Vous avez développé (ou fine-tuné) un modèle d’IA incroyable, capable de résoudre des problèmes complexes et d’apporter une valeur ajoutée à votre entreprise. Mais voilà, il faut maintenant le déployer pour qu’il puisse être utilisé en production. Le choix de la plateforme de déploiement est crucial et dépend de nombreux facteurs : vos besoins en infrastructure, votre budget, et les fonctionnalités que vous recherchez.

Cet article vous présente un comparatif des principales solutions de déploiement de modèles d’IA, classées en fonction de ces critères, pour vous aider à faire le meilleur choix.

Déploiement sur des plateformes cloud (hébergé) : Scalabilité et simplicité

Les plateformes cloud offrent une grande flexibilité et une scalabilité automatique, ce qui les rend idéales pour les modèles de production à grande échelle.

AWS SageMaker : La boîte à outils complète d’Amazon

• Description : AWS SageMaker est une plateforme de bout en bout qui vous permet d’entraîner, de déployer et de gérer vos modèles d’IA.

• Avantages :

  • Scalabilité automatique pour gérer les pics de trafic.

  • Intégration transparente avec les autres services AWS (S3, Lambda, etc.).

  • Gestion simplifiée du fine-tuning.

• Inconvénients :

  • Coûts potentiellement élevés pour les modèles volumineux et le trafic important.

  • Courbe d’apprentissage pour les novices d’AWS.

• Cas d’usage : Modèles de production à grande échelle avec des exigences de scalabilité et des entreprises utilisant déjà l’écosystème AWS.

Google Vertex AI : L’expert en IA de Google Cloud

• Description : Google Vertex AI est une plateforme de déploiement d’IA qui offre des outils d’entraînement et d’inférence pour vos modèles.

• Avantages :

  • Support pour de nombreux frameworks (TensorFlow, PyTorch, etc.).

  • Optimisation pour les modèles complexes, notamment les LLM (Llama, GPT).

  • Support natif pour les TPU et les GPU, offrant des performances optimales.

• Inconvénients :

  • Complexité de configuration pour les nouveaux utilisateurs.

  • Coûts similaires à AWS, avec une tarification parfois moins transparente.

• Cas d’usage : Entreprises ayant déjà une infrastructure solide sur Google Cloud et déployant des modèles complexes.

Microsoft Azure ML : L’intégration parfaite dans l’univers Microsoft

• Description : Microsoft Azure ML est un service de gestion et de déploiement de modèles d’IA dans l’écosystème Azure.

• Avantages :

  • Intégration étroite avec les outils et services Microsoft.

  • Idéal pour les modèles complexes et multilingues.

  • Support pour AutoML, permettant d’automatiser le processus de développement des modèles.

• Inconvénients :

  • Moins d’optimisation pour les petites entreprises.

  • Tarification complexe et parfois difficile à prévoir.

• Cas d’usage : Grandes entreprises utilisant déjà l’infrastructure Microsoft et ayant besoin de modèles complexes.

RunPod : Le cloud GPU abordable

• Description : RunPod est une plateforme cloud GPU qui offre une solution abordable pour déployer vos modèles d’IA.

• Avantages :

  • Tarification compétitive, notamment grâce aux instances « Spot ».

  • Idéal pour le fine-tuning et les modèles nécessitant des GPU puissants.

  • Facilité d’utilisation pour les modèles open-source (Hugging Face, Llama, etc.).

• Inconvénients :

  • Moins adapté pour les solutions hautement scalables en production.

• Cas d’usage : Startups, projets open source, et déploiements nécessitant des GPU à faible coût.

Déploiement sur infrastructure locale (On-Premise) : Contrôle total et confidentialité

Le déploiement sur infrastructure locale vous offre un contrôle total sur vos données et votre infrastructure, mais nécessite des compétences techniques solides et un investissement initial plus important.

Déploiement sur un serveur IA dédié : La solution autonome

• Description : Utilisation d’un serveur local (par exemple, NVIDIA DGX, serveur EPYC) pour héberger vos modèles.

• Avantages :

  • Coût unique pour l’infrastructure matérielle.

  • Contrôle total sur vos données sensibles.

  • Idéal pour les entreprises nécessitant une confidentialité stricte.

• Inconvénients :

  • Coûts initiaux élevés pour l’achat du matériel (serveurs, GPU).

  • Maintenance manuelle requise.

• Cas d’usage : Entreprises avec des exigences de confidentialité élevées et des coûts récurrents faibles.

Kubernetes avec GPUs : L’orchestration avancée

• Description : Utilisation de Kubernetes pour orchestrer des conteneurs d’IA sur des clusters locaux.

• Avantages :

  • Flexibilité pour déployer plusieurs modèles.

  • Scalabilité locale.

  • Compatible avec les serveurs d’inférence comme TensorFlow Serving ou Triton.

• Inconvénients :

  • Complexité d’installation et de gestion de Kubernetes.

  • Besoin de ressources humaines pour gérer l’orchestration.

• Cas d’usage : Déploiement local avancé pour les équipes techniques compétentes.

Solutions hybrides : Le meilleur des deux mondes

Les solutions hybrides combinent les avantages du cloud et de l’infrastructure locale, offrant une flexibilité et une scalabilité accrues.

Ray Serve : Le framework open source hybride

• Description : Ray Serve est un framework open-source qui vous permet de déployer vos modèles sur des clusters hybrides (local + cloud).

• Avantages :

  • Idéal pour les déploiements distribués entre le cloud et l’infrastructure locale.

  • Support pour Python et les frameworks d’IA courants.

• Inconvénients :

  • Nécessite une expertise pour configurer et gérer les clusters hybrides.

• Cas d’usage : Entreprises cherchant un équilibre entre le cloud et l’infrastructure locale.

Hugging Face Inference API : La simplicité du déploiement en un clic

• Description : L’API Inference de Hugging Face vous permet de déployer vos modèles hébergés sur la plateforme Hugging Face.

• Avantages :

  • Aucune gestion d’infrastructure requise.

  • Support pour de nombreux modèles populaires (Llama, GPT, BERT, etc.).

  • Scalabilité gérée automatiquement par Hugging Face.

• Inconvénients :

  • Coûts par requête, dépendant du trafic.

  • Moins de possibilités de personnalisation de l’infrastructure.

• Cas d’usage : Déploiement rapide et facile sans avoir à gérer l’infrastructure.

Tableau comparatif des solutions

Choisir la bonne solution en fonction de vos besoins

Le choix de la plateforme de déploiement dépend de vos besoins spécifiques.

• Budget limité et déploiement rapide : RunPod ou Hugging Face Inference API sont d’excellentes options.

• Déploiement hautement scalable : AWS SageMaker, Google Vertex AI ou Ray Serve offrent une scalabilité optimale.

• Confidentialité stricte : Un serveur IA local ou Kubernetes sur votre propre infrastructure sont les solutions les plus sûres.

• Fine-tuning simple : RunPod, Hugging Face API ou Google Vertex AI facilitent le processus de fine-tuning.

Pour un premier déploiement évolutif, RunPod est une option économique et flexible. Vous pourrez ensuite migrer vers une infrastructure plus robuste (AWS ou locale) si vos besoins évoluent. L’essentiel est de bien définir vos besoins, de peser le pour et le contre de chaque solution, et de choisir celle qui vous permettra de déployer votre modèle d’IA de manière efficace et sécurisée.