Sagemaker et TrueFoundry

Un aperçu : Sagemaker contre TrueFoundry

Amazon SageMaker est un service d'apprentissage automatique (ML) entièrement géré qui fournit une gamme de fonctionnalités allant de la préparation des données à la gouvernance du ML. Ses fonctionnalités, ses performances, sa sécurité et son évolutivité sont étroitement liées à l'infrastructure sous-jacente et aux services fournis par Amazon Web Services (AWS). Une solide connaissance des services AWS est préférable pour intégrer efficacement diverses offres et tirer parti de l'écosystème, y compris des outils tels qu'AWS Glue, CloudWatch, etc.

Voici un aperçu du large éventail d'offres que constitue SageMaker.

D'autre part, TrueFoundry est un outil populaire Alternative à Sagemaker qui met l'accent sur l'automatisation du déploiement des modèles. L'architecture sous-jacente de TrueFoundry s'appuie sur Kubernetes. Cela nous permet de tirer parti de ses avantages pour optimiser efficacement l'infrastructure et de vous faire profiter de ces avantages. Nous résumons toutes les complexités, ce qui vous permet d'utiliser la plateforme sans avoir besoin de l'expertise de Kubernetes. Dans Sagemaker, le déploiement des modèles s'effectue sur des machines gérées par AWS, où les utilisateurs disposent d'une flexibilité limitée du point de vue de l'optimisation de l'infrastructure.

Cette architecture nous permet de tirer parti des avantages des clusters autogérés, permettant des déploiements plus rapides, plus simples et plus rentables. De plus, la plateforme Truefoundry est conçue pour faciliter des intégrations et des fonctions fluides sur un ou plusieurs clouds, ainsi que sur site.

Criteria	What should you evaluate ?	Priority	TrueFoundry
Latency	Adds <10ms p95 overhead for time-to-first-token?	Must Have	✅ Supported
Data Residency	Keeps logs within your region (EU/US)?	Depends on use case	✅ Supported
Latency-Based Routing	Automatically reroutes based on real-time latency/failures?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported

AI Gateway Evaluation Checklist

A practical guide used by platform & infra teams

Principales différences entre Sagemaker et Truefoundry

Plus de 40 % d'économies par rapport à Sagemaker

TrueFoundry permet de réaliser des économies de plus de 40 % sur les coûts totaux par rapport à l'exécution de charges de travail identiques sur Sagemaker.

1. Utilisation de Bare Kubernetes

SageMaker applique une majoration de 25 à 40 % sur les instances provisionnées à l'aide de SageMaker, tandis que TrueFoundry aide les équipes à utiliser Kubernetes brut via EKS.

2. Processeurs et GPU fractionnaires

TrueFoundry offre aux utilisateurs la flexibilité de spécifier des unités de processeur fractionnées, permettant ainsi des requêtes aussi faibles que 0,1 processeur sans la limitation d'une exigence minimale d'un processeur. Cette flexibilité s'étend également aux GPU, permettant aux utilisateurs d'utiliser des ressources GPU fractionnées selon leurs besoins.

3. Instances ponctuelles de la couche de fiabilité

Les instances ponctuelles sont proposées à un prix 40 à 60 % moins cher par AWS, au prix qu'elles peuvent être supprimées chaque fois qu'AWS en a besoin. TrueFoundry garantit que, lors de l'utilisation d'instances ponctuelles, les charges de travail restent fiables pour répondre au trafic de production sans aucune interruption de demande.

4. Utilisation optimale de l'infrastructure

Nous disposons de nombreuses fonctionnalités complémentaires conçues pour optimiser davantage les coûts et minimiser le risque d'erreurs -

• Création d'une méthode fiable d'utilisation d'instances ponctuelles avec solution de repli à la demande
• Mise en cache des modèles pour réduire les coûts de transfert
• Mise à l'échelle automatique des nœuds en fonction du trafic, pause de notre service et réduction à zéro
• Mise à l'échelle automatique en fonction du temps (par exemple, arrêt des instances de développement de 23 h 00 à 9 h 00 et le week-end)
• Élimination des blocs-notes lorsque ceux-ci ne sont pas utilisés

5. Créer une visibilité sur les coûts

Fonctionnalités intégrées pour prévoir les estimations de coûts, surveiller les coûts au niveau des projets et contrôler l'accès précis aux ressources pour contrôler les coûts.

Vous pouvez le consulter en détail visite guidée du produit pour voir comment les fonctionnalités d'optimisation des coûts ci-dessus sont intégrées à notre produit.

Temps de démarrage plus rapide

Truefoundry peut déployer des instances en une minute, alors que le même processus prend environ 2 à 8 minutes sur Sagemaker, selon le type d'instance. Ce temps de déploiement plus rapide entraîne une amélioration de la mise à l'échelle automatique et une fiabilité accrue.

Aucune contrainte de bibliothèques

Truefoundry n'émet aucune opinion sur le style de code ou les bibliothèques que vous utilisez pour déployer le code. Cela permet aux data scientists d'utiliser leur framework préféré comme FastAPI, Flask, Pytorch Lightning, Streamlit, etc. pour coder leurs applications. Cela permet également de transférer facilement le code, ce qui n'est pas vrai dans Sagemaker, sauf si vous créez des conteneurs personnalisés.

Cloud natif et sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur

Truefoundry n'impose aucune restriction quant au style de code ou aux bibliothèques utilisées pour déployer du code. Cela donne aux data scientists une flexibilité totale pour utiliser leurs frameworks préférés tels que FastAPI, Flask, PyTorch Lightning, Streamlit, etc. pour développer leurs applications. De plus, cette flexibilité facilite la portabilité du code, une fonctionnalité qui n'est pas facilement disponible dans Sagemaker à moins d'utiliser des conteneurs personnalisés.

GPU fractionné

Comme mentionné ci-dessus, Truefoundry prend en charge le GPU fractionné, ce qui permet d'optimiser facilement l'utilisation du GPU.

Le système GPU fractionné permet aux équipes de science des données et d'ingénierie en IA d'exécuter simultanément plusieurs charges de travail sur un seul GPU, ce qui permet aux entreprises de gérer et d'exécuter efficacement un plus grand nombre de charges de travail.

Optimisation automatique des ressources

Truefoundry fournit des informations automatisées sur l'optimisation des ressources qui vous aident à exécuter les applications de manière fiable et rentable.

Démarrage plus facile et meilleure expérience utilisateur

De nombreux data scientists considèrent que Sagemaker a une courbe d'apprentissage nettement plus abrupte que Truefoundry. Avec Truefoundry, vous pouvez commencer les déploiements en moins de 10 minutes, ce qui le rend plus accessible et convivial pour les utilisateurs.

Excellent niveau de support

Truefoundry garantit un temps de réponse du support (SLA) inférieur à 10 minutes. De plus, des avis sur le support client sont disponibles sur G2 pour plus de références. Nous disposons d'un 9.9/10 pour le support client sur G2.

Avantages supplémentaires pour les LLMOP

TrueFoundry étend également les fonctionnalités fondamentales de formation et de service pour les LLM, en offrant des avantages supplémentaires, notamment les suivants :

Passerelle LLM

Truefoundry propose une passerelle LLM qui permet aux développeurs d'utiliser différents LLM via une API unifiée, avec attribution des coûts, limitation des tarifs et quotas. Sagemaker ne dispose pas de cette fonctionnalité.

Déploiement du modèle LLM

Truefoundry peut déterminer automatiquement les paramètres les plus optimaux pour n'importe quel modèle HuggingFace LLM ou modèle intégré, éliminant ainsi la nécessité d'une configuration manuelle. À l'inverse, sur Sagemaker, ce processus d'optimisation doit être effectué manuellement.

Réglage fin du modèle LLM

Truefoundry peut identifier automatiquement les paramètres optimaux pour affiner le modèle, éliminant ainsi la nécessité d'une intervention manuelle de la part de l'utilisateur. Ce processus rationalisé permet de gagner un temps considérable lors de l'itération.

À propos de TrueFoundry

TrueFoundry est une passerelle IA de niveau entreprise qui unifie les passerelles LLM, MCP et Agent, permettant aux entreprises de connecter, d'observer et de gérer de manière fluide les applications d'IA agentiques à partir d'une plateforme centrale. Notre plateforme propose :

• Optimisation des coûts : réduisez de 30 à 40 % les coûts du cloud par rapport à des alternatives telles que Sagemaker, tout en garantissant une confidentialité et une sécurité complètes des données.
• Fiabilité et évolutivité : Garantissez une fiabilité et une évolutivité à 100 %, permettant aux équipes de lancer des applications GenAI en production 80 % plus rapidement que les autres méthodes.
• Écosystème complet : participez au déploiement de l'ensemble de l'écosystème de composants nécessaires à la création d'applications LLM de bout en bout. Nous proposons une intégration native avec les outils LLM les plus populaires tels que LangChain/LLamaIndex et les bases de données vectorielles telles que Milvus et Qdrant.

Avec True Foundry, les équipes d'apprentissage automatique peuvent exploiter efficacement leur infrastructure tout en garantissant la rentabilité, la sécurité et le déploiement rapide des applications d'IA.