MLOps et LLMOps
Déployez et améliorez vos applications d’IA avec une méthode claire.
Après une expérimentation réussie, il reste à organiser le fonctionnement quotidien des modèles, données et configurations. Nous concevons les processus de déploiement, d’évaluation, de supervision et de modification de votre application d’IA. La qualité des modèles, la fiabilité technique et les coûts sont étudiés ensemble pour donner à votre équipe une base documentée pour la mise en production et l’exploitation.
Vos possibilités
Des services pour faire avancer votre projet
Cartographier le cycle de vie et les responsabilités
Nous examinons les données, modèles, prompts, applications et déploiements existants. Les responsabilités de développement, d’approbation et d’exploitation sont attribuées explicitement.
Tous les composants importants ont un parcours défini tout au long du cycle de vie.
Assurer la traçabilité des versions et des artefacts
Les modèles ou leurs références, versions de données, prompts, configurations et résultats de tests sont versionnés de façon adaptée. Leur lien avec chaque mise en production est documenté.
Un résultat peut être attribué aux composants et aux versions utilisés.
Intégrer l’évaluation dans le développement
Les cas de test représentatifs et les critères de qualité métier sont combinés avec des vérifications automatisées. La tâche, les données et l’utilisation prévue du modèle déterminent les méthodes d’évaluation appropriées.
Les changements peuvent être évalués sur la base de résultats comparables.
Concevoir le déploiement et la mise en production
Les environnements, déploiements, approbations et solutions de repli s’intègrent à vos processus de développement. L’expérience avec Git, CI/CD, Helm et Argo CD contribue à des mises en production contrôlées.
Les mises en production deviennent reproductibles et traçables.
Suivre la qualité, les temps de réponse et la consommation
Les erreurs techniques, temps de réponse, ressources consommées et indicateurs de qualité adaptés sont suivis. Des spécialistes métier évaluent si nécessaire les changements des données d’entrée et des résultats.
Les changements pertinents deviennent visibles et suivent un processus d’enquête défini.
Organiser l’exploitation et l’amélioration continue
Nous définissons les runbooks, responsabilités, changements de modèles et évaluations régulières. Prometheus, Grafana et d’autres outils adaptés de SYNEDAT PLATFORM peuvent faciliter le suivi opérationnel.
Votre équipe peut maintenir et améliorer systématiquement la version déployée.
Quand faire appel à nous
MLOps et LLMOps Cas d’usage
Trois exemples de situations illustrent les points de départ possibles.
Un prototype d’IA doit passer en exploitation courante
Nous ajoutons le versionnement, les contrôles de mise en production, la supervision et la documentation nécessaire.
Les changements de modèle ou de prompt ont des conséquences inattendues
Des tests comparables et des artefacts documentés permettent d’évaluer les différences avant la mise en production.
Les requêtes réussissent techniquement, mais leurs réponses se dégradent
Nous combinons des signaux techniques avec des évaluations de qualité appropriées et un processus d’enquête clair.
Du besoin au résultat
Une démarche claire avec des étapes vérifiables
Examiner la configuration actuelle et les objectifs opérationnels
Les composantes, équipes, risques et processus de développement existants sont enregistrés.
Concevoir le versionnement et l’évaluation
Les artefacts, les critères, les ensembles de tests et les responsabilités sont déterminés.
Intégrer le déploiement et la surveillance
Un processus de mise en production défini est réalisé avec tests, indicateurs et solutions de repli.
Tester et transmettre les procédures
Les scénarios de mise en production, de gestion des erreurs et de changement sont testés et documentés.
Votre bénéfice
Vos livrables
- Un cycle de vie coordonné pour les modèles et applications convenus.
- Artefacts versionnés et résultats d’évaluation compréhensibles.
- Un processus de mise en production avec approbations et solutions de repli testées.
- Surveillance appropriée, instructions opérationnelles et responsabilités.
Comment travailler avec nous
Choisissez un point de départ adapté à votre situation. Le périmètre et la charge de travail sont précisés ensemble dans une proposition.
Évaluer la préparation à l’exploitation de l’IA
Pour vous orienter : cycle de vie, versionnement, évaluation et tâches d’exploitation.
Demander un devis: Évaluer la préparation à l’exploitation de l’IAImplémenter la mise en production et l’évaluation
Pour un périmètre défini : artefacts, contrôles, déploiement et supervision.
Demander un devis: Implémenter la mise en production et l’évaluationAméliorer l’exploitation de l’IA
Pour les évolutions continues : modèles supplémentaires, évaluation améliorée et support convenu.
Demander un devis: Améliorer l’exploitation de l’IASYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Identités, secrets et politiques
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
La connexion, les secrets techniques et les politiques de plateforme servent à des objectifs différents. Nous les connectons avec des rôles, des autorisations limitées et des exceptions documentées. Les outils sélectionnés font partie d’un modèle d’accès et d’exploitation commun.
Accès contrôlé et politiques de plateforme plus cohérentes.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Vos questions avant de démarrer
Quelle est la différence entre MLOps et LLMOps ?
Le MLOps organise le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique et de leurs applications. Les applications LLM ajoutent souvent des prompts, sources de contexte, versions de modèles externes et méthodes d’évaluation spécifiques. Les processus sont adaptés aux composants réellement utilisés.
Avons-nous besoin d’une nouvelle plateforme ?
Pas toujours. Les dépôts existants, pipelines, registres et surveillance peuvent déjà couvrir des exigences importantes. Nous identifions les lacunes et ajoutons les composants appropriés. De nouveaux produits sont envisagés lorsque des besoins spécifiques les justifient.
Quels composants doivent être versionnés ?
Les modèles ou leurs références, le code, les prompts, configurations, tests et versions des données doivent pouvoir être associés à une mise en production. La réalisation dépend du produit et du stockage des données. Les données sensibles n’ont pas automatiquement leur place dans un dépôt de code.
Comment devrions-nous évaluer les résultats des LLM ?
Un jeu de tests représentatif associe tâches habituelles, cas limites et critères de qualité métier. Les vérifications automatiques peuvent être complétées par une évaluation humaine. Un modèle utilisé comme évaluateur doit lui aussi être évalué avant de servir de référence fiable.
La surveillance détecte-t-elle chaque baisse de qualité ?
Les signaux techniques révèlent des problèmes tels que les erreurs, les temps de réponse et l’utilisation des ressources. La qualité du contenu nécessite des critères appropriés, des échantillonnages ou des résultats évalués. Nous définissons ce que la surveillance couvre et quelles vérifications supplémentaires sont nécessaires.
Peut-on modifier le modèle sans retester ?
Un changement peut modifier le comportement, les coûts et les résultats. Des tests comparatifs et des approbations adaptés sont donc prévus. Pour les services externes, nous vérifions les possibilités réelles de versionnement et de contrôle des changements.
Comment fonctionne le retour en arrière vers une version précédente ?
L’application, la configuration et les artefacts associés doivent être pris en compte ensemble. Les modifications des données ou la disponibilité externe des modèles peuvent limiter les options de rollback. Nous concevons donc et testons une procédure de secours adaptée à l’environnement spécifique.
Quels coûts faut-il prévoir pour l’exploitation courante ?
Entre autres, les appels de modèles, la capacité de calcul, le stockage, l’évaluation, le traitement des données et le support sont pertinents. La mesure doit couvrir l’ensemble du cas d’usage. La consommation d’infrastructure et les services continus sont indiqués séparément dans l’offre.
Parlons de la prochaine étape
Quelle application d’IA a besoin d’un chemin fiable vers la production ?
Décrivez votre situation et les principales questions de qualité. Nous définissons les prochaines étapes pour des mises en production contrôlées et des résultats traçables.
MLOps et LLMOps
Votre prochaine étape
Décrivez brièvement votre besoin. Nous transmettrons votre demande à l’équipe compétente et définirons avec vous les prochaines étapes.
Les champs marqués * sont obligatoires. Le téléphone, l’entreprise et l’adresse postale sont facultatifs.