FORMATION IA
Déploiement et Scalabilité des Modèles ML en Production
Construisez et opérez une infrastructure d'inférence ML performante, économique et prête pour la production.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce programme de niveau praticien couvre le cycle complet de déploiement et de mise à l'échelle de modèles de machine learning en environnement de production. Les participants acquièrent une expérience pratique avec les principaux moteurs d'inférence (vLLM, TGI, Triton Inference Server), les stratégies de batching, les techniques de quantisation et la sélection GPU/matériel. La formation allie fondements théoriques et exercices en laboratoire, et se conclut par le benchmarking et l'optimisation d'une stack d'inférence complète. Le format combine sessions magistrales, labs guidés et revues de code entre pairs.
À l'issue, vous saurez
- Déployer et configurer vLLM et Triton Inference Server pour servir un grand modèle de langage avec des SLO de latence définis
- Appliquer les techniques de quantisation INT8 et INT4 et mesurer leurs compromis exactitude/débit sur un modèle réel
- Concevoir une stratégie de batching qui maximise l'utilisation GPU tout en respectant les cibles de latence p95
- Sélectionner et justifier le hardware GPU (A10G, A100, H100) en fonction de la taille du modèle, des exigences de débit et des contraintes de coûts
- Instrumenter un service d'inférence avec des métriques Prometheus et créer un tableau de bord suivi l'utilisation GPU, le débit en tokens et les taux d'erreur
Sujets abordés
- Analyse approfondie des moteurs d'inférence : vLLM, TGI et Triton Inference Server
- Batching continu, batching dynamique et ordonnancement de requêtes
- Quantisation de modèles : INT8, INT4, GPTQ, AWQ et bitsandbytes
- Sélection de GPU, parallélisme multi-GPU (tensor, pipeline, data)
- Compromis latence/débit et conception de SLO
- API de serveur de modèles : REST, gRPC et réponses en streaming
- Monitoring d'inférence : percentiles de latence, utilisation GPU, coût par token
- Stratégies d'autoscaling et optimisation du KV-cache
Modalité
Livré sous forme de bootcamp intensif de 3 à 5 jours, soit sur site dans les locaux du client, soit entièrement en distanciel via un environnement de laboratoire cloud (des instances GPU AWS, GCP ou Azure sont provisionnées pour les participants). Environ 60 % du temps est consacré aux laboratoires pratiques ; 40 % aux sessions conceptuelles animées par un instructeur. Les participants travaillent par paires pendant les exercices de laboratoire. Tout le code de laboratoire, les scripts de benchmark et les configurations de référence sont fournis et conservés par les participants après le programme. Un bac à sable cloud compatibles GPU est inclus dans le tarif groupe ; les participants utilisant des comptes cloud personnels ou d'entreprise doivent budgétiser séparément.
Ce qui fait que ça marche
- Définir les SLO de latence et de débit avant de benchmarker afin que les décisions hardware et batching soient basées sur des exigences réelles
- Exécuter les évaluations d'exactitude de quantisation sur un ensemble de données représentatif spécifique à la tâche, pas seulement des benchmarks génériques
- Instrumenter l'inférence dès le premier jour, les équipes qui ajoutent l'observabilité tôt itèrent beaucoup plus rapidement sur l'optimisation des performances
- Traiter les configurations de serveur de modèles comme du code (versionné, examiné, testé) pour éviter une dérive de configuration entre les environnements
Erreurs fréquentes
- Utiliser par défaut un serveur REST synchrone simple sans considérer le batching continu, ce qui entraîne une sous-utilisation sévère du GPU à grande échelle
- Appliquer une quantisation agressive (INT4) sans valider la dégradation d'exactitude sur la tâche spécifique, causant des régressions de qualité silencieuses en production
- Sur-provisionner les instances GPU en fonction de la charge de pointe sans implémenter l'autoscaling, entraînant des coûts d'infrastructure excessifs
- Ignorer le dimensionnement du KV-cache et les politiques d'éviction, causant des pics de latence imprévisibles sous charge concurrente
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation n'est pas appropriée pour les équipes qui n'ont pas encore entraîné ou fine-tuné un modèle et évaluent toujours si le ML est la bonne solution, elles ont besoin d'un programme de stratégie ou de littératie IA d'abord, pas d'une profondeur d'infrastructure.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Moteur de Prédiction pour l'AutoscalingAnticipez la charge infrastructure pour réduire les coûts cloud et prévenir les pannes de capacité.
- Prédicteur de dégradation des performances APIAnticipez les problèmes de latence et de débit des API avant qu'ils n'affectent vos utilisateurs.
- Surveillance d'infrastructure et remédiation par AIOpsCorrélation automatique des alertes, prédiction des incidents et remédiation autonome pour les équipes IT.
- Détection d'anomalies dans les logs par deep learningDétectez automatiquement les anomalies d'infrastructure et d'application dans les logs avant qu'elles ne causent des incidents.
- Modération de Contenu par IA Multi-ModaleDétectez automatiquement discours haineux, violences et désinformation sur texte, images et vidéos à grande échelle.
- Détection de fraude transactionnelle en temps réelDétectez instantanément les transactions frauduleuses grâce à des modèles ML qui identifient les anomalies comportementales et géographiques.
Autres formations à ce niveau
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.