Plateforme d'inférence LLM multi-tenant : –40 % de coûts GPU
IASWITCH a conçu une plateforme d'inférence LLM auto-scalable servant plusieurs modèles avec routing intelligent, réduisant les coûts GPU de 40 % tout en tenant les objectifs de latence.
En bref
- Contexte : plusieurs modèles à servir pour plusieurs équipes
- Solution : inférence auto-scalable + routing multi-modèles
- Résultat : coûts GPU réduits de 40 %
- Stack : vLLM, Kubernetes, GPU
Le défi
Le client devait servir plusieurs LLM à plusieurs équipes internes, avec des coûts GPU en forte croissance et des latences inégales. Chaque équipe déployait ses propres modèles sans mutualisation.
La solution
Nous avons construit une plateforme d'inférence multi-tenant sur Kubernetes avec vLLM, un autoscaling à la requête et un routing intelligent qui dirige chaque requête vers le modèle adéquat (petit modèle par défaut, gros modèle si nécessaire).
Les résultats
Coûts GPU réduits de 40 %, latence maîtrisée par des SLO explicites, et une plateforme unique et observable pour toutes les équipes.
Questions fréquentes
Comment réduire les coûts GPU d'une plateforme d'inférence LLM ?
En mutualisant l'inférence sur une plateforme multi-tenant, avec autoscaling à la requête et routing multi-modèles. IASWITCH a ainsi réduit les coûts GPU de 40 %.
Qu'est-ce qu'une plateforme d'inférence multi-tenant ?
C'est une plateforme unique qui sert plusieurs modèles à plusieurs équipes, avec isolation, mutualisation des ressources GPU et observabilité centralisée.
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