Meilleurs outils LLMOps et comparaison avec les MLOPs

Les plateformes LLMOps gèrent le côté opérationnel de l’exécution des modèles de langage de grande taille : déploiement, surveillance, évaluation et gestion des coûts.

Nous avons examiné les meilleurs outils LLMOps, leurs fonctionnalités principales, leurs modèles de tarification et leurs différences afin d’identifier la solution la mieux adaptée à différents cas d’usage.

Comparaison des outils LLMOps

Une description de chaque métrique est fournie ci-dessous :

• Évaluation : Certains outils LLMOps incluent des capacités intégrées pour évaluer les sorties des modèles par rapport à des critères spécifiques à la tâche, tandis que d’autres s’appuient sur des frameworks externes pour une analyse plus personnalisée ou approfondie.
• Suivi des coûts : L’analyse détaillée des coûts et la surveillance des ressources utilisées pendant l’entraînement et l’inférence sont soit directement prises en charge par les outils, soit réalisées par le biais d’intégrations.
• Fine-tuning : Certains outils LLMOps effectuent eux-mêmes le fine-tuning des grands modèles de langage, tandis que d’autres se concentrent sur la gestion ou l’orchestration du processus de fine-tuning.
• Ingénierie des prompts : La conception et l’optimisation des prompts sont directement prises en charge par certains outils, mais la plupart fournissent une infrastructure pour les accompagner plutôt que de les exécuter eux-mêmes.
• Construction de pipelines : Certains outils automatisent les workflows LLM de bout en bout, y compris la préparation des données, l’entraînement et l’évaluation. D’autres permettent la construction de pipelines par le biais d’intégrations.
• BLEU / ROUGE : BLEU et ROUGE sont des métriques d’évaluation du langage couramment utilisées pour évaluer la qualité du texte ; certains outils les prennent en charge nativement, tandis que d’autres s’appuient sur des bibliothèques externes.
• Stockage et versionnage des données : Le stockage sécurisé et le suivi des versions des données d’entraînement sont directement pris en charge par certains outils, tandis que d’autres s’intègrent à des solutions tierces de stockage et de versionnage.

Que sont les plateformes LLMOps ?

Les plateformes LLMOps prennent en charge le cycle de vie des LLM en permettant :

• Fine-tuning
• Versionnage
• Déploiement
• Surveillance
• Gestion des prompts et des expériences

Les plateformes LLMOps varient dans leur approche :

• No-code/ plateformes low-code : faciles à utiliser mais moins flexibles.
• Code-first/ plateformes orientées ingénierie : nécessitent des compétences techniques mais offrent une plus grande personnalisation.

Les outils LLMOps peuvent être regroupés en trois grandes catégories :

1. Plateformes MLOps qui s’étendent au LLMOps

Certaines plateformes de Machine Learning Operations (MLOps) incluent des boîtes à outils spécialisées adaptées aux opérations des grands modèles de langage (LLMOps).

Le MLOps est la discipline axée sur l’orchestration du cycle de vie complet du machine learning, du développement au déploiement et à la maintenance. Comme les LLM sont aussi des modèles de machine learning, les fournisseurs MLOps s’étendent naturellement à ce domaine.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) est une plateforme MLOps qui s’est étendue au LLMOps via W&B Weave. Initialement axée sur le suivi des expériences et la surveillance des modèles pour le ML traditionnel, W&B a ajouté des capacités LLM lorsque ces modèles sont devenus essentiels au développement de l’IA.

W&B Weave fournit une LLM observabilité avec traçage automatique, versionnage des prompts, frameworks d’évaluation avec scoreurs intégrés et visualisation des workflows multi-agents. La plateforme suit les coûts et la latence au niveau individuel et agrégé, aidant les équipes à identifier les requêtes coûteuses et les goulots d’étranglement de performance. Pour les pipelines complexes impliquant plusieurs agents ou appels d’outils, W&B Weave crée des arbres de traces imbriqués montrant le flux d’exécution complet, permettant le débogage de workflows multi-étapes et l’optimisation de chaque composant.

W&B permet aux équipes d’utiliser la même plateforme pour le fine-tuning des LLM (W&B Experiments et Sweeps), le versionnage des données et des modèles (W&B Artifacts) et la surveillance des applications en production (W&B Weave).

Figure 1 : Tableau de bord des traces Weights & Biases.

MLflow

MLflow est une plateforme open source de gestion du cycle de vie des LLM et des agents. Les principales capacités LLMOps incluent :

• Traçage : capture les prompts, les récupérations et les appels d’outils à travers les workflows des agents
• Évaluation : score LLM-as-a-judge avec des métriques pré-intégrées pour l’hallucination et la pertinence
• Gestion des prompts : versionnage, optimisation et suivi de la traçabilité
• IA Gateway : accès centralisé aux modèles et contrôle des coûts

MLflow est compatible OpenTelemetry et s’intègre aux principaux fournisseurs de LLM et frameworks d’agents.

Comet

Comet est une plateforme de suivi d’expériences et d’observabilité des modèles. Elle prend également en charge le suivi d’expériences LLM, le versionnage des prompts et l’évaluation des LLM, ce qui la rend adaptée aux équipes qui créent et optimisent des applications LLM.

Valohai

Valohai est une plateforme MLOps qui prend en charge des pipelines reproductibles pour le traitement des données, l’entraînement et le déploiement. Elle a récemment ajouté des fonctionnalités adaptées au LLMOps, telles que le suivi des métadonnées, le versionnage des artefacts et l’orchestration de l’entraînement à grande échelle.

Figure 2 : référentiel de connaissances Valohai.²

TrueFoundry

TrueFoundry est une plateforme ML/LLM de bout en bout qui simplifie le déploiement, le fine-tuning et la surveillance des modèles. Elle offre une infrastructure optimisée pour GPU, un registre de modèles, la gestion des prompts et une gouvernance de niveau entreprise.

Zen ML

ZenML fournit un framework de pipelines prêt pour la production pour le MLOps et le LLMOps. Il permet de construire des pipelines reproductibles, de connecter des orchestrateurs (Airflow, Kubeflow) et d’intégrer des workflows LLM tels que le RAG, le fine-tuning et l’évaluation.

2. Plateformes de données, cloud et infrastructure offrant du LLMOps

Les plateformes de données, de cloud et d’infrastructure proposent de plus en plus de capacités LLMOps qui permettent aux utilisateurs d’exploiter leurs propres données pour construire et fine-tuner des LLM.

Par exemple, Databricks propose l’entraînement, le fine-tuning et l’hébergement de modèles LLM (étendu après l’acquisition de MosaicML).

Les leaders du cloud Amazon, Azure et Google ont tous lancé leur offre LLMOps, qui permet aux utilisateurs de déployer des modèles de différents fournisseurs.

3. Frameworks et plateformes axés LLM

Cette catégorie comprend les outils exclusivement dédiés à l’optimisation et à la gestion des opérations LLM. Voici une présentation des outils et de leurs fonctions LLMOps principales :

DeepLake

Deep Lake propose un lac de données conçu pour l’IA, offrant stockage, versionnage et base de données vectorielle. Il prend en charge les workflows de création, d’inspection et de récupération de datasets LLM, en s’intégrant parfaitement à PyTorch et TensorFlow.

Figure 3 : L’image montre le rôle de Deep Lake dans une architecture MLOps³

Deepset IA

Haystack de Deepset est un framework de RAG et de recherche qui permet aux entreprises de créer des applications reposant sur des LLM en combinant des document stores, des retrievers et des grands modèles de langage. Il prend en charge des pipelines RAG multimodaux, l’évaluation des modèles et le déploiement en production.

Lamini IA

Lamini propose une plateforme pour créer des LLM personnalisés, avec prise en charge du fine-tuning complet et du réglage léger. Elle est conçue pour les entreprises ayant besoin de LLM spécifiques à un domaine et fournit des API et des SDK pour intégrer les données organisationnelles.

Nemo by NVIDIA

NeMo est un framework pour construire, entraîner et personnaliser des modèles de fondation, y compris les LLM. Il fournit des composants pour le fine-tuning supervisé, le réglage d’instructions, le RAG, l’évaluation de modèles et le déploiement sur les NVIDIA GPUs.

Figure 4 : architecture du framework NeMo.⁴

Snorkel IA

Snorkel IA propose une plateforme de développement centrée sur les données pour l’étiquetage programmatique et la curation des données d’entraînement. Elle s’étend désormais à la personnalisation des modèles de fondation, permettant aux organisations d’adapter les LLM avec des datasets étiquetés automatiquement de haute qualité.

Titan ML

TitanML se concentre sur l’inférence efficace des LLM. Son serveur Titan Takeoff Server aide les équipes à exécuter des LLM sur site avec des performances optimisées, des besoins réduits en GPU et une latence améliorée. Il propose également des fonctionnalités de quantification et de compression.

Technologies support des LLMOps

LLMs

Certains fournisseurs de LLM, tels que OpenAI, Anthropic et Google, offrent des fonctionnalités partielles du cycle de vie des LLM (par exemple, le fine-tuning sur certains modèles, des tableaux de bord de surveillance et des outils d’évaluation).

Remarque : Les fournisseurs de LLM proposent des outils de fine-tuning et d’intégration, mais ce ne sont pas des plateformes LLMOps complètes. Le LLMOps nécessite généralement des composants supplémentaires tels que la surveillance, la gouvernance, la traçabilité, des systèmes d’évaluation et la gestion des pipelines.

Frameworks d’intégration

Ces outils sont conçus pour faciliter le développement d’LLM applications, comme les analyseurs de documents et de code, les chatbots, etc.

Bases de données vectorielles

Les bases de données vectorielles stockent des embeddings vectoriels de haute dimension générés à partir de texte, d’images ou d’autres données. Elles ne stockent pas de données brutes sensibles telles que des résultats de tests médicaux ; elles indexent plutôt les embeddings pour permettre la recherche sémantique et la récupération.

Outils de fine-tuning

Les outils de fine-tuning vont des bibliothèques de bas niveau aux plateformes no-code, selon le niveau de contrôle et l’expertise technique requis.

Bibliothèques et frameworks

Hugging Face Transformers et les frameworks basés sur PEFT/LoRA sont les options les plus utilisées pour le fine-tuning. Pour les charges de travail à grande échelle, des moteurs d’entraînement tels que DeepSpeed et Megatron-LM gèrent efficacement l’entraînement distribué.

Plateformes no-code

Unsloth Studio et Hugging Face AutoTrain offrent des interfaces web pour fine-tuner des LLM sans écrire de code.

Unsloth Studio est open source et prend en charge les méthodes LoRA et QLoRA avec une intégration directe à Hugging Face. Hugging Face AutoTrain permet aux utilisateurs de fine-tuner des modèles en téléversant des données directement via l’écosystème Hugging Face.

Outils RLHF

RLHF, abréviation de reinforcement learning from human feedback, permet aux systèmes d’IA d’affiner leurs décisions en intégrant des indications humaines.

En apprentissage par renforcement, un agent améliore son comportement par essais et erreurs, guidé par les retours de l’environnement sous forme de récompenses ou de punitions.

En revanche, le RLHF contribue à améliorer le comportement du modèle en intégrant des données de préférences humaines dans la boucle d’entraînement. Il ne remplace pas l’étiquetage à grande échelle, mais repose sur des données de comparaison générées par des humains. Le RLHF soutient l’alignement, la sécurité, l’amélioration de la qualité et une meilleure adhésion à l’intention de l’utilisateur.

Outils de test des LLM

Les outils de test de LLM évaluent les LLM en mesurant les performances, les capacités et les biais potentiels des modèles sur des tâches linguistiques telles que la compréhension et la génération du langage naturel. Les outils de test peuvent inclure :

• Frameworks de test
• Datasets de benchmark
• Métriques d’évaluation.

Par exemple, Promptfoo est une CLI et une bibliothèque open source qui note automatiquement les sorties à l’aide de métriques personnalisées, exécute des comparaisons côte à côte entre plusieurs modèles et fournisseurs, et effectue des red-teaming automatisés pour identifier les vulnérabilités. Elle s’intègre aux pipelines CI/CD et s’exécute entièrement en local.

Surveillance et observabilité des LLM

Les outils de surveillance et d’observabilité des LLM assurent un fonctionnement correct, la sécurité des utilisateurs et la protection de la marque. Contrairement au ML traditionnel, les sorties des LLM sont intrinsèquement non déterministes, ce qui signifie que la même entrée peut produire des résultats différents, d’où la nécessité de tracer le contexte complet pour détecter les hallucinations.⁵ En pratique, les améliorations passent par des mises à jour itératives des prompts et du contexte plutôt que par le réentraînement.

La surveillance des LLM comprend des activités comme :

1. Surveillance fonctionnelle : suivi de facteurs tels que le temps de réponse, l’utilisation des tokens, le nombre de requêtes, les coûts et les taux d’erreur.
2. Surveillance des prompts : vérification des entrées et des prompts des utilisateurs pour évaluer le contenu toxique dans les réponses, mesurer les distances entre embeddings et identifier les injections de prompts malveillantes.
3. Surveillance des réponses : analyse pour découvrir un comportement hallucinatoire, une divergence de sujet, le ton et le sentiment dans les réponses.

OpenLLMetry est un exemple de bibliothèque d’observabilité open source pour les applications LLM construite sur OpenTelemetry. Elle trace les appels LLM à l’exécution à travers les workflows, les tâches, les agents et les invocations d’outils, en capturant les prompts et les réponses des API. Les traces peuvent être exportées vers la plateforme Traceloop ou toute pile d’observabilité compatible OpenTelemetry existante.⁶

Plateformes gérées vs configuration CPU uniquement benchmark

Nous avons comparé TrueFoundry et Amazon SageMaker à une configuration CPU uniquement pour mesurer l’impact des plateformes gérées sur le temps d’entraînement et d’évaluation.

Les deux plateformes ont réduit l’entraînement de 2 572 secondes à moins de 570, et l’évaluation de 174 secondes à environ 40. Bien que SageMaker ait été légèrement plus rapide pendant l’entraînement et TrueFoundry légèrement plus rapide pendant l’évaluation, la différence globale était négligeable ; les deux ont apporté des améliorations majeures par rapport à une configuration manuelle.

Consultez notre méthodologie de benchmark.

Pour les cas d’usage LLMOps tels que les tests itératifs de prompts, les mises à jour fréquentes de modèles et la surveillance en production, la surcharge d’une configuration CPU uniquement s’accumule rapidement ; les plateformes gérées réduisent cette friction en gérant automatiquement l’infrastructure.

Observabilité des workflows agentiques dans le LLMOps

Les applications LLM ne se limitent plus à des cycles simples de prompt-réponse. Dans les workflows agentiques, un LLM peut invoquer plusieurs outils, prendre des décisions autonomes et accomplir des tâches multi-étapes de manière indépendante. Cela crée de nouveaux défis d’observabilité pour les équipes LLMOps :

Défis clés :

• Traçage des appels d’outils : surveillance des paramètres d’entrée/sortie, de la durée et du statut de réussite de chaque invocation d’outil
• Journalisation des points de décision : enregistrer pourquoi l’agent a choisi un outil spécifique à chaque point de décision
• Détection de Loop : identification et arrêt automatiques des agents bloqués dans des boucles infinies
• Attribution multi-étapes des coûts : comprendre quelle étape a consommé combien de tokens au long d’un workflow de 10 étapes

Les plateformes LLMOps relèvent ces défis en fournissant un traçage de bout en bout qui capture chaque invocation d’outil, visualise les arbres de décision des agents et signale automatiquement les anomalies comme les boucles infinies ou les pics de latence inattendus.

Ces plateformes permettent également des répartitions granulaires des coûts par étape, aidant les organisations à optimiser à la fois les performances et les dépenses dans les pipelines agentiques complexes.

Garde-fous et couches de sécurité pour l’observabilité des LLM

Les déploiements en production de LLM nécessitent des couches de sécurité qui filtrent, surveillent et bloquent les entrées et sorties nuisibles en temps réel. Du point de vue LLMOps, l’observabilité de ces systèmes de garde-fous est essentielle pour maintenir la sécurité et la conformité :

Couches de sécurité essentielles :

• Garde-fous d’entrée : détection des tentatives d’injection de prompt, des techniques de jailbreak et des contenus malveillants avant le traitement
• Garde-fous de sortie : score des hallucinations, masquage des PII (informations personnellement identifiables) et filtrage des réponses toxiques
• Application des politiques : blocage des réponses qui violent les politiques de l’entreprise ou les exigences réglementaires

Une surveillance efficace des garde-fous nécessite le suivi des requêtes bloquées et de leurs causes, la mesure des taux de faux positifs pour protéger l’expérience utilisateur, l’identification des règles fréquemment déclenchées et l’analyse des tendances de sécurité dans le temps pour détecter les menaces émergentes.

Outils de garde-fous pour le LLMOps :

• Guardrails IA : validation de sortie basée sur Pydantic avec application de sortie structurée et conformité de schéma
• Lakera Guard : protection en temps réel contre les injections de prompt avec détection et classification des menaces
• Rebuff : système de défense auto-renforçant qui apprend des tentatives d’injection de prompt
• Protect IA : analyse de sécurité des modèles ML avec détection des vulnérabilités tout au long du pipeline de déploiement
• Invariant Guardrails : système d’application à l’exécution pour les agents LLM qui intercepte les sorties des agents et les appels d’outils, bloquant l’exposition de secrets API, filtrant les contenus sensibles et appliquant les politiques d’appel d’outils pendant l’exécution de l’agent.⁷

Qu’est-ce que le LLMOps ?

LLMOps est l’abréviation de Large Language Model Operations. Il désigne les pratiques, les outils et l’infrastructure utilisés pour gérer le cycle de vie des LLM, notamment le fine-tuning, le déploiement, la surveillance, l’évaluation, la gouvernance et l’amélioration continue des modèles.

Le LLMOps n’automatise pas l’ensemble du pipeline d’IA, mais se concentre spécifiquement sur l’opérationnalisation des systèmes basés sur des LLM.

Composants clés du LLMOps :

1. Sélection d’un modèle de fondation : Le point de départ dicte les raffinements et le fine-tuning ultérieurs pour adapter les modèles de fondation à des domaines applicatifs spécifiques.
2. Gestion des données : La gestion de volumes considérables de données devient essentielle au bon fonctionnement des modèles de langage.
3. Déploiement et surveillance du modèle : Garantir un déploiement efficace des modèles de langage et leur surveillance continue assure des performances constantes.
   • Ingénierie des prompts : Création de modèles de prompts efficaces pour améliorer les performances du modèle.
   • Surveillance des modèles : Suivi continu des résultats du modèle, détection de la dégradation de la précision et traitement de la dérive du modèle.
4. Évaluation et benchmarking : L’évaluation rigoureuse des modèles affinés par rapport à des benchmarks standardisés aide à mesurer l’efficacité des modèles de langage.
   • Fine-tuning des modèles : Fine-tuning des LLM pour des tâches spécifiques et affinage des modèles pour des performances optimales.

En quoi le LLMOps diffère-t-il du MLOps ?

Le LLMOps est spécialisé et centré sur l’utilisation de grands modèles de langage. En parallèle, le MLOps a une portée plus large englobant divers modèles et techniques de machine learning.

En ce sens, le LLMOps est connu comme le MLOps pour les LLM. Ainsi, ces deux disciplines divergent dans leur focalisation spécifique sur les modèles fondationnels et les méthodologies :

Le LLMOps se concentre sur des systèmes non déterministes pilotés par les prompts plutôt que sur des pipelines statiques d’entraînement et de déploiement. Contrairement au ML conventionnel, où les améliorations passent par le réentraînement, l’optimisation LLMOps s’effectue en affinant les prompts ou les données de récupération et en ajustant les systèmes externes.

Les préoccupations opérationnelles essentielles incluent :

• Détection et évaluation des hallucinations
• Versionnage et gestion des prompts
• Suivi des pipelines de récupération
• Surveillance du coût des tokens par requête

Apprentissage par transfert

Contrairement aux modèles de ML conventionnels construits de zéro, les LLM partent souvent d’un modèle de base, qui est fine-tuné avec de nouvelles données pour optimiser les performances dans des domaines spécifiques. Ce fine-tuning facilite des résultats à la pointe de l’état de l’art pour des applications particulières tout en utilisant moins de données et de ressources computationnelles.

Retour humain

Les avancées dans l’entraînement des grands modèles de langage sont attribuées à l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF). Étant donné la nature ouverte des tâches des LLM, les retours humains des utilisateurs finaux ont une valeur considérable pour évaluer les performances des modèles. L’intégration de cette boucle de rétroaction dans les pipelines LLMOps simplifie l’évaluation et recueille des données pour le perfectionnement futur des modèles.

Réglage des hyperparamètres

Alors que le ML conventionnel se concentre principalement sur le réglage des hyperparamètres pour améliorer la précision, les LLM introduisent une dimension supplémentaire en réduisant les coûts d’entraînement et d’inférence. L’ajustement de paramètres tels que la taille des lots et les taux d’apprentissage peut influencer considérablement la vitesse et le coût de l’entraînement. Par conséquent, un suivi méticuleux du processus de réglage et l’optimisation restent pertinents tant pour les modèles de ML classiques que pour les LLM, bien qu’avec des priorités différentes.

Métriques de performance

Les modèles de ML traditionnels reposent sur des métriques bien définies telles que la précision, l’AUC et le score F1, relativement faciles à calculer. En revanche, l’évaluation des LLM implique un éventail de métriques standard et de systèmes de notation distincts, comme le bilingual evaluation understudy (BLEU) et le Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), qui nécessitent une attention particulière lors de leur mise en œuvre.

Ingénierie des prompts

Les modèles qui suivent des instructions peuvent traiter des prompts ou des jeux d’instructions complexes. La création de ces modèles de prompts est essentielle pour obtenir des réponses précises et fiables des LLM. Une ingénierie des prompts efficace atténue les risques d’hallucination du modèle, de manipulation des prompts, de fuite de données et de vulnérabilités de sécurité.

Construction de pipelines LLM

Les pipelines LLM enchaînent plusieurs invocations de LLM et peuvent interagir avec des systèmes externes tels que des bases de données vectorielles ou des recherches web. Ces pipelines permettent aux LLM de traiter des tâches complexes telles que les questions-réponses sur une base de connaissances ou la réponse aux requêtes des utilisateurs sur la base d’un ensemble de documents. Dans le développement d’applications LLM, l’accent se déplace souvent vers la construction et l’optimisation de ces pipelines plutôt que vers la création de nouveaux LLM.

De plus, les grands modèles multimodaux étendent ces capacités en incorporant divers types de données, telles que les images et le texte, améliorant la flexibilité et l’utilité des pipelines LLM.

Voici un aperçu catégorisé des outils clés du paysage LLMOps et MLOps :

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LLMOps ou MLOps : lequel convient à votre projet ?

Les deux ne sont pas mutuellement exclusifs. De nombreux systèmes de production combinent les deux, et le bon choix dépend de ce que vous construisez.

Le LLMOps est plus adapté lorsque votre application repose sur un modèle pré-entraîné de OpenAI, Anthropic, Google ou d’alternatives open source telles que Llama, et que votre travail est centré sur l’ingénierie des prompts, les pipelines RAG ou l’orchestration d’agents. Il est également plus pertinent lorsque vous devez surveiller les coûts des tokens, les hallucinations et la qualité des réponses en production.

Le MLOps est plus approprié lorsque vous entraînez ou fine-tunez des modèles personnalisés sur des données spécifiques à un domaine, ou lorsque votre application exige des sorties déterministes et auditables, comme la détection de fraude ou la classification médicale.

Si vous fine-tunez un modèle de fondation et le déployez en production, les deux s’appliquent : le MLOps gère le pipeline d’entraînement, le LLMOps gère l’inférence et la surveillance.

Plateformes gérées vs configuration CPU uniquement méthodologie de benchmark

Nous avons comparé les temps d’entraînement et d’évaluation d’un modèle de classification de sentiment basé sur DistilBERT dans trois environnements : une configuration manuelle (CPU uniquement), TrueFoundry et Amazon SageMaker. Pour garantir la cohérence, nous avons utilisé le même code source, le même modèle pré-entraîné (distilbert-base-uncased) et les 5 000 premiers échantillons du dataset Amazon Reviews pour toutes les exécutions.

Le dataset a été filtré pour inclure les notes de 1 à 5, réétiqueté en cinq classes (0–4) et divisé en ensembles d’entraînement et de validation stratifiés 80/20. La tokenisation a été effectuée avec une longueur maximale de séquence fixe de 128.

Le modèle a été entraîné pendant une époque avec des tailles de lots identiques (16 pour l’entraînement, 32 pour l’évaluation). TrueFoundry et SageMaker ont utilisé le même type d’instance GPU, tandis que la configuration manuelle a été volontairement exécutée sur CPU pour refléter un environnement local typique ou non spécialisé.

Cette configuration met en évidence non seulement les optimisations au niveau de la plateforme offertes par les outils LLMOps modernes, mais aussi les gains de performance substantiels liés à un accès transparent au GPU. Le benchmark illustre comment l’utilisation de plateformes gérées comme TrueFoundry et SageMaker peut réduire le temps d’entraînement et d’évaluation par rapport à l’exécution manuelle du même code sur un CPU, en particulier dans des scénarios réels aux ressources limitées.

FAQ

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şipi, Nazlı},
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Journal des modifications

15 mises à jour

Toutes15Général14Méthodologie1

1. 202618 Mai

   Ajout de MLflow, Promptfoo, OpenLLMetry et Invariant Guardrails aux sections d'outils LLMOps.

2. 23 Jan

   Ajout d'une section sur l'observabilité du flux de travail agentique dans LLMOps.

3. 20251 Déc

   Ajout de Weights & Biases à la section des plateformes MLOps s'étendant à LLMOps.

4. 27 Nov

   Ajout de Valohai, TrueFoundry et ZenML à la section des plateformes LLMOps.

5. 3 Juin

   Ajout d'une méthodologie de référence à la section méthodologie de l'article.

6. 2 Juin

   TrueFoundry a été ajouté à la liste des plateformes LLMOps.

7. 16 Mai

   Ajout d'une comparaison détaillée des outils LLMOps et MLOps à la section LLMOps Landscape.

8. 22 Mar

   La section "Quels sont les avantages de LLMOps ?" a été étendue avec les sous-sections "Pourquoi avons-nous besoin de LLMOps ?" et "Cas d'utilisation réels de LLMOps".

9. 6 Mar

   Développée la section "Qu'est-ce que le LLMOps ?".

10. 20242 Juil

    Ajout de la section "Outils pour des LLM sécurisés et conformes".

11. 2 Jan

    La section "Qu'est-ce que le LLMOps ?" a été étendue avec de nouvelles sous-sections.

12. 202327 Sep

    La section Paysage LLMOps a été étendue avec la surveillance et l'observabilité LLM.

13. 15 Sep

    La section "Autres outils" a été étendue avec des outils de réglage fin, de RLHF et de test LLM.

14. 24 Août

    La section Paysage LLMOps a été étendue avec une nouvelle catégorie pour les bases de données vectorielles.

15. 23 Août

    La section « Suivant la catégorisation expliquée ci-dessus, nous avons listé et présenté les outils : » a été enrichie de deux nouvelles catégories : « Plateformes de données avec capacités LLMOps » et « Base de données vectorielle (VD) ».

Liens de référence

1.

LLM Tracing and Agent Observability | MLflow AI Platform

2.

Valohai | The Scalable MLOps Platform

3.

Introducing Deep Lake, the Data Lake for Deep Learning

Activeloop

4.

NVIDIA NeMo Framework - NVIDIA Docs

NVIDIA Docs

5.

AI Observability for LLMs & Agents | MLflow AI Platform

6.

What is OpenLLMetry? - traceloop

Mintlify

7.

Introducing Guardrails: The contextual security layer for the agentic era

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle a une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des datasets complexes en informations exploitables.

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