DevOps et infrastructure cloud

Infrastructure IA privée

Hébergez les modèles IA et agents de votre produit là où vous contrôlez les données. Nous les déployons dans votre infrastructure ou dans un environnement isolé convenu, puis nous les évaluons, dimensionnons, sécurisons, surveillons et mettons à jour.

Parlons de votre projetDiscuter de l'hébergement IA privé

Là où l'IA de votre produit s'exécute réellement

De nombreuses fonctionnalités IA envoient des invites, des documents et des résultats à une API de modèle tierce. Certains produits ont besoin que ce traitement se fasse à l'intérieur d'une frontière qu'ils contrôlent, en raison de la politique de données, des contrats clients ou de la nécessité de figer les versions de modèles. Nous hébergeons les modèles et agents de votre produit dans votre compte cloud, sur site ou dans un environnement isolé convenu, et les exploitons dans la durée. Il s'agit de votre produit fini. Les outils d'IA que nous utilisons pendant la construction de votre logiciel sont une décision distincte.

Infrastructure IA assistée par l'IA et menée par des experts

Comment l'IA assiste

  • Notation des modèles candidats par rapport à votre jeu d'évaluation, avec des vérifications automatisées et notées par modèle que les ingénieurs contrôlent par échantillonnage.
  • Rédaction de la configuration de service, d'autoscaling et d'infrastructure pour revue par les ingénieurs.
  • Analyse des tests de charge et des données d'usage pour suggérer le dimensionnement du calcul, y compris la question de savoir si des GPU sont nécessaires.
  • Examen des journaux de modèles et d'agents pour faire ressortir les échecs, les appels d'outils inhabituels et les baisses de qualité des réponses.

Ce dont nos experts sont responsables

  • Choix du modèle, en pesant la qualité des réponses, la licence, la taille et le coût d'exploitation au regard de votre cas d'usage.
  • Dimensionnement du calcul : des GPU uniquement lorsque la charge de travail mesurée l'exige.
  • Frontières réseau, contrôle d'accès, et ce qui est journalisé, conservé ou autorisé à quitter l'environnement.
  • Approbation de mise en production pour les changements de modèle, d'invite et de permissions d'agent, après évaluation de régression.

Ce qui reste à l'intérieur de votre périmètre

Périmètre illustratif pour un assistant de documents interne ; les limites réelles sont convenues avec vous avant tout déploiement.

  • À l'intérieur de votre périmètre

    • Prompts, documents téléversés et sorties de modèles
    • Poids des modèles et serveurs qui exécutent l'inférence
    • Index de recherche et embeddings construits à partir de vos fichiers
    • Journaux et données d'évaluation, conservés uniquement dans la mesure où votre politique l'autorise
    • Appels d'outils d'agent vers des systèmes internes, chacun avec des permissions restreintes

  • Ne franchit la limite qu'avec approbation

    • Nouvelles versions de modèles, introduites après vérification des licences et évaluation
    • Métriques agrégées d'usage et de latence pour un tableau de bord externe
    • Exemples caviardés partagés avec un éditeur de logiciels pour résoudre un problème
    • Appels de repli vers une API de modèle externe, si vous les autorisez

  • Reste à l'extérieur

    • API de modèles tierces et fournisseurs qui les exploitent
    • Analytique ou suivi d'erreurs hébergés qui enregistreraient le texte des prompts
    • Télémétrie du fournisseur du logiciel de service, désactivée lorsque c'est possible

Ce que nous mettons en place et exploitons

Hébergement, évaluation et exploitation pour votre IA

  • Sélection et évaluation des modèles

    Modèles à poids ouverts tels que Llama, Mistral ou Qwen comparés sur vos propres exemples pour la qualité des réponses, la vitesse, la licence et le coût d'exploitation.

  • Service et mise à l'échelle

    Serveurs d'inférence tels que vLLM derrière une API interne, avec mise en file d'attente des requêtes, traitement par lots et autoscaling dimensionnés sur la demande réelle.

  • Calcul correctement dimensionné

    Capacité CPU, GPU ou mixte dimensionnée à partir des tests de charge. Des modèles plus petits ou quantifiés font souvent l'affaire ; les GPU ne sont ajoutés que lorsque la charge de travail l'exige.

  • Frontières d'accès et réseau

    Mise en réseau privée, points de terminaison authentifiés, accès basé sur les rôles et connexions sortantes contrôlées, afin que les invites et les résultats restent à l'intérieur de la frontière convenue.

  • Journalisation et surveillance

    Latence, erreurs, débit, utilisation des ressources et signaux de qualité des réponses suivis, avec une journalisation conçue autour de ce qui peut être stocké.

  • Mises à jour de modèle, d'invite et d'agent

    Mises à jour publiées seulement après évaluation de régression, plus l'exploitation des agents déployés : permissions d'outils, points d'approbation, journaux d'exécution et reprise par un humain.

À qui s'adresse l'IA hébergée en privé

L'IA de votre produit ne peut plus envoyer de prompts et de documents à une API de modèle externe, et personne dans l'équipe n'a déjà exécuté de modèles en production.

  • Éditeurs de logiciels dont les acheteurs grands comptes n'autorisent pas que leurs données atteignent des API de modèles externes
  • Équipes soumises à la réglementation qui doivent conserver documents et journaux de modèles sur leur propre infrastructure
  • Équipes qui construisent des assistants internes sur des fichiers confidentiels, tels que des contrats ou des dossiers RH

Demandes typiques d'IA privée

Scénarios types que nous cadrons, et non des études de cas clients.

  • Déplacer une fonctionnalité en service hors d'une API de modèle

    Un résumeur de documents utilise une API commerciale, et le contrat d'un client important l'interdit désormais. Nous testerions des modèles à poids ouverts sur ses entrées réelles, hébergerions dans votre compte cloud celui qui atteint votre niveau de qualité et basculerions derrière la même interface interne.

  • Serveurs sans connexion Internet

    Un site de déploiement n'autorise aucun accès Internet sortant, les modèles doivent donc tourner sur des serveurs locaux. Nous empaquetterions les modèles, le logiciel de service et les dépendances pour une installation hors ligne, et conviendrions de la manière dont chaque nouvelle version est vérifiée avant d'être transportée.

  • Déboguer sans stocker les prompts

    La politique indique que les prompts peuvent contenir des données personnelles et ne doivent pas être stockés, et pourtant les défaillances doivent tout de même être investiguées. Nous journaliserions par défaut les métadonnées et les signaux de qualité, et ne capturerions des échantillons caviardés que lorsque vous l'approuvez, pour une durée limitée.

Des exigences aux modèles en exécution

  1. 01

    Définir la frontière

    Nous convenons des cas d'usage, des données qui peuvent être traitées, de l'emplacement de la frontière, de la charge attendue et du niveau de qualité que votre jeu d'évaluation testera.

  2. 02

    Évaluer et dimensionner

    Les modèles candidats sont testés sur vos exemples, puis le calcul est dimensionné à partir des tests de charge. Nous recommandons des GPU uniquement si les résultats montrent qu'ils sont nécessaires.

  3. 03

    Déployer et renforcer

    Le service, le contrôle d'accès, les règles réseau, la journalisation et la surveillance sont déployés sous forme de code, puis testés en charge et en situation d'échec avant tout trafic réel.

  4. 04

    Exploiter et améliorer

    Surveillance, revues de capacité et d'accès, et mises à jour de modèle ou d'invite publiées seulement après la réussite de l'évaluation de régression.

Deux façons de travailler avec les outils d'IA

L'IA assiste avec le code d'infrastructure et les diagnostics. Choisissez où elle peut traiter votre configuration et vos journaux.

Vous hésitez ? Nous vous en recommanderons un lors du cadrage. Comparer les options de livraison avec IA

Ce que l'hébergement d'IA privée exclut

  • Concevoir et construire la fonctionnalité d'IA ou l'agent lui-même relève de l'Intégration LLM ou des Agents d'automatisation ; ce service héberge, sécurise et exploite les modèles qui les sous-tendent.
  • Entraîner un modèle sur mesure relève des Modèles de Machine Learning, et affiner un modèle de langage est cadré sous l'Intégration LLM ; nous hébergeons et exploitons le résultat.
  • Faire tourner le reste de votre application, tels que les serveurs web, les bases de données et les mises en production ordinaires, relève du DevOps & Opérations gérés ; ce service couvre les modèles et les agents.
  • Nous vérifions les licences des modèles au regard de votre usage prévu, mais la validation juridique des licences et des accords sur les données reste du ressort de vos propres conseils.

Comment l'ingénierie, la QA et les opérations se connectent

  • Ingénierie IA dans votre produit

    Nos ingénieurs IA relient les modèles hébergés à votre produit : récupération, appels d'outils, flux de travail d'agents et les écrans où les personnes examinent, corrigent ou reprennent la main.

  • L'évaluation comme QA

    La QA tient à jour les jeux de données d'évaluation et les vérifications de régression pour la qualité des réponses, les permissions d'outils et la gestion des échecs, et les exécute avant chaque changement de modèle ou d'invite.

  • Conception pour le comportement de l'IA

    Les designers façonnent la manière dont le résultat de l'IA apparaît : états de chargement et de repli, sources, et les contrôles que les personnes utilisent pour corriger ou remplacer un résultat.

  • Exploitation après le lancement

    Héberger un modèle est différent de faire tourner une application ordinaire. Nous maintenons la capacité, l'accès, les mises à jour et les évaluations sous revue, avec des heures de support convenues dans un plan de support.

FAQ

Questions fréquemment posées

En quoi cela diffère-t-il du forfait Ingénierie IA privée / locale ?

L'Infrastructure IA privée est l'endroit où s'exécute l'IA de votre produit fini : les modèles et agents avec lesquels vos utilisateurs ou votre personnel travaillent. L'Ingénierie IA privée / locale est un forfait de développement : il maintient les outils d'IA que nous utilisons pendant la construction de votre logiciel sur des modèles à l'intérieur d'une frontière convenue. L'autre forfait, Ingénierie Claude Code / OpenAI Codex, utilise des agents de codage commerciaux. L'un ou l'autre forfait peut être combiné avec ce service.

Avons-nous besoin de GPU pour exécuter des modèles privés ?

Pas toujours. Des modèles plus petits ou quantifiés peuvent s'exécuter sur des CPU pour des tâches comme la classification, l'extraction ou des outils internes à faible volume. Les modèles plus grands, les entrées longues et de nombreux utilisateurs simultanés nécessitent généralement des GPU. Nous dimensionnons le calcul à partir de tests de charge sur vos cas d'usage réels et recommandons la configuration la plus réduite qui réponde à vos besoins de qualité et de vitesse.

Quels modèles pouvez-vous héberger ?

Modèles de langage à poids ouverts tels que Llama, Mistral, Qwen ou Gemma, modèles d'embedding et de reranking pour la recherche, et modèles spécialisés que votre équipe a entraînés. Nous comparons les candidats sur vos propres exemples et vérifions chaque licence au regard de l'usage prévu avant d'en recommander un.

L'auto-hébergement est-il moins cher qu'une API de modèle ?

Parfois. À volume faible ou irrégulier, une API hébergée assortie de conditions adaptées est souvent moins chère et plus simple. L'hébergement privé a du sens lorsque les données doivent rester à l'intérieur de votre périmètre, lorsque vous avez besoin de contrôler les versions des modèles, ou lorsqu'un volume stable rend une capacité dédiée rentable. Nous comparons les deux à votre usage prévu avant que vous ne vous engagiez.

Gardez l'IA de votre produit à l'intérieur de votre périmètre

Dites-nous ce que font vos fonctionnalités d'IA et où les données doivent rester. Nous vous recommanderons des modèles, un hébergement et un plan d'exploitation adaptés.

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