AI factory : training, inférence, vLLM, MLOps

Votre IA interne, hébergée chez vous, à coût maîtrisé

Les API LLM sont parfaites pour prototyper, ruineuses pour industrialiser. Une ferme IA héberge vos modèles, vos données et vos pipelines : le coût devient un investissement amorti, plus une facture qui gonfle.

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Cas d'usage

LLM interne sur vos documents et votre savoir métier, sans fuite de données
Fine-tuning de modèles open source (Llama, Mistral, Qwen) sur vos données
Inférence à fort volume : assistants, RAG, extraction, classification
Conformité RGPD stricte : santé, juridique, finance, défense

Architecture type

Serving: vLLM ou TGI avec batching continu et quantization : le meilleur débit par GPU du marché open source.
Training: Pipelines de fine-tuning (LoRA, QLoRA, full) orchestrés par Slurm ou Kubernetes selon l'échelle.
Data: Ingestion, vectorisation et versioning des datasets, avec stockage haute performance pour les checkpoints.
MLOps: Registry de modèles, évaluation continue, canary deployments et monitoring de dérive en production.

Ce que vous recevez

01
Étude de coût API vs auto-hébergé sur vos volumes réels, avec point de bascule chiffré
02
Stack IA déployée : serving, pipelines, monitoring
03
Modèles évalués sur vos cas d'usage avec métriques de qualité
04
Runbook, formation et transfert complet

Questions fréquentes

Un modèle open source peut-il vraiment remplacer une API propriétaire ?: Pour la majorité des cas d'usage métier (RAG, extraction, classification, assistants internes), oui : un modèle open source fine-tuné sur vos données atteint ou dépasse la qualité des API génériques. Nous le prouvons par une évaluation chiffrée avant tout déploiement.
À partir de quel volume l'auto-hébergement devient-il rentable ?: En règle générale, dès quelques dizaines de millions de tokens par jour en usage soutenu, le point de bascule se situe entre 12 et 24 mois. L'audit le calcule précisément avec vos volumes et vos modèles cibles.

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Architecture type

Serving: vLLM ou TGI avec batching continu et quantization : le meilleur débit par GPU du marché open source.
Training: Pipelines de fine-tuning (LoRA, QLoRA, full) orchestrés par Slurm ou Kubernetes selon l'échelle.
Data: Ingestion, vectorisation et versioning des datasets, avec stockage haute performance pour les checkpoints.
MLOps: Registry de modèles, évaluation continue, canary deployments et monitoring de dérive en production.

Questions fréquentes

Un modèle open source peut-il vraiment remplacer une API propriétaire ?

Pour la majorité des cas d'usage métier (RAG, extraction, classification, assistants internes), oui : un modèle open source fine-tuné sur vos données atteint ou dépasse la qualité des API génériques. Nous le prouvons par une évaluation chiffrée avant tout déploiement.

À partir de quel volume l'auto-hébergement devient-il rentable ?

En règle générale, dès quelques dizaines de millions de tokens par jour en usage soutenu, le point de bascule se situe entre 12 et 24 mois. L'audit le calcule précisément avec vos volumes et vos modèles cibles.