LLMOps : déployer et maintenir des modèles de langage en production
· 8 min de lecture · Intelligence Artificielle
Le passage d'un prototype LLM à un système en production est un défi d'ingénierie majeur. Monitoring, versioning, coûts, latence — guide complet du LLMOps.
Votre POC avec ChatGPT fonctionne super bien en démo. Le CEO est enthousiaste. Mais entre cette démo et un système en production qui sert 10 000 utilisateurs, il y a un gouffre.
Qu'est-ce que le LLMOps ?
Le LLMOps (Large Language Model Operations) est l'ensemble des pratiques d'ingénierie pour déployer, surveiller et maintenir des applications basées sur des LLM en production. C'est le MLOps appliqué aux modèles de langage.
Les défis spécifiques aux LLM
1. Non-déterminisme
Le même prompt peut donner des réponses différentes. Comment garantir la cohérence ?
Temperature à 0 pour les tâches où la reproductibilité est critique
Seed fixe quand le fournisseur le supporte
Tests de régression basés sur des évaluations plutôt que des comparaisons exactes
2. Latence
Un appel LLM prend 1-30 se…
Voir tous les articles