avec une mise à l'échelle automatique dynamique, un routage et une simultanéité élevée sur les nœuds GPU.

5. Watson.ai d'IBM

IBM Watson AI est une suite de services et d'outils d'IA conçus pour aider les entreprises à intégrer l'intelligence artificielle dans leurs flux de travail en mettant l'accent sur la confiance, la transparence et la gouvernance. Faisant désormais partie d'IBM Watsonx, la plateforme inclut watsonx.ai pour la création et le réglage de modèles, watsonx.data pour une gestion évolutive des données et watsonx.governance pour garantir une utilisation responsable de l'IA tout au long du cycle de vie.

Watson AI est optimisé pour les environnements hybrides cloud et sur site à l'aide d'IBM Cloud Pak for Data et de Red Hat OpenShift, donnant aux entreprises un contrôle total sur le déploiement de leurs données et de leurs modèles. Il prend en charge les modèles de base, l'ajustement personnalisé des modèles et l'intégration avec des LLM open source, le tout soutenu par des SLA d'entreprise.

Principales fonctionnalités

• Plateforme watsonx : pile unifiée avec watsonx.ai (création de modèles), watsonx.data (magasin de données régi) et watsonx.governance (gouvernance de l'IA).
  
• Déploiement hybride et sur site : déployez sur IBM Cloud, AWS ou votre propre infrastructure à l'aide d'OpenShift et Cloud Pak for Data.
  
• IA centrée sur la confiance : outils intégrés pour l'explicabilité, la détection des biais, le lignage des modèles et la conformité réglementaire.
  

IA de génération sur site et IA de génération cloud : la différence

GenAI sur site offre aux entreprises le contrôle total de leur infrastructure, de leurs modèles et de leurs données. C'est le choix préféré des organisations opérant dans des secteurs hautement réglementés tels que la santé, la finance ou le gouvernement, où la conformité aux normes de confidentialité telles que le RGPD et la HIPAA est essentielle. Les déploiements sur site permettent aux équipes de conserver les données sensibles dans leur propre environnement, de personnaliser le comportement des modèles et d'optimiser l'infrastructure pour une prévisibilité des coûts à long terme. Bien que la configuration initiale puisse nécessiter plus d'efforts et d'investissements, elle offre une flexibilité, une auditabilité et une intégration accrues avec les systèmes internes.

Cloud GenAI, d'autre part, offre rapidité, évolutivité et commodité. Il permet aux équipes de prototyper et de déployer rapidement des applications d'IA sans se soucier de la gestion de l'infrastructure. Les fournisseurs de cloud gèrent la mise à l'échelle automatique, le provisionnement matériel et les mises à jour des modèles, ce qui permet d'accélérer la mise sur le marché. Cela peut toutefois susciter des inquiétudes concernant la résidence des données, la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et l'imprévisibilité des prix en fonction de l'utilisation. Pour de nombreuses organisations, le choix se résume à trouver un équilibre entre les besoins de conformité et l'agilité opérationnelle.

Conclusion

En conclusion, l'IA générative sur site n'est plus une solution de repli pour les secteurs réglementés. Elle devient rapidement un avantage stratégique pour les entreprises qui ont besoin de souveraineté des données, de contrôle de l'infrastructure et d'évolutivité à long terme. Des solutions telles que TrueFoundry, NVIDIA Enterprise AI, Red Hat OpenShift AI, IBM Watson AI et Ray offrent de puissantes fonctionnalités de production pour créer et diffuser des modèles GenAI entièrement au sein de la propre infrastructure de l'entreprise.

À mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus complexes et que la sensibilité des données augmente, le déploiement sur site constitue une base prête pour l'avenir. Elle permet aux entreprises d'innover en toute confiance, de rester en conformité et de conserver la pleine propriété de leurs modèles et de leurs données.