Réduire de 40 % les coûts d'infrastructure IA : plateforme d'inférence LLM mutualisée
IASWITCH a conçu une plateforme d'inférence LLM mutualisée et auto-scalable, qui envoie chaque demande vers le modèle le plus économique capable d'y répondre. Résultat : des coûts GPU réduits de 40 %, avec des temps de réponse garantis.
En bref
- Avant : chaque équipe faisait tourner ses propres modèles, coûts GPU en forte hausse
- Après : une plateforme commune, routage intelligent et capacité ajustée à la demande
- Résultat : –40 % de coûts d'infrastructure IA, latence tenue
- Stack : vLLM, Kubernetes, GPU
Le défi
Le client devait servir plusieurs modèles de langage à plusieurs équipes internes. Chaque équipe déployait ses propres modèles sans mutualisation : la facture GPU grimpait chaque mois et les temps de réponse étaient inégaux.
La solution
Nous avons construit une plateforme d'inférence multi-tenant sur Kubernetes avec vLLM, un autoscaling à la requête et un routage intelligent qui dirige chaque requête vers le modèle adéquat : un petit modèle par défaut, un plus gros seulement si nécessaire.
Les résultats
Coûts GPU réduits de 40 %, latence maîtrisée par des objectifs explicites (SLO), et une plateforme unique et observable pour toutes les équipes.
Ce que ça signifie pour une PME
Même sans dizaines d'équipes, le principe s'applique : envoyer chaque demande vers le modèle le moins cher capable d'y répondre, et ne payer la capacité que lorsqu'elle sert. C'est souvent le premier levier d'économie sur une facture IA qui dérape.
Questions fréquentes
Comment réduire les coûts d'une plateforme d'IA générative ?
En mutualisant l'inférence, avec autoscaling à la requête et routage multi-modèles (petit modèle par défaut, gros modèle si nécessaire). 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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