La couche d'infrastructure dont les entreprises ont besoin pour les systèmes LLM de production

Les grands modèles de langage sont faciles à prototyper.

Ils ne sont pas faciles à exploiter à l’échelle de l’entreprise.

Au cours des deux dernières années, de nombreuses équipes ont lancé avec succès des copilotes, des assistants internes, des outils d'automatisation et des fonctionnalités d'IA orientés client basés sur LLM. Mais à mesure que l’utilisation augmente, que les modèles de trafic changent et que les charges de travail deviennent imprévisibles, une nouvelle classe de problèmes apparaît :

• Pics de latence sous charge
• Instabilité de la mémoire
• Systèmes de journalisation interférant avec les performances des requêtes
• Dégradation progressive des performances au fil du temps
• Complexité opérationnelle autour des redémarrages et de la mise à l'échelle

À petite échelle, ces problèmes sont tolérables.

À l’échelle de l’entreprise, ils deviennent des risques d’infrastructure.

C'est là que l'idée d'une couche d'infrastructure dédiée aux systèmes LLM devient critique.

Le goulot d'étranglement caché dans les systèmes LLM de production

Dans les premiers stades des déploiements, le routage des requêtes vers les modèles semble simple :

Application → SDK LLM → Fournisseur de modèles

Mais à mesure que les organisations mûrissent, les exigences augmentent :

• Routage multimodèle
• Limitation des tarifs et quotas
• Observabilité et journalisation
• Contrôle d'accès
• Suivi des coûts
• Logique de repli
• Routage régional
• Garanties de haute disponibilité

De nombreuses équipes tentent d'étendre les couch...
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