Meilleurs outils LLMOps & comparaison avec MLOPs

Les plateformes LLMOps gèrent l'aspect opérationnel de l'exécution des grands modèles de langage : déploiement, surveillance, évaluation et gestion des coûts.

Nous avons examiné les principaux outils LLMOps, leurs fonctionnalités de base, leurs modèles de tarification et leurs différences afin d'aider à identifier le meilleur choix pour divers cas d'utilisation.

Comparaison des outils LLMOps

Une ventilation de chaque métrique est fournie ci-dessous :

• Évaluation : Certains outils LLMOps incluent des capacités intégrées pour évaluer les sorties du modèle selon des critères spécifiques à la tâche, tandis que d'autres s'appuient sur des cadres 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 via des intégrations.
• Fine-tuning : Certains outils LLMOps effectuent le fine-tuning des grands modèles de langage eux-mêmes, tandis que d'autres se concentrent sur la gestion ou l'orchestration du processus de fine-tuning.
• Prompt engineering : La conception et l'optimisation des prompts sont directement gérées par certains outils, mais la plupart fournissent une infrastructure pour soutenir cela plutôt que de le faire eux-mêmes.
• Construction de pipeline : Certains outils automatisent les workflows LLM de bout en bout, y compris la préparation des données, l'entraînement et l'évaluation. Pendant ce temps, d'autres permettent la construction de pipelines via des intégrations.
• BLEU / ROUGE : BLEU et ROUGE sont des métriques d'évaluation linguistiques courantes 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 des données & versioning : Le stockage sécurisé et le suivi des versions des données d'entraînement sont gérés directement par certains outils, tandis que d'autres s'intègrent avec des solutions de stockage/versioning tierces.

Qu'est-ce que les plateformes LLMOps ?

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

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

Les plateformes LLMOps varient dans leur approche :

• Plateformes sans code/faible code : faciles à utiliser mais moins flexibles.
• Approche code-first/plateformes orientées ingénierie : nécessitent des compétences techniques mais offrent une plus grande personnalisation.

Les outils LLMOps peuvent être regroupés en trois catégories principales :

1. Plateformes MLOps s'étendant vers LLMOps

Certaines plateformes d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) incluent des kits d'outils spécialisés adaptés aux opérations de grands modèles de langage (LLMOps).

MLOps est la discipline axée sur l'orchestration du cycle de vie complet de l'apprentissage automatique, du développement au déploiement et à la maintenance. Puisque les LLM sont également des modèles d'apprentissage automatique, les fournisseurs MLOps étendent naturellement leur domaine vers celui-ci.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) est une plateforme MLOps qui s'est étendue vers LLMOps grâce à W&B Weave. Initialement axé sur le suivi des expériences et la surveillance des modèles pour le ML traditionnel, W&B a ajouté des capacités LLM à mesure que ces modèles devenaient centraux dans le développement de l'IA.

W&B Weave fournit une observabilité LLM avec un traçage automatique, un versioning des prompts, des cadres d'évaluation avec des scoreurs intégrés, et une visualisation de workflow multi-agent. La plateforme suit les coûts et la latence aux niveaux individuel et agrégé, aidant les équipes à identifier les requêtes coûteuses et les goulots d'étranglement de performance. Pour les pipelines complexes avec plusieurs agents ou appels d'outils, W&B Weave crée des arbres de traces imbriqués montrant le flux d'exécution complet, permettant le débogage des 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 and Sweeps), le versioning des données et des modèles (W&B Artifacts), et la surveillance des applications de production (W&B Weave).

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

MLflow

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

• Traçage : capture les prompts, les récupérations et les appels d'outils à travers les workflows d'agents
• Évaluation : notation LLM-as-a-judge avec des métriques pré-construites pour l'hallucination et la pertinence
• Gestion des prompts : versioning, optimisation et suivi de la lignée
• Passerelle IA : accès centralisé aux modèles et contrôle des coûts

MLflow est compatible OpenTelemetry et s'intègre avec les principaux fournisseurs LLM et les frameworks d'agents.

Comet

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

Valohai

Valohai est une plateforme MLOps qui prend en charge les pipelines reproductibles pour le traitement des données, l'entraînement et le déploiement. Elle a récemment ajouté des capacités compatibles LLMOps telles que le suivi des métadonnées, le versioning des artefacts et l'orchestration d'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 des modèles, le fine-tuning et la surveillance. Elle offre une infrastructure optimisée GPU, un registre de modèles, une gestion des prompts et une gouvernance de niveau entreprise.

Zen ML

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

2. Plateformes de données, cloud et infrastructure offrant LLMOps

Les plateformes de données, cloud et infrastructure offrent de plus en plus des capacités LLMOps permettant aux utilisateurs de tirer parti de leurs propres données pour construire et affiner des LLM.

Par exemple, Databricks fournit l'entraînement LLM, le fine-tuning et l'hébergement de modèles (étendu suite à 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 sur les LLM

Cette catégorie comprend des outils qui se concentrent exclusivement sur l'optimisation et la gestion des opérations LLM. Voici une ventilation des outils et de leurs fonctions LLMOps principales :

DeepLake

Deep Lake fournit un data lake conçu pour l'IA, offrant stockage, versioning et une base de données vectorielle. Il prend en charge les workflows de création, d'inspection et de récupération de jeux de données LLM, fonctionnant de manière transparente avec PyTorch et TensorFlow.

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

Deepset AI

Haystack de Deepset est un framework RAG et de recherche qui permet aux entreprises de construire des applications pilotées par LLM en combinant des magasins de documents, des récupérateurs et des grands modèles de langage. Il prend en charge les pipelines RAG multimodaux, l'évaluation des modèles et le déploiement en production.

Lamini AI

Lamini offre une plateforme pour construire des LLM personnalisés, prenant en charge à la fois le fine-tuning complet et le fine-tuning léger. Il est conçu pour les entreprises ayant besoin de LLM spécifiques à un domaine et fournit des API et des SDK pour intégrer les données organisationnelles.

Nemo par NVIDIA

NeMo est un framework pour construire, entraîner et personnaliser des modèles de base, y compris les LLM. Il fournit des composants pour le fine-tuning supervisé, le tuning d'instruction, RAG, l'évaluation des modèles et le déploiement sur NVIDIA GPU.

Figure 4 : Architecture du framework NeMo.⁴

Snorkel AI

Snorkel AI fournit une plateforme de développement centrée sur les données pour l'étiquetage et la curation programmatiques des données d'entraînement. Elle s'étend maintenant à la personnalisation des modèles de base, permettant aux organisations d'adapter les LLM avec des jeux de données de haute qualité étiquetés automatiquement.

Titan ML

TitanML se concentre sur l'inférence efficace LLM. Son Titan Takeoff Server aide les équipes à exécuter des LLM sur site avec des performances optimisées, des exigences GPU réduites et une latence améliorée. Il fournit également des fonctionnalités de quantification et de compression.

Technologies de support LLMOps

LLMs

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

Remarque : Les fournisseurs LLM offrent des outils pour le fine-tuning et l'intégration, mais ils ne sont pas des plateformes LLMOps complètes. LLMOps nécessite généralement des composants supplémentaires tels que la surveillance, la gouvernance, la lignée, les systèmes d'évaluation et la gestion des pipelines.

Frameworks d'intégration

Ces outils sont conçus pour faciliter le développement deapplications LLM, tels que les analyseurs de documents et de code, les chatbots, etc.

Bases de données vectorielles

Les BDD stockent des embeddings vectoriels de haute dimension générés à partir de texte, d'images ou d'autres données. Elles ne stockent pas les enregistrements bruts et sensibles tels que les résultats de tests médicaux ; au lieu de cela, elles indexent les embeddings pour permettre la recherche et la récupération sémantiques.

Outils de fine-tuning

Les outils de fine-tuning vont des bibliothèques de bas niveau aux plateformes sans code, selon le niveau de contrôle et d'expertise technique requis.

Bibliothèques et frameworks

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

Plateformes sans code

Unsloth Studio et Hugging Face AutoTrain fournissent des interfaces web pour le fine-tuning des LLM sans écrire de code.

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

Outils RLHF

RLHF, abréviation de reinforcement learning à partir de retours humains, permet aux systèmes d'IA d'affiner leurs décisions en incorporant des conseils humains.

Dans l'apprentissage par renforcement, un agent améliore son comportement par essais et erreurs, guidé par des retours de l'environnement sous forme de récompenses ou de punitions.

En revanche, RLHF aide à améliorer le comportement du modèle en intégrant des données de préférence humaine dans la boucle d'entraînement. Il ne remplace pas l'étiquetage à grande échelle mais s'appuie sur des données de comparaison générées par l'homme. RLHF soutient l'alignement, la sécurité, l'amélioration de la qualité et une meilleure adhésion à l'intention de l'utilisateur.

Outils de test LLM

Les outils de test LLM évaluent les LLM en évaluant les performances, les capacités et les biais potentiels des modèles à travers des tâches liées au langage telles que la compréhension et la génération de langage naturel. Les outils de test peuvent inclure :

• Frameworks de test
• Jeux de données de benchmark
• Métriques d'évaluation.

Par exemple, Promptfoo est un CLI et une bibliothèque open-source qui note automatiquement les sorties à l'aide de métriques personnalisées, exécute des comparaisons côte à côte sur plusieurs modèles et fournisseurs, et effectue du red-teaming automatisé pour identifier les vulnérabilités. Il s'intègre aux pipelines CI/CD et s'exécute complètement en local.

Surveillance et observabilité LLM

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

La surveillance LLM comprend des activités telles que :

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 d'embedding et identifier les injections de prompts malveillants.
3. Surveillance des réponses : Analyse pour découvrir un comportement halluciné, une divergence de sujet, un ton et un 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 au runtime à travers les workflows, les tâches, les agents et les invocations d'outils, capturant les prompts et les réponses API. Les traces peuvent être exportées vers la plateforme Traceloop ou n'importe quelle 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 performances 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 la configuration manuelle.

Voir notre méthodologie de benchmark.

Pour les cas d'utilisation LLMOps tels que les tests itératifs de prompts, les mises à jour fréquentes de modèles et la surveillance de 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 agentic dans LLMOps

Les applications LLM ne sont plus limitées à de simples cycles prompt-réponse. Dans les workflows agentic, un LLM peut invoquer plusieurs outils, prendre des décisions autonomes et accomplir des tâches multi-étapes indépendamment. Cela crée de nouveaux défis d'observabilité pour les équipes LLMOps :

Principaux défis :

• Traçage des appels d'outils : Surveillance des paramètres d'entrée/sortie, de la durée et du statut de succès de chaque invocation d'outil
• Journalisation des points de décision : Enregistrement des raisons pour lesquelles l'agent a choisi un outil spécifique à chaque point de décision
• Détection de Loop : Identification et terminaison automatiques des agents bloqués dans des boucles infinies
• Attribution des coûts multi-étapes : Compréhension de quelle étape a consommé combien de tokens sur un workflow de 10 étapes

Les plateformes LLMOps répondent à 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 telles que les boucles infinies ou les pics de latence inattendus.

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

Guardrails et couches de sécurité pour l'observabilité LLM

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

Couches de sécurité principales :

• Guardrails d'entrée : Détection des tentatives d'injection de prompts, des techniques de jailbreak et du contenu malveillant avant le traitement
• Guardrails de sortie : Notation pour les 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 de suivre les requêtes bloquées et leurs causes, de mesurer les taux de faux positifs pour protéger l'expérience utilisateur, d'identifier les règles fréquemment déclenchées et d'analyser les tendances de sécurité basées sur le temps pour détecter les menaces émergentes.

Outils Guardrails pour LLMOps :

• Guardrails AI : Validation de sortie basée sur Pydantic avec application de sortie structurée et conformité du schéma
• Lakera Guard : Protection contre l'injection de prompts en temps réel avec détection et classification des menaces
• Rebuff : Système de défense auto-renforçant qui apprend des tentatives d'injection de prompts
• Protect AI : Analyse de sécurité des modèles ML avec détection de vulnérabilités dans tout le pipeline de déploiement
• Invariant Guardrails : Système d'application runtime pour les agents LLM qui intercepte les sorties d'agents et les appels d'outils, bloquant l'exposition de secrets API, filtrant le contenu sensible et appliquant les politiques d'appel d'outils pendant l'exécution de l'agent.⁷ https://invariantlabs.ai/blog/guardrails[/efn_note]

Qu'est-ce que LLMOps ?

LLMOps signifie Large Language Model Operations. Il fait référence aux pratiques, outils et infrastructure utilisés pour gérer le cycle de vie des LLM, tels que le fine-tuning, le déploiement, la surveillance, l'évaluation, la gouvernance et l'amélioration continue des modèles.

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

Composants clés de LLMOps :

1. Sélection d'un modèle de base : Un point de départ dicte les affinements et le fine-tuning ultérieurs pour adapter les modèles de base à des domaines d'application spécifiques.
2. Gestion des données : La gestion de volumes importants de données devient cruciale pour une opération précise du modèle de langage.
3. Déploiement et surveillance du modèle : Assurer le déploiement efficace des modèles de langage et leur surveillance continue garantit des performances constantes.
   • Prompt engineering : 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 résolution du dérive du modèle.
4. Évaluation et benchmarking : L'évaluation rigoureuse des modèles affinés par rapport à des benchmarks standardisés aide à évaluer l'efficacité des modèles de langage.
   • Fine-tuning des modèles : Fine-tuning des LLM à des tâches spécifiques et affinage des modèles pour des performances optimales.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

En quoi LLMOps diffère-t-il de MLOps ?

LLMOps est spécialisé et centré sur l'utilisation de grands modèles de langage. Dans le même temps, MLOps a une portée plus large englobant divers modèles et techniques d'apprentissage automatique.

En ce sens, LLMOps est connu comme MLOps pour les LLM. Par conséquent, ces deux divergent dans leur focus spécifique sur les modèles fondamentaux et les méthodologies :

LLMOps se concentre sur des systèmes pilotés par des prompts et non déterministes plutôt que sur des pipelines statiques d'entraînement et de déploiement. Contrairement au ML conventionnel, où les améliorations proviennent du réentraînement, l'optimisation LLMOps se produit en affinant les prompts ou les données de récupération et en ajustant les systèmes externes.

Les préoccupations opérationnelles principales incluent :

• Détection et évaluation des hallucinations

• Versioning et gestion des prompts

• Suivi des pipelines de récupération

• Surveillance du coût des tokens par requête

Apprentissage par transfert

Contrairement aux modèles ML conventionnels construits à partir de zéro, les LLM commencent souvent avec un modèle de base, qui est affiné avec de nouvelles données pour optimiser les performances pour des domaines spécifiques. Ce fine-tuning facilite des résultats de pointe pour des applications particulières tout en utilisant moins de données et de ressources de calcul.

Retour humain

Les avancées dans l'entraînement des grands modèles de langage sont attribuées au reinforcement learning à partir de retours humains (RLHF). Étant donné la nature ouverte des tâches LLM, l'entrée humaine des utilisateurs finaux a une valeur considérable pour évaluer les performances du modèle. L'intégration de cette boucle de rétroaction dans les pipelines LLMOps simplifie l'évaluation et rassemble des données pour l'affinement futur des modèles.

Ajustement des hyperparamètres

Alors que le ML conventionnel se concentre principalement sur l'ajustement 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 les tailles de lot et les taux d'apprentissage peut influencer considérablement la vitesse et le coût de l'entraînement. Par conséquent, le suivi minutieux du processus d'ajustement et l'optimisation restent pertinents pour les modèles ML classiques et les LLM, bien qu'avec des focales différentes.

Métriques de performance

Les modèles ML traditionnels reposent sur des métriques bien définies telles que la précision, AUC et le score F1, qui sont relativement simples à calculer. En revanche, évaluer les LLM implique un éventail de métriques standard distinctes et de systèmes de notation, comme l'étude bilingue d'évaluation (BLEU) et Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) qui nécessitent une attention spécialisée lors de l'implémentation.

Prompt engineering

Les modèles qui suivent des instructions peuvent gérer des prompts ou des ensembles d'instructions complexes. L'élaboration de ces modèles de prompts est cruciale pour obtenir des réponses précises et fiables des LLM. Un prompt engineering efficace atténue les risques d'hallucination du modèle, de manipulation de prompts, de fuite de données et de vulnérabilités de sécurité.

Construction de pipelines LLM

Les pipelines LLM enchaînent plusieurs invocations 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 résoudre des tâches complexes comme les Q&A de 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, tels que des images et du texte, améliorant la flexibilité et l'utilité des pipelines LLM.

Voici un aperçu catégorisé des principaux outils dans le paysage LLMOps et MLOps :

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.

LLMOps est le meilleur choix lorsque votre application est construite sur un modèle pré-entraîné de OpenAI, Anthropic, Google ou des alternatives open-source telles que Llama, et que votre travail se concentre sur le prompt engineering, 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.

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

Si vous fine-tunez un modèle de base et le déployez en production, les deux s'appliquent : MLOps gère le pipeline d'entraînement, 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 sentiments basé sur DistilBERT dans trois environnements : une configuration manuelle (CPU uniquement), TrueFoundry et Amazon SageMaker. Pour assurer la cohérence, nous avons utilisé la même base de code, le même modèle pré-entraîné (distilbert-base-uncased) et les 5 000 premiers échantillons du jeu de données Amazon Reviews sur toutes les exécutions.

Le jeu de données a été filtré pour inclure les notes de 1 à 5, reétiqueté 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 de séquence maximale fixe de 128.

Le modèle a été entraîné pendant un epoch avec des tailles de lot 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 intentionnellement 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 grâce à un accès GPU transparent. 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 à ressources limitées.

FAQ

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Meilleurs outils LLMOps & comparaison avec MLOPs}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llmops-tools}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 18 Mai 2026}
}

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. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. 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 numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

Voir le profil complet

Soyez le premier à commenter

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire