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
J'ai 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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