Data & IA
Conseil en LLMOps
Exploitez vos fonctionnalités basées sur les grands modèles de langage en production, en toute sérénité : évaluées avant chaque mise en ligne, surveillées en qualité comme en coût, et sécurisées, avec à vos côtés une équipe menée par ses fondateurs.
Parler aux fondateursLe LLMOps, et ce qu’Authect vous apporte
Le LLMOps (large language model operations) regroupe les pratiques qui permettent de faire tourner de manière fiable des fonctionnalités basées sur des modèles de langage en production : versionner les prompts et les modèles, les tester avant la mise en ligne, surveiller la qualité et les coûts une fois en service, et protéger les données à chaque étape. Il réunit un travail d’ingénierie, de données et d’exploitation qu’il est facile de négliger dans un prototype, et coûteux de négliger en production.
Nous vous aidons à mettre ces pratiques en place, que vous lanciez votre première fonctionnalité LLM ou que vous en exploitiez déjà plusieurs. Les fondateurs passent en revue votre dispositif avec vous et un ingénieur senior pilote le travail. Il associe une expérience en génie logiciel, en DevOps et en IA à une vision claire de ce que chaque amélioration apporte à votre activité.
Tout ce que nous construisons, des jeux d’évaluation et pipelines aux tableaux de bord et runbooks, se trouve dans vos propres comptes, documenté pour que votre équipe puisse le faire fonctionner sans nous.
Avantages
Ce que le LLMOps apporte à votre organisation
Un bon LLMOps transforme un prototype prometteur en une fonctionnalité fiable, que vous pouvez faire évoluer sans risque et exploiter à un coût maîtrisé.
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Des équipes et un budget mieux employés
Des pipelines, des outils et des standards communs permettent aux ingénieurs, aux spécialistes des données et aux équipes d’exploitation de travailler sur la même base. Les nouvelles fonctionnalités LLM arrivent plus vite en production, et les dépenses en modèles et en infrastructure vont là où elles créent de la valeur.
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Des cycles de développement plus courts
L’évaluation automatisée indique en quelques minutes aux développeurs si une modification d’un prompt, d’un modèle ou d’une source de données a amélioré ou dégradé les résultats. Ils itèrent rapidement et repèrent les réponses incorrectes avant les utilisateurs.
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Moins de risques, plus de sécurité
Contrôles d’accès, validation des entrées et des sorties, protection des données sensibles et journaux d’audit complets réduisent les risques de fuite, d’usage abusif et de réponses nuisibles, et facilitent la traçabilité des incidents.
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Une montée en charge prévisible
Le suivi de l’usage, de la latence et des coûts, associé à la mise en cache, au routage et à la planification des capacités, garde vos fonctionnalités rapides et abordables quand la demande augmente et que la charge varie.
Composantes clés
Les composantes clés d’une démarche LLMOps
Ingénierie et gestion des données
Nous construisons les pipelines qui collectent, nettoient, versionnent et indexent les données dont vos modèles de langage ont besoin, des bases documentaires pour la recherche aux jeux de données pour le fine-tuning, en protégeant les informations sensibles tout au long du processus.
Découvrir le serviceExpérimentation et évaluation
Nous créons des jeux d’évaluation à partir de vos cas réels et y confrontons prompts, modèles et versions fine-tunées. Nous mesurons la précision, la sécurité, la latence et le coût, pour que chaque changement soit une décision fondée sur des faits.
Déploiement et monitoring
Nous déployons les fonctionnalités LLM progressivement, avec des prompts et des modèles versionnés, des retours arrière possibles et un suivi en temps réel de la qualité, de la dérive, de la latence et des dépenses, ainsi que des alertes qui arrivent à la bonne personne.
Gestion des pipelines
Nous concevons des pipelines de bout en bout qui relient données, évaluation et déploiement. Les mises à jour des modèles, des prompts et des connaissances passent en production par le même chemin testé et reproductible que votre code.
Découvrir le service
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Nous contacterPourquoi Authect
Pourquoi choisir Authect pour votre conseil en LLMOps
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DevOps, ML et IA réunis
Les ingénieurs seniors qui pilotent nos projets développent à la fois du logiciel, de l’infrastructure et des fonctionnalités d’IA. Votre dispositif LLMOps s’intègre ainsi au reste de votre stack au lieu de vivre en silo.
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Un accompagnement LLMOps de bout en bout
Nous intervenons sur tout le cycle de vie, du choix des modèles et de la mise en place de l’évaluation jusqu’au déploiement, au monitoring et à la maîtrise des coûts, que vos fonctionnalités LLM aient été développées par nous ou par d’autres.
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Des fondateurs à qui parler
Vous travaillez directement avec les fondateurs et l’ingénieur qui réalise le travail, jamais avec un commercial. Chaque recommandation est accompagnée du raisonnement qui la justifie.
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Conçu pour que votre équipe en soit propriétaire
Nous documentons chaque pipeline, tableau de bord et runbook, et vous remettons les comptes. Votre équipe peut ainsi exploiter et faire évoluer son LLMOps en toute autonomie.
Articles
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FAQ
FAQ sur le LLMOps
Que signifie LLM ?
LLM signifie large language model, ou grand modèle de langage : un réseau de neurones entraîné sur de grandes quantités de texte pour comprendre et produire du langage. Les LLM font fonctionner les assistants, la synthèse de textes, la recherche, le traitement de documents et bien d’autres fonctionnalités des logiciels modernes.
À quoi sert un LLM dans une application métier ?
Il lit et rédige du texte à la demande : répondre à des questions à partir de vos documents, préparer des réponses, extraire des données de formulaires, classer des demandes ou planifier les étapes d’un agent. L’application qui l’entoure lui fournit les bonnes données, vérifie ses réponses et décide de la suite.
À quoi sert le LLMOps ?
À rendre les fonctionnalités basées sur les modèles de langage fiables une fois face à de vrais utilisateurs. Cela veut dire savoir si la qualité se maintient, maîtriser les coûts et la latence, protéger les données et pouvoir modifier prompts ou modèles sans risque.
Quelle différence entre MLOps et LLMOps ?
Le MLOps couvre l’entraînement, le déploiement et le suivi des modèles de machine learning en général. Le LLMOps y ajoute les spécificités des modèles de langage : gestion des prompts et de la recherche documentaire, évaluation de textes libres, protection contre les réponses nuisibles ou inventées, et gestion des coûts à l’usage facturés par les fournisseurs de modèles.
Quelle différence entre LLMOps et AgentOps ?
L’AgentOps porte sur les agents d’IA qui agissent à travers différents outils et systèmes. Il s’appuie sur le LLMOps et y ajoute le traçage des exécutions en plusieurs étapes, les permissions d’accès aux outils, les étapes de validation et l’évaluation de tâches complètes plutôt que de réponses isolées.
Qu’est-ce que l’optimisation de l’inférence d’un LLM ?
C’est rendre chaque appel au modèle plus rapide et moins coûteux sans perte de qualité. Par exemple : choisir un modèle plus petit quand il suffit, mettre en cache les requêtes répétées, raccourcir les prompts, traiter les tâches par lots et orienter les questions plus complexes vers des modèles plus puissants.