Mise à l’Échelle des Workloads IA et Planification d’Infrastructure

Construisez des piles d'observabilité pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence IA. Surveillez l'utilisation des GPU, les courbes de perte d'entraînement, la latence d'inférence et la dérive des modèles avec des métriques et des alertes conçues à cet effet.

Concevoir des systèmes de formation distribuée pour des modèles d'IA à grande échelle. Élaborer des stratégies de parallélisme des données, des tenseurs et des pipelines pour des clusters multi-GPU exécutant des LLM et des modèles fondamentaux.

Réduisez les coûts d'infrastructure IA sans sacrifier les performances des modèles. Optimisez les dépenses GPU, les stratégies d'instances spot et les compromis calcul-stockage pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence.

Concevoir des systèmes d'autoscaling pour le déploiement de modèles d'IA capables de gérer les pics de trafic sans surprovisionnement. Configurer HPA, KEDA et des politiques de scaling personnalisées adaptées aux GPU pour l'inférence en production.

Faire passer à l'échelle les pipelines MLOps pour des charges de travail IA à fort volume. Architecturer des pipelines d'entraînement, des feature stores, des registres de modèles et des systèmes CI/CD capables de gérer une complexité croissante des modèles et un volume de données en augmentation.

Éliminez les goulots d'étranglement des pipelines de données qui affament les tâches d'entraînement GPU. Optimisez le chargement des données, le prétraitement, les E/S de stockage et les pipelines de streaming pour maximiser l'utilisation du GPU lors de l'entraînement IA.

Optimisez le service d'inférence LLM pour le débit, la latence et le coût à grande échelle. Configurez vLLM, TensorRT-LLM et les stratégies de traitement par lots pour les déploiements d'IA en production.

Planifiez la capacité des clusters GPU pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence IA. Optimisez le nombre de nœuds, les interconnexions et les besoins en mémoire pour l'infrastructure LLM et deep learning.

Planifiez et exécutez des migrations de charges de travail IA entre fournisseurs cloud ou depuis des infrastructures sur site vers le cloud. Minimisez les temps d'arrêt, maîtrisez les coûts et préservez les performances des modèles lors de transitions infrastructurelles complexes.

Configurez et mettez à l'échelle Kubernetes pour des charges de travail IA accélérées par GPU. Maîtrisez l'affinité des nœuds, l'allocation des ressources GPU, les plugins de périphériques NVIDIA et la gestion de clusters IA multi-locataires.