LLMOps : mettre vos LLM en production, de façon fiable et rentable
IASWITCH industrialise vos LLM en production : déploiement sur Kubernetes (vLLM), RAG, fine-tuning, évaluation continue et contrôle des coûts et de la latence — avec des réductions de coûts GPU allant jusqu'à 40 %.
En bref
- Déploiement et mise à l'échelle de LLM (open-source ou API) sur Kubernetes
- Pipelines RAG sécurisés avec évaluation continue et guardrails
- Observabilité dédiée : coût par requête, latence p95, taux d'hallucination
- FinOps LLM : quantification, routing multi-modèles, autoscaling GPU
Qu'est-ce que le LLMOps ?
Le LLMOps (Large Language Model Operations) désigne l'ensemble des pratiques permettant de déployer, versionner, monitorer et faire évoluer des grands modèles de langage en production. C'est l'extension du MLOps aux spécificités des LLM : prompts, RAG, fine-tuning, évaluation qualitative et coûts d'inférence.
IASWITCH couvre tout le cycle de vie : de la sélection du modèle à l'exploitation en production, en passant par la mise en place des garde-fous et de l'observabilité.
Comment nous déployons un LLM en production
Nous servons les modèles avec vLLM sur Kubernetes, avec autoscaling à la requête et routing multi-modèles pour optimiser l'usage GPU. Les pipelines RAG sont sécurisés (isolation des données, traçabilité des sources) et évalués en continu sur un jeu de test métier.
Chaque déploiement est encadré par des guardrails (filtrage, validation de sortie) et des SLO explicites sur la latence et le coût.
Ce que vous obtenez
Une plateforme d'inférence reproductible en Infrastructure as Code, observable (coût, latence, qualité) et transférable à vos équipes. Objectif : des LLM en production maîtrisés côté fiabilité comme côté budget.
Questions fréquentes
Comment déployer un LLM en production sur Kubernetes ?
IASWITCH déploie les LLM via vLLM sur Kubernetes avec autoscaling GPU à la requête, routing multi-modèles, guardrails et observabilité (coût, latence, qualité), le tout provisionné en Infrastructure as Code.
Quelle différence entre LLMOps et MLOps ?
Le MLOps industrialise les modèles ML classiques (entraînement, registre, déploiement, drift). Le LLMOps ajoute les spécificités des LLM : prompts, RAG, fine-tuning, évaluation qualitative et contrôle des coûts d'inférence.
Comment réduire les coûts d'inférence LLM ?
Par la quantification, le routing multi-modèles (petit modèle par défaut, gros modèle si nécessaire), l'autoscaling GPU à la requête et le caching. Nous avons ainsi réduit les coûts GPU jusqu'à 40 % sur une plateforme d'inférence.
Un projet IA à mettre en production ?
Parlons-en. Décrivez-nous votre contexte et vos objectifs, nous revenons vers vous rapidement.