LLMoPS CoE : la prochaine frontière dans le paysage MLOps

Dans ce blog, nous explorerons l'importance de LLmops et comment il aborde les défis associés aux LLM, tels que l'itération, la gestion rapide et la complexité des tests. Nous allons également plus loin et vous suggérons comment vous pouvez commencer votre parcours LLMops.

Les grands modèles linguistiques (LLM) ont provoqué un bouleversement radical dans le monde de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), remodelant le paysage du traitement du langage naturel (NLP) et repoussant les limites du possible en matière de compréhension et de génération de langues.

Même le monde des affaires a pris note des capacités révolutionnaires des LLM, qui permettent de réduire la main-d'œuvre dans des fonctions telles que le support client, la génération de contenu, le débogage de code, etc. Les grands modèles linguistiques ont le potentiel de révolutionner les secteurs et de redéfinir la façon dont les organisations mènent leurs activités en fournissant des chatbots intelligents et sensibles au contexte, en analysant de grandes quantités de données non structurées pour fournir des informations exploitables aux décideurs, etc.

Cependant, à mesure que les LLM sont de plus en plus répandus dans divers secteurs, le besoin de pratiques opérationnelles efficientes et efficaces tout en les rendant productives s'est fait sentir. C'est là que les LLMops, ou LLM Operations, entrent en jeu. Les LLMops font référence aux pratiques et techniques spécialisées utilisées pour gérer et déployer des LLM à grande échelle, en garantissant leur fiabilité, leur sécurité et leurs performances optimales.

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Certaines de nos meilleures recommandations de LLM open source et leurs applications sont les suivantes,

1. Falcon-40B : aide à effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte et les questions-réponses. Ce modèle est disponible sous licence logicielle Apache 2.0 permissive.
2. Llama-2-70B : Il s'agit d'un modèle conçu pour la complétion de texte. Ce modèle est concédé sous licence selon le contrat de licence Llama 2 et est disponible gratuitement pour la recherche et un usage commercial.
3. MPT-7B : Certains des cas d'utilisation les plus intéressants de ce modèle sont les prévisions financières et la maintenance prédictive en milieu industriel. Ce modèle est disponible sous licence logicielle Apache 2.0 permissive.
4. Dolly.20 de Databricks : idéal pour les systèmes de questions-réponses. Ce modèle est disponible sous licence logicielle Apache 2.0 permissive.

Qu'est-ce que LLMops ?

Définition de LLmops et son importance dans le paysage de l'IA et du ML

Les récents progrès en matière de grands modèles de langage (LLM), soulignés par l'introduction de l'API GPT d'OpenAI, de Bard de Google et de nombreux autres LLM open source, ont stimulé une croissance remarquable des entreprises qui développent et mettent en œuvre des LLM. Par conséquent, il est de plus en plus nécessaire de développer les meilleures pratiques concernant la manière d'opérationnaliser ces modèles. Le LLMoPS, qui englobe le déploiement, la surveillance et la maintenance efficaces de grands modèles de langage, joue un rôle central à cet égard. Semblable au concept classique des opérations d'apprentissage automatique (MLOps), LLMoPS implique un effort de collaboration impliquant des scientifiques des données, des ingénieurs DevOps et des professionnels de l'informatique.

LLMops reconnaît tous les aspects de la construction et déploiement de LLM de l'intégration et de la livraison continues (CI/CD) à l'assurance qualité, pour vous permettre d'améliorer les délais de livraison, de réduire les défauts et d'améliorer la productivité des équipes de data science. En résumé, LLMops est une méthodologie qui applique les pratiques DevOps spécifiquement à la gestion de grands modèles de langage (LLM) et de charges de travail d'apprentissage automatique.

Pourquoi les LLMOP sont-ils essentiels ?

Alors que les entreprises passent de l'expérimentation des LLM à l'exploitation de projets basés sur le LLM à grande échelle pour transformer leur activité, la discipline des LLMOP deviendra de plus en plus essentielle à leurs initiatives d'IA et de ML.

Aujourd'hui, alors que des LLM tels que ChatGPT, Bard et Dolly ont révolutionné la façon dont nous interagissons avec la technologie. Ils ne peuvent pas être utilisés directement à des fins commerciales. L'utilisation des LLM pour les applications métier nécessite d'affiner votre cas d'utilisation spécifique en l'enseignant à l'aide de données spécifiques au domaine. Par exemple, les cas d'utilisation du support client peuvent nécessiter une formation sur les données internes de votre entreprise afin de mieux répondre aux questions de vos clients.

Cette mise au point ajoute une autre couche de travail qui doit être effectuée, évaluée et surveillée avant que les LLM puissent être expédiés en production. Tout cela fait du LLMOPs une discipline cruciale qui a émergé parallèlement à l'essor des grands modèles linguistiques (LLM) et à leur utilisation commerciale. Certaines raisons pour lesquelles le LLMoPS est si crucial sont les suivantes,

Voici 9 raisons pour lesquelles les LLMOP sont nécessaires :

1. Ressources informatiques : Les LLM peuvent avoir des milliards, voire des milliards de paramètres, ce qui les rend difficiles à former et à déployer. Cette taille et cette complexité des LLM peuvent poser des défis, en particulier dans les environnements aux ressources limitées ou dans les appareils périphériques. Par conséquent, les stratégies visant à allouer efficacement les ressources, à affiner les modèles, à optimiser le stockage et à gérer les demandes de calcul, tout en garantissant un déploiement et un fonctionnement efficaces des LLM deviennent essentielles.
2. Réglage fin du modèle : Les LLM préformés peuvent avoir besoin de peaufiner des tâches ou des ensembles de données spécifiques pour obtenir des performances optimales dans des applications réelles. De plus, la formation des LLM peut être complexe et prendre beaucoup de temps. Leurs LLM de mise au point incluent de multiples activités telles que le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'optimisation des hyperparamètres, etc.
3. Préoccupations éthiques : Les LLM peuvent être utilisés pour générer du contenu préjudiciable ou offensant. Il est donc nécessaire de prendre des mesures pour surveiller et contrôler la production des LLM afin de minimiser les préoccupations éthiques et de faire respecter les normes éthiques.
4. Hallucinations : Les hallucinations, dans ce contexte, désignent les cas où le LLM « imagine » ou « fabrique » des informations qui ne correspondent pas directement à l'entrée fournie. Il est donc important de disposer de systèmes et de cadres permettant de surveiller en permanence la précision et l'exactitude de la sortie d'un LLM.
5. Interprétabilité et explicabilité : Les LLM sont des modèles très complexes, ce qui rend difficile la compréhension de leur fonctionnement interne et de leurs processus de prise de décision. Il existe donc un besoin de techniques et de mesures pour rendre les LLM plus transparents et interprétables, permettant aux parties prenantes de comprendre et de faire confiance aux décisions prises par ces modèles.
6. Il est difficile de tester les LLM : Tester les LLM représente un défi unique pour de nombreuses raisons, telles que le manque de données de formation, la différence dans la distribution des données de formation et du monde réel, le manque de paramètres d'évaluation bien adaptés, le manque de techniques d'interprétabilité et d'explicabilité des modèles, la nécessité d'un jugement humain et d'une évaluation subjective des aspects qualitatifs des résultats, etc.
7. Temps de latence et d'inférence : Les exigences de calcul des LLM peuvent entraîner une augmentation de la latence, affectant les applications en temps réel et les expériences utilisateur. Cela soulève des inquiétudes quant à l'applicabilité des LLM dans des domaines où des réponses rapides sont importantes.
8. Limites des MLOP traditionnels dans la gestion des modèles de langage : Les méthodologies MLOps traditionnelles, conçues pour les modèles d'apprentissage automatique classiques, peuvent ne pas être bien adaptées pour gérer les complexités des modèles de langage. Les modèles linguistiques présentent des caractéristiques distinctes, telles que des données de formation inconnues utilisées par les fournisseurs d'API et des différences entre les distributions de production et de formation. De plus, les mesures d'évaluation des modèles linguistiques sont souvent moins simples et les divers comportements des modèles peuvent ne pas être capturés efficacement. LLMoPS comble ces lacunes en introduisant des techniques et des cadres spécialisés adaptés aux LLM.
9. Manque de structure et de cadres autour de la gestion rapide : L'ingénierie rapide, aspect crucial de l'utilisation du LLM, manque souvent d'outils et de flux de travail structurés. Cela inclut l'absence de mécanismes de suivi pour les invites et les chaînes, l'absence de stratégies itératives de gestion des rapides et l'absence de méthodologies d'expérimentation de type ingénierie.
10. Besoin d'outils spécialisés pour garantir un déploiement efficace des LLM : Tout comme les méthodologies MLOps traditionnelles ne sont pas adaptées à la gestion des LLM, les outils MLOps sont insuffisants pour gérer les pipelines LLM. Voici les raisons pour lesquelles l'outillage LLMops diffère de l'outillage MLOps,

• Contrairement à l'outillage MLOps, l'outillage LLMops doit être capable de prendre en charge les ressources de calcul requises pour déployer des LLM avec des milliards de paramètres.
• Les modèles de machine learning traditionnels peuvent être entraînés sur des données bruyantes, mais les modèles de langage volumineux sont plus sensibles à la qualité des données. Cela signifie que l'outillage LLMops doit être en mesure de garantir que les données utilisées pour former et déployer de grands modèles de langage sont de haute qualité.
• Les modèles de machine learning traditionnels peuvent être déployés dans divers environnements, mais les modèles de langage volumineux sont plus difficiles à déployer. Cela est dû au fait que les grands modèles de langage nécessitent du matériel et une infrastructure spécialisés. L'outillage LLMops doit être capable d'automatiser le déploiement de grands modèles de langage dans divers environnements.

Ces raisons rendent nécessaire la création d'une pratique LLMops qui combine les principes de DevOps et MLOps avec le caractère unique de la gestion de projet LLM.

Découvrez les meilleures pratiques pour la production des LLM :

Centre d'excellence LLMops : une approche économique et efficace

Cependant, en raison de la pénurie de talents et de ressources en ingénierie et de la nature en constante évolution de ce domaine, il est plus logique de mettre en commun les ressources d'une organisation pour relever les défis mentionnés ci-dessus. C'est là qu'intervient un centre d'excellence LLMops (CoE). Un LLMoPS CoE est une unité ou une équipe centralisée au sein de la pratique de l'IA et du ML d'une organisation qui se concentre sur l'établissement des meilleures pratiques, processus et cadres pour la mise en œuvre et la gestion des LLMOP au sein d'une organisation. Bien que nous soyons certains que ce type d'équipe centralisée chargée de défendre et de produire des LLM portera différents noms : GenAI CoE, LLM CoE, etc., ce sera pour les entreprises qui ont un CoE AI, cela deviendra un constituant important.

L'objectif principal d'un LLMoPS CoE est de permettre le déploiement sécurisé, efficace et évolutif de grands modèles de langage tout en garantissant des opérations fiables et de haute qualité.

Voici 10 domaines clés dans lesquels un CoE LLMoPS ajoute de la valeur aux pratiques d'IA et de ML d'une organisation :

1. Stratégie et gouvernance : Le LLMoPS CoE définit la vision stratégique et les objectifs des opérations LLM au sein de l'organisation. Il établit des cadres de gouvernance, des politiques et des normes pour garantir la conformité, la sécurité et l'utilisation éthique des LLM.
2. Conception et automatisation des processus : Le CoE conçoit et documente des processus de bout en bout pour les opérations LLM, comprenant des tâches telles que le prétraitement des données, la formation des modèles, le déploiement, la surveillance et la maintenance. Il met l'accent sur la rationalisation et l'automatisation de ces processus afin d'améliorer l'efficacité et la reproductibilité.
3. Outillage et infrastructure : Le CoE identifie, évalue et met en œuvre les outils, les technologies et l'infrastructure appropriés pour soutenir les opérations LLM. Cela inclut la sélection de cadres pour le développement de modèles, de pipelines de déploiement, de systèmes de contrôle de version, d'outils de pipeline rapides, des agents autonomes, des outils de surveillance et des bases de données vectorielles.
4. Réglage fin : Contrairement à la livraison d'applications d'apprentissage automatique traditionnelles, les projets de LLM nécessitent d'affiner les paramètres d'un LLM déjà formé à l'aide d'un ensemble de données plus petit et spécifique à un domaine. Un LLMoPS CoE apporte une valeur ajoutée à ce nouvel aspect de l'ingénierie de l'IA en partageant les meilleures pratiques, en évitant les pièges courants, en proposant des ensembles de données pertinents, des modèles pré-entraînés, etc. pour faciliter un processus de réglage efficace.
5. Ingénierie rapide : L'émergence des LLM a donné naissance à une ingénierie rapide. Bien que ce domaine soit relativement nouveau, il évolue rapidement et joue un rôle crucial pour garantir que les LLM fournissent le bon résultat de manière cohérente. Par conséquent, un rôle clé joué par un LLMoPS CoE est d'établir des directives, des cadres et des outils standardisés et de rationaliser le processus de développement et la recherche afin de rester à jour dans le domaine en évolution rapide de l'ingénierie rapide.
6. Collaboration et partage des connaissances : Le LLMoPS CoE favorise la collaboration et le partage des connaissances entre les équipes impliquées dans les opérations LLM. Il favorise la communication interfonctionnelle, établit des communautés de pratique et propose des programmes de formation pour garantir un partage efficace de l'expertise au sein de l'organisation.
7. Surveillance et optimisation des performances: Le CoE définit des indicateurs de performance clés (KPI) et met en place des pratiques de surveillance pour suivre les performances et l'état des LLM déployés. Il développe des mécanismes de surveillance automatisée, de détection des anomalies et d'optimisation des performances afin de garantir des opérations LLM fiables et efficaces.
8. Sécurité et conformité : Le LLMoPS CoE garantit la sécurité et la conformité des opérations LLM. Il développe des politiques et des pratiques en matière de confidentialité des données, de contrôle d'accès, de cryptage et de conformité réglementaire. Le CoE collabore avec les équipes de sécurité et juridiques pour faire face aux risques et vulnérabilités potentiels.
9. Gestion du changement : Le CoE guide l'organisation à travers les changements culturels et opérationnels associés à l'adoption des LLMOP. Il développe des stratégies de gestion du changement, des plans de communication et des programmes de formation pour faciliter les transitions, obtenir l'adhésion des parties prenantes et maximiser la valeur des pratiques LLMops.
10. Cas d'utilisation favorables aux entreprises : Enfin et surtout, l'une des fonctions essentielles d'un LLMops CoE est de permettre des cas d'utilisation commerciaux. En fournissant une expertise, des meilleures pratiques, des outils, des ressources, des formations et un soutien, le LLMops CoE aide les entreprises à développer et à déployer des LLM pour divers objectifs commerciaux.

Certains cas d'utilisation du LLM pour les entreprises auxquels nous pensons que les COE peuvent vous aider sont les suivants,

• Support client automatisé : Un LLMops CoE peut développer et déployer des LLM pour automatiser les tâches de support client, telles que la réponse aux FAQ et la résolution de problèmes simples. Cela peut permettre aux agents du support client de se concentrer sur des tâches plus complexes.
• Marketing personnalisé : Ils peuvent développer et déployer des LLM pour personnaliser les campagnes marketing pour chaque client individuel. Cela peut aider les entreprises à augmenter leurs ventes et à améliorer la satisfaction de leurs clients.
• Création de contenu : Ils peuvent développer et déployer des LLM pour créer du contenu, tel que des articles de blog, des articles et des publications sur les réseaux sociaux. Cela peut aider les entreprises à économiser du temps et de l'argent lors de la création de contenu.
• Conformité : Ils peuvent développer et déployer des LLM pour aider les entreprises à se conformer aux réglementations, telles que le RGPD et le CCPA. Cela peut aider les entreprises à éviter des amendes et des pénalités coûteuses.
• Le Falcon40B est un modèle de langage récent et remarquable qui offre un large éventail d'applications dans le domaine de la PNL. Ce modèle peut vous aider à effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, la classification des textes, la réponse à des questions, etc.

Pour savoir comment déployer le Falcon40B, lisez ce blog de TrueFoundry

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Deploy Falcon-40B on AWS: 40% Cheaper than Sagemaker

Deploy Falcon-40B on AWS at a 40% cheaper cost than Sagemaker. In this blog, we will be comparing the cost of running it on Sagemaker vs Truefoundry.

TrueFoundry Blog Abhishek Choudhary

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Voici nos 4 meilleures recommandations de blog pour en savoir plus sur les cas d'utilisation du LLM en entreprise :

• Cas d'utilisation génératifs de l'IA chez DoorDash
• Cas d'utilisation du LLM pour les comptables
• Cas d'utilisation génératifs de l'IA chez Airbnb
• Cas d'utilisation génératifs de l'IA dans la R&D pharmaceutique

Cependant, comme toute fonction réussie dans une entreprise, la force vitale d'un LLMoPS CoE réside dans ses effectifs. Un LLMoPS CoE comprend généralement une combinaison des 6 rôles et expertises suivants :

1. Dirigeant/Directeur de LLMops : Responsable de la supervision du LLMoPS CoE, de la définition de la vision, de la coordination des activités et de l'alignement sur les objectifs commerciaux.
2. Scientifiques des données : Experts dans le développement et la mise au point de LLM, dans la compréhension du traitement du langage naturel et dans l'orientation des processus de modélisation et de formation.
3. Ingénieur rapide : Un ingénieur rapide joue un rôle spécialisé dans le domaine des grands modèles linguistiques. Ils sont chargés de développer et d'affiner les invites (entrées) qui amélioreront les performances des LLM. Cela implique de travailler avec les parties prenantes pour comprendre leurs besoins, de concevoir et de tester des invites, ainsi que de suivre et d'évaluer les résultats du LLM. Les ingénieurs de Prompt doivent également se tenir au courant des derniers développements en matière d'IA et de PNL afin de pouvoir continuer à améliorer leurs compétences et leurs connaissances.
4. Ingénieurs en apprentissage automatique : Maîtrise de la mise en œuvre et de l'opérationnalisation des LLM, de la gestion de l'infrastructure, de la conception de pipelines de déploiement et de l'intégration des LLM dans les systèmes de production. Les MLE sont également compétents dans la gestion de l'infrastructure, des pipelines CI/CD et de l'automatisation du déploiement nécessaires aux opérations LLM.
5. Ingénieurs de données : Responsable du prétraitement des données, de l'intégration des données et de la gestion des pipelines de données pour soutenir la formation et le déploiement du LLM.
6. Chefs de projet : Responsable de la supervision des projets LLMoPS, de la coordination des ressources et de la réussite de la mise en œuvre et de la livraison.

Quels sont les avantages d'un LLMops CoE ?

Bien qu'un LLMoPS CoE vous aide à créer efficacement une pratique LLMops, voici les 8 principaux avantages d'un LLMops CoE pour votre pratique d'ingénierie, d'IA et de ML :

A. Évolutivité et efficacité :

1. Gérer la nature gourmande en ressources des grands modèles linguistiques : Un LLMoPS CoE est spécialisé dans la gestion de la nature gourmande en ressources des grands modèles linguistiques (LLM). Il s'agit notamment de relever les défis liés au stockage, à la puissance de calcul et aux besoins en mémoire.
2. Garantir une utilisation optimisée des ressources informatiques : Le LLMoPS CoE se concentre sur l'optimisation de l'utilisation des ressources de calcul pour les opérations LLM. Cela implique des techniques telles que le parallélisme des modèles, le parallélisme des données et le calcul distribué pour exploiter efficacement les ressources disponibles.

B. Gouvernance et conformité :

1. Aborder les considérations éthiques et les biais dans les modèles linguistiques : Le LLMoPS CoE reconnaît les considérations éthiques associées aux LLM, y compris les biais potentiels et les risques liés à la génération de contenus inappropriés. Le CoE met en place des processus et des cadres pour répondre à ces préoccupations, tels que des techniques de détection et d'atténuation des biais, des pratiques de traitement responsable des données et des directives pour un comportement approprié des modèles.
2. Garantir la conformité aux exigences réglementaires : Le LLMoPS CoE veille à ce que les opérations LLM soient conformes aux exigences réglementaires relatives à la confidentialité et à la sécurité des données et aux réglementations spécifiques au secteur. Il collabore avec les équipes juridiques et de conformité pour établir des politiques, mettre en œuvre des mesures de sécurité et tenir à jour des pistes d'audit.

C. Gestion et suivi des modèles :

1. Rationalisation de la gestion des versions, du déploiement et des mises à jour des modèles : Le LLMoPS CoE établit des processus robustes pour gérer les versions, les déploiements et les mises à jour des modèles. Il met en œuvre des systèmes de contrôle de version, des pipelines de déploiement automatisés et des mécanismes de restauration pour rationaliser la publication et la gestion des LLM.
2. Surveillance continue des performances, de la dérive et de la robustesse : Le CoE intègre des mécanismes de surveillance et d'alerte pour suivre les performances, la dérive et la robustesse des LLM déployés. Il établit des pipelines de surveillance pour capturer des mesures telles que la précision, la latence et la détection des biais.

D. Collaboration et partage des connaissances :

1. Favoriser la collaboration interfonctionnelle entre les data scientists, les ingénieurs et les parties prenantes : Le LLMoPS CoE favorise la collaboration et la communication entre les différentes équipes impliquées dans les opérations LLM, notamment les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique, les ingénieurs DevOps et les parties prenantes commerciales.
2. Partage des meilleures pratiques et des informations entre les projets et les équipes : Le CoE sert de référentiel central des connaissances et de l'expertise en matière d'opérations LLM. Il facilite le partage des meilleures pratiques, des leçons apprises et des connaissances acquises dans le cadre de différents projets de LLM.

Comment TrueFoundry peut-il aider à établir un CoE LLMOPS ?

True Foundry est une plateforme de formation et de déploiement d'apprentissage automatique native du cloud basée aux États-Unis. Nous permettons aux entreprises d'exécuter des modèles de type ChatGPT et de gérer les LLMOP sur leur propre cloud ou infrastructure.

Après avoir discuté avec plus de 50 entreprises qui commencent déjà à mettre en production des LLM, mis au point des systèmes ML à grande échelle dans des entreprises comme Netflix, Gojek et Meta et aidé les équipes CoE de 2 entreprises du F500 à explorer les LLM, nous avons élaboré des cadres et des processus pour aider les entreprises à mettre en place leur propre CoE LLMops et leur propre infrastructure.

Voici les moyens par lesquels nous pouvons vous aider à mettre en place ou à aider votre cabinet LLMops déjà configuré.

1. Conseil et stratégie : Nous collaborons avec les parties prenantes de l'entreprise pour développer une stratégie LLMoPS personnalisée pour un CoE LLMops, notamment en définissant la portée, le travail et les objectifs, en identifiant les principaux défis et en décrivant les résultats souhaités. Exemple que nous conseillons Merck, le géant pharmaceutique F50, explique comment créer l'infrastructure appropriée pour la production des LLM.
2. Architecture et infrastructure : Nous vous aidons à concevoir Architecture LLMops et une infrastructure adaptée aux besoins de votre entreprise en matière de LLMops CoE. Nous vous aidons à définir l'infrastructure cloud ou sur site nécessaire, à sélectionner les outils et technologies appropriés et à optimiser l'allocation des ressources pour garantir une formation, un déploiement et une gestion efficaces des LLM.
3. Déploiement et automatisation : Nous aidons le CoE à mettre en œuvre des processus LLMOPS de bout en bout, notamment la gestion des versions des modèles, les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) et les flux de travail automatisés. Nous aidons à mettre en place des pipelines de déploiement, à mettre en œuvre des systèmes de surveillance et d'alerte et à automatiser les processus de déploiement et de mise à jour pour garantir des opérations LLM efficaces et fiables.
4. Formation et habilitation : Nous proposons des programmes de formation et d'habilitation pour informer les membres de l'équipe du CoE sur les meilleures pratiques, outils et méthodologies LLMOP. Nous organisons des ateliers, des webinaires et des sessions de formation pratique pour nous assurer que le personnel de l'entreprise possède les compétences et les connaissances nécessaires pour gérer efficacement les LLMOP.
5. Collaboration et partage des connaissances : Nous fournissons notre plateforme TrueFoundry et nos frameworks pour la collaboration interfonctionnelle, la documentation et le partage des meilleures pratiques. En intégrant les entreprises sur notre plateforme conviviale, nous leur permettons de tirer parti de l'expertise collective de leurs équipes et de promouvoir l'innovation dans le domaine des LLMOP.
6. Support et maintenance : Nous proposons des services de support et de maintenance continus pour garantir le bon fonctionnement de l'infrastructure LLMops. Nous fournissons une assistance technique, un dépannage et une maintenance de la plate-forme de déploiement, vous permettant de vous concentrer sur vos principaux objectifs commerciaux tout en garantissant la fiabilité et les performances de vos opérations LLM.

Donc, si vous cherchez à maximiser les rendements de vos projets LLM et à donner à votre entreprise les moyens de tirer parti de l'IA de la bonne manière

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si vous souhaitez maximiser les rendements de vos projets de LLM et permettre à votre entreprise de tirer le meilleur parti de l'IA, nous serions ravis de discuter et d'échanger des notes.

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