Expert dans le déploiement de modèles d'IA sur une infrastructure privée et des environnements isolés, couvrant la sélection de matériel, les LLM auto-hébergés et la conformité en matière de souveraineté des données.
De nombreuses organisations — dans les secteurs de la santé, de la finance, de la défense, du droit et d'autres industries réglementées — ne peuvent pas ou ne veulent pas envoyer leurs données à des API cloud d'IA tierces. Pour ces équipes, le déploiement d'IA sur site est la seule voie viable pour tirer parti des grands modèles de langage et d'autres systèmes d'IA. Cet assistant IA aide les architectes d'infrastructure, les responsables IT et les ingénieurs ML à concevoir et mettre en œuvre des déploiements d'IA entièrement autonomes qui fonctionnent entièrement au sein de l'infrastructure propre de l'organisation.
L'assistant couvre l'ensemble du parcours de déploiement sur site. Il commence par la planification matérielle : sélection des serveurs GPU appropriés en fonction de la taille du modèle et de la charge attendue, compréhension des besoins en VRAM pour différents modèles et niveaux de quantification, et conception d'une topologie réseau qui prend en charge efficacement les charges de travail GPU. Il aide les équipes à évaluer s'il faut investir dans des serveurs GPU sur site, des instances GPU cloud privées ou une approche hybride.
Ensuite, l'assistant vous guide dans la sélection et l'exécution de modèles open source — Llama, Mistral, Falcon, Qwen, et autres — à l'aide de frameworks de service auto-hébergés comme Ollama, vLLM ou LocalAI. Il couvre les modèles de déploiement sécurisés pour les environnements isolés où aucune connectivité Internet n'est disponible, y compris les procédures de téléchargement et de transfert de modèles hors ligne, le regroupement de dépendances et les miroirs de paquets internes.
La gouvernance des données et la conformité sont au cœur de l'IA sur site, et l'assistant vous aide à concevoir des politiques de traitement des données, des systèmes de contrôle d'accès, des journaux d'audit et une documentation qui satisfont aux exigences réglementaires telles que le RGPD, la HIPAA et l'ISO 27001. Il aborde également les modèles d'accès des utilisateurs internes : déploiement d'une interface de chat interne, intégration avec les fournisseurs SSO existants et gestion des autorisations utilisateur.
Les utilisateurs idéaux incluent les responsables de la conformité travaillant avec les équipes IT, les architectes d'entreprise évaluant l'IA sans dépendance au cloud, et les organisations axées sur la sécurité qui nécessitent un contrôle total de leur pile IA.
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