Les organisations œuvrant dans des secteurs hautement réglementés tels que la santé, les services financiers et le secteur public doivent équilibrer les avantages du GenAI avec des exigences strictes en matière de protection des données, de gouvernance et de conformité. À mesure que les entreprises accélèrent l’adoption de GenAI, un grand nombre d’entre elles migrent au-delà des modèles hébergés dans le cloud vers des déploiements autonomes qui gardent les données sensibles dans le nuage privé et les environnements sur site. Bien que les modèles de langage étendus (LLM) hors ligne offrent un meilleur contrôle de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité, ils posent également un nouveau défi : maximiser la performance avec une infrastructure GPU fixe.
Les LLM hébergés dans le cloud soulèvent des préoccupations concernant la conservation des données, la dépendance aux tiers et les coûts d’exploitation. Par conséquent, de nombreuses entreprises bâtissent des environnements LLM hors ligne afin de conserver le plein contrôle sur les renseignements sensibles.
Cependant, les déploiements hors ligne composent souvent avec une capacité GPU limitée, une consommation de mémoire croissante et une latence accrue au fur et à mesure que le volume d’utilisateurs et la taille des contextes augmentent. La génération augmentée par récupération (RAG), le téléchargement de documents et l’inférence sur de longs contextes accentuent encore plus les besoins en infrastructure. Sans allocation intelligente de la mémoire et planification des charges de travail, les systèmes peuvent devenir instables, inefficaces et coûteux à mettre à l’échelle.
Ainsi, ce whitepaper propose un cadre de déploiement fondé sur un LLM virtuel (vLLM) qui améliore l’évolutivité, le débit et la stabilité du système, permettant aux organisations de soutenir davantage d’utilisateurs et des charges de travail plus exigeantes sans augmenter proportionnellement les investissements matériels.
Faits saillants :
- Comment vLLM améliore l’évolutivité des LLM hors ligne
Découvrez comment la gestion asynchrone des requêtes, la planification intelligente et le traitement par lots continu permettent de soutenir plus d’utilisateurs simultanés sur l’infrastructure existante. - Rôle de l’optimisation de l’inférence tenant compte de la mémoire
Voyez comment PagedAttention réduit la fragmentation du cache KV et améliore l’utilisation des GPU grâce à l’allocation dynamique de la mémoire, plutôt que de réserver des ressources pour les pires scénarios. - Stratégies pour réduire la latence et améliorer la stabilité
Comprenez comment les contrôles d’exécution, la planification tenant compte de la mémoire et les seuils d’utilisation configurables aident à prévenir les erreurs de mémoire insuffisante et à améliorer la constance des réponses. - Un exemple d’implantation concrète
Voyez comment une organisation médicale de premier plan a amélioré la génération d’évaluations fondées sur les LLM de façon sécurisée, tout en augmentant la simultanéité et en maîtrisant les coûts d’infrastructure.
Téléchargez le whitepaper pour découvrir comment un cadre d’inférence propulsé par vLLM peut aider votre organisation à bâtir des déploiements de LLM hors ligne sécuritaires, évolutifs et rentables, tout en maximisant la valeur de l’infrastructure GPU existante.
