Le paysage MLOps, en particulier en ce qui concerne le déploiement, le service et l'inférence de modèles, a connu une transformation véritablement impressionnante au cours des deux dernières années. Alors que nous nous installons en 2026, la rhétorique a évolué d'une aspiration "IA pour tous" à un objectif pragmatique, axé sur l'efficacité, la rentabilité et la gestion robuste de types de modèles de plus en plus complexes, en particulier les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative. J'ai été au cœur du problème, testant ces mises à jour, et je suis ravi de partager ce qui fait réellement la différence et où les angles rugueux persistent encore.
Le défi fondamental reste le même : comment faire passer les modèles de l'expérimentation à la production, en servant des millions de requêtes de manière fiable, abordable et avec un minimum de surcharge opérationnelle ? Les "développements récents" ne sont pas simplement incrémentaux ; ils représentent une maturation significative des outils et une réponse claire aux exigences du monde réel des entreprises qui mettent l'IA à l'échelle.
La nouvelle frontière du service d'IA générative avec KServe
C'est véritablement impressionnant car KServe, un projet en incubation de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), a rapidement évolué pour devenir une pierre angulaire du service à la fois des modèles prédictifs traditionnels et de la classe émergente de charges de travail d'IA générative. Les sorties de KServe v0.13 (mai 2024) et v0.15 (mai 2025) marquent un tournant, introduisant une prise en charge de première classe des LLM et de leurs défis de service uniques.
L'un des ajouts les plus percutants est le support robuste du backend vLLM. vLLM, connu pour son inférence à haut débit et à faible latence pour les LLM, est désormais intégré de manière transparente à KServe. Cela signifie que nous pouvons tirer parti des mécanismes d'attention optimisés de vLLM, tels que PagedAttention, directement dans un environnement de service natif Kubernetes. KServe v0.15 a encore amélioré cela avec le cache KV distribué avec LMCache, qui est crucial pour gérer des longueurs de séquence plus longues et réduire les calculs redondants entre les requêtes.
Considérez le déploiement d'un grand modèle de langage avec KServe en utilisant le backend vLLM. Le YAML InferenceService permet désormais de spécifier le runtime vllm, avec des limites de ressources et des configurations spécialisées. Vous pouvez utiliser ce [JSON Formatter]//fr/utilities/code-formatter pour vérifier votre structure si vous convertissez ces configurations entre différents formats.
apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
kind: InferenceService
metadata:
name: llama-7b-vllm
spec:
predictor:
model:
modelFormat:
name: vllm
args:
- "--model=/mnt/models/Llama-2-7b-chat-hf"
- "--max-model-len=2048"
- "--gpu-memory-utilization=0.9" # Allocate 90% of GPU memory for KV cache
resources:
limits:
cpu: "4"
memory: 32Gi
nvidia.com/gpu: "1" # Assuming a single GPU per replica
requests:
cpu: "2"
memory: 16Gi
nvidia.com/gpu: "1"
autoscaler:
minReplicas: 0 # Scale to zero for cost efficiency
maxReplicas: 5
scaleTarget: 100 # Target 100 concurrent requests per replica
metricType: "RPS" # Request Per Second or Concurrency
Gestion avancée du trafic et mise à l'échelle
L'argument gpu-memory-utilization ici est essentiel. Contrairement aux modèles prédictifs traditionnels, la consommation du cache KV (clé-valeur) des LLM est dynamique et dépend de la longueur de la séquence. Allouer de la mémoire à cela de manière proactive permet à vLLM de gérer les ressources GPU plus efficacement, ce qui conduit à un débit plus élevé. De plus, l'intégration avec KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) dans v0.15 pour les métriques spécifiques aux LLM est un tournant pour l'optimisation des coûts. Nous pouvons maintenant mettre à l'échelle en fonction des taux de génération de jetons réels ou de la latence de traitement des invites, plutôt que sur la base du CPU/mémoire générique, en garantissant que les ressources ne sont consommées que lorsqu'elles sont réellement nécessaires, et même en réduisant à zéro pendant les périodes d'inactivité.
KServe v0.15 a également introduit une prise en charge initiale de Envoy AI Gateway, basé sur Envoy Gateway, spécialement conçu pour gérer le trafic d'IA générative. Il s'agit d'une solution robuste pour la gestion avancée du trafic, la limitation du débit des jetons et les points de terminaison d'API unifiés, qui deviennent de plus en plus importants pour les applications LLM complexes.
Puissance de performance : Serveur d'inférence Triton et Runtime ONNX
En matière de performance d'inférence brute, le serveur d'inférence NVIDIA Triton et le runtime ONNX continuent de repousser les limites. Leurs mises à jour récentes soulignent une poursuite incessante d'une latence plus faible et d'un débit plus élevé, en particulier pour les charges de travail d'apprentissage profond.
Le serveur d'inférence NVIDIA Triton a constamment démontré ses capacités dans les benchmarks MLPerf Inference, atteignant des performances virtuellement identiques aux soumissions bare-metal, même avec ses capacités de service riches en fonctionnalités et de qualité production. Les sorties de 2025 ont apporté des améliorations cruciales. J'attendais cela : le frontend d'API compatible OpenAI est passé de la version bêta à une version stable. Cela signifie que vous pouvez désormais servir des modèles via Triton avec une API qui reflète celle d'OpenAI, simplifiant l'intégration côté client et permettant une migration ou une orchestration multi-modèles plus facile.
De plus, Triton 25.12 a introduit la prise en charge multi-LoRA pour le backend TensorRT-LLM et le champ de configuration du modèle max_inflight_requests. Multi-LoRA est essentiel pour les entreprises qui déploient de nombreux LLM affinés où le chargement d'un modèle complet pour chaque adaptateur LoRA est prohibitif en termes de mémoire. La capacité de Triton à échanger ou à combiner efficacement les poids LoRA à la volée améliore considérablement l'utilisation du GPU et réduit les temps de démarrage à froid pour diverses applications LLM. Ce passage à l'efficacité conteneurisée reflète les tendances d'infrastructure plus larges, comme on le voit dans la façon dont [Podman et containerd 2.0 remplacent Docker en 2026]//fr/blog/deep-dive-why-podman-and-containerd-2-0-are-replacing-docker-in-2026-0hn.
Pour exécuter Triton avec un backend ONNX optimisé, par exemple, pour un modèle de vision par ordinateur :
# Télécharger le conteneur Triton le plus récent avec la version CUDA souhaitée
docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.12-py3
# En supposant que votre modèle ONNX se trouve dans /path/to/model_repository/my_onnx_model/1/model.onnx
# et qu'il possède un config.pbtxt dans /path/to/model_repository/my_onnx_model/config.pbtxt
docker run --gpus=all -it --rm -p 8000:8000 -p 8001:8001 -p 8002:8002 \
-v /path/to/model_repository:/models \
nvcr.io/nvidia/tritonserver:25.12-py3 tritonserver --model-repository=/models \
--log-verbose=1 --log-info=1 --log-warn=1
La polyvalence du runtime ONNX
Pendant ce temps, ONNX Runtime continue d'impressionner par sa portabilité multiplateforme et ses gains de performance significatifs. Des benchmarks récents ont démontré que la conversion de modèles en ONNX et leur service avec ONNX Runtime peut donner un débit jusqu'à 9 fois supérieur à celui du service PyTorch natif, même sur les CPU. Ce n'est pas seulement théorique ; c'est une optimisation pratique et accessible pour un vaste éventail de modèles, allant du ML classique (scikit-learn, LightGBM) à l'apprentissage profond. Ses "Execution Providers" (par exemple, CUDA, ROCm, OpenVINO, NNAPI) lui permettent d'exploiter des accélérateurs matériels spécifiques, fournissant un profil de performance cohérent sur divers cibles de déploiement, des GPU cloud aux appareils edge.
Inférence sans serveur : maturation, pas seulement du battage médiatique
La promesse de l'inférence sans serveur est alléchante, et en 2025, elle a vraiment commencé à mûrir, en particulier avec l'ajout essentiel de la prise en charge du GPU. Microsoft Azure, en décembre 2024, a dévoilé les GPU sans serveur dans Azure Container Apps, tirant parti des GPU NVIDIA A100 et T4. Il s'agit d'une avancée significative. Historiquement, l'accès au GPU a été une limitation majeure pour les plateformes sans serveur en raison du matériel spécialisé et de la surcharge d'initialisation. Le déménagement d'Azure permet d'exécuter des charges de travail d'inférence accélérées par GPU - pensez à la vision par ordinateur, au traitement du langage naturel complexe - sans la charge de la gestion de l'infrastructure.
L'attrait fondamental du sans serveur reste le même : paiement à l'utilisation, mise à l'échelle automatique de zéro à de nombreuses instances et abstraction de l'infrastructure. Cependant, la réalité révèle des défis continus, en particulier la latence de démarrage à froid. Bien que des efforts soient continuellement déployés pour réduire cela, les grands modèles d'IA introduisent de nouvelles complexités, car le chargement de modèles de plusieurs gigaoctets dans des accélérateurs prend du temps. Pour les applications avec des exigences de faible latence strictes sur les premières requêtes, cela reste une considération.
Évolution native du cloud : le dernier arsenal de SageMaker et Vertex AI
Les principaux fournisseurs de cloud améliorent agressivement leurs plateformes MLOps, en se concentrant sur l'efficacité, le coût et l'IA générative.
Amazon SageMaker a déployé des mises à jour cruciales de ses capacités d'inférence. En décembre 2024, la boîte à outils d'optimisation de l'inférence pour l'IA générative a reçu des améliorations substantielles. Cela inclut la prise en charge intégrée de la décodage spéculatif, qui peut considérablement accélérer l'inférence en prédisant les jetons futurs. De plus, la prise en charge de la quantification FP8 (virgule flottante 8 bits) a été ajoutée, réduisant la taille du modèle et la latence de l'inférence, en particulier pour les GPU.
CustomOrchestrator de SageMaker
Ce que j'ai trouvé particulièrement pratique, c'est l'amélioration du SDK Python SageMaker (juin 2025) pour la création et le déploiement de flux de travail d'inférence complexes. La nouvelle classe CustomOrchestrator permet aux développeurs de définir des séquences d'inférence complexes à l'aide de Python, permettant à plusieurs modèles d'être déployés au sein d'un seul point de terminaison SageMaker. Cela signifie que vous pouvez avoir un modèle de pré-traitement, un modèle d'inférence de base et un modèle de post-traitement, tous orchestrés et servis comme une seule unité logique.
# Exemple conceptuel simplifié pour SageMaker CustomOrchestrator
from sagemaker.model import Model
from sagemaker.predictor import Predictor
from sagemaker.workflow.components import CustomOrchestrator
# Définir vos modèles individuels
model_a = Model(image_uri="my-preprocessing-image", model_data="s3://...")
model_b = Model(image_uri="my-llm-inference-image", model_data="s3://...")
# Définir la logique d'orchestration
class MyInferenceWorkflow(CustomOrchestrator):
def __init__(self, name, model_a, model_b):
super().__init__(name=name)
self.model_a = model_a
self.model_b = model_b
def handle_request(self, request_body):
# Invoquer model_a
processed_data = self.model_a.predict(request_body)
# Invoquer model_b avec processed_data
final_prediction = self.model_b.predict(processed_data)
return final_prediction
# Déployer le point de terminaison orchestré
workflow = MyInferenceWorkflow(name="my-complex-ai-endpoint", model_a=model_a, model_b=model_b)
predictor = workflow.deploy(instance_type="ml.g5.2xlarge", initial_instance_count=1)
Vertex AI de Google Cloud continue également son évolution rapide. Les mises à jour d'août 2025 ont apporté des améliorations significatives, en particulier dans l'IA générative. Les modèles Gemini 2.5 Flash et Pro sont devenus généralement disponibles (GA) en juin 2025, offrant des LLM puissants directement via les points de terminaison Vertex AI. Pour les déploiements soucieux des coûts, Vertex AI a introduit les VM flex-start pour les tâches d'inférence en juillet 2025. Alimentées par Dynamic Workload Scheduler, ces VM offrent des réductions importantes pour les charges de travail de courte durée, ce qui les rend idéales pour l'inférence par lots ou les tâches à volume élevé sporadiques où le démarrage immédiat n'est pas primordial.
Au-delà du modèle : Observabilité avancée et détection de dérive
Le déploiement d'un modèle n'est que la moitié de la bataille ; le maintien de ses performances en production est l'autre moitié. Le paysage MLOps en 2025-2026 met fortement l'accent sur la surveillance en temps réel et la détection avancée de la dérive. Il ne s'agit plus seulement des métriques des ressources ; il s'agit de comprendre le comportement du modèle dans le monde réel.
Nous assistons à un passage à des techniques plus sophistiquées pour détecter la dérive des données (lorsque les données en direct s'écartent des données d'entraînement) et la dérive du modèle (lorsque les performances du modèle se dégradent avec le temps). Des outils comme Evidently AI fournissent des métriques et des visualisations détaillées, tandis que des plateformes comme Prometheus et Grafana sont utilisées pour configurer des alertes en temps réel. Les systèmes modernes suivent maintenant :
- Les décalages de distribution des caractéristiques d'entrée : De nouvelles catégories apparaissent-elles ? La moyenne/médiane des caractéristiques numériques a-t-elle changé de manière significative ?
- Les décalages de distribution des prédictions : Le modèle devient-il plus (ou moins) confiant ? Les classes de sortie changent-elles en fréquence ?
- La dérive du concept : La relation sous-jacente entre les caractéristiques d'entrée et la variable cible change, nécessitant un réentraînement du modèle.
BentoML : L'unificateur de l'emballage et du service
Je suis un fan de longue date de BentoML pour son approche pragmatique du service de modèles, et son développement continu en fait un outil indispensable pour beaucoup. BentoML 1.0 a véritablement solidifié sa vision en tant que plateforme ouverte qui simplifie le service de modèles ML. L'innovation principale est le BentoML Runner, une abstraction spécialement conçue pour la parallélisation des charges de travail d'inférence de modèles. Il gère les complexités du batching adaptatif, de l'allocation des ressources (CPU/GPU) et de la mise à l'échelle des workers d'inférence indépendamment de la logique de pré/post-traitement.
Voici un exemple de service BentoML de base :
# my_service.py
import bentoml
from bentoml.io import JSON
from pydantic import BaseModel
class InputData(BaseModel):
feature_a: float
feature_b: float
@bentoml.service(
resources={"cpu": "2", "memory": "4Gi"},
traffic={"timeout": 60}
)
class MyClassifier:
def __init__(self):
self.model_runner = bentoml.sklearn.get("my_model:latest").to_runner()
@bentoml.api(input=JSON(pydantic_model=InputData), output=JSON())
def classify(self, input_data: InputData) -> dict:
input_array = [[input_data.feature_a, input_data.feature_b]]
prediction = self.model_runner.predict.run(input_array)
return {"prediction": prediction.tolist()}
Architecture pour l'efficacité des coûts dans l'inférence
Avec la mise à l'échelle des déploiements d'IA, l'optimisation des coûts est devenue un thème central du MLOps pour 2025-2026. Il ne s'agit pas seulement de choisir l'instance cloud la moins chère ; il s'agit d'une architecture intelligente. Plusieurs tendances convergent ici :
- Mise à l'échelle sans serveur à zéro : Les plateformes comme Azure Container Apps avec des GPU sans serveur et l'intégration KEDA de KServe permettent aux services de se réduire à zéro pendant les périodes d'inactivité.
- Formats de modèles optimisés : Les gains de performance d'ONNX Runtime se traduisent directement par des économies de coûts en permettant un débit plus élevé par instance.
- Points de terminaison multi-modèles : Les plateformes cloud comme Amazon SageMaker avec son
CustomOrchestratorpermettent à plusieurs modèles de partager les mêmes ressources de calcul sous-jacentes (par exemple, un seul GPU). - Types de VM spécialisés : Les VM flex-start de Vertex AI offrent des options rentables pour les tâches d'inférence non critiques en termes de latence en tirant parti de la capacité inutilisée.
Aperçu d'expert : Le changement imminent vers l'IA agentique et l'inférence fédérée
En regardant vers l'avenir, le prochain changement significatif dans le déploiement du MLOps sera motivé par l'essor de l'IA agentique. À mesure que les modèles deviennent capables non seulement de prédire, mais aussi de planifier, de raisonner et d'interagir avec des outils, les schémas d'inférence deviendront beaucoup plus dynamiques et étatful. Cela exigera de nouvelles approches de gestion de l'état, d'orchestration et d'observabilité. Le débogage des systèmes agentiques nécessitera une inspection au niveau des jetons et un traçage à travers plusieurs appels de modèles pour comprendre pourquoi un agent a pris une décision particulière.
Simultanément, l'inférence fédérée gagnera lentement mais sûrement du terrain, en particulier dans les domaines sensibles à la confidentialité tels que les soins de santé et la finance. Au lieu de centraliser les données pour exécuter l'inférence, le modèle sera déployé plus près des données, en inférant localement. Cela repoussera les limites du déploiement edge et nécessitera de nouveaux paradigmes de sécurité et de gouvernance pour l'exécution distribuée des modèles.
Conclusion : Naviguer dans le paysage de l'IA de production
Les dernières années ont été passionnantes pour les praticiens du MLOps. Nous avons vu les frameworks de service de modèles comme KServe et BentoML mûrir considérablement, en répondant directement aux complexités de l'IA générative avec des fonctionnalités telles que l'intégration de vLLM et la mise en cache KV. Les champions de la performance comme NVIDIA Triton et ONNX Runtime continuent de fournir des accélérations impressionnantes, tandis que les plateformes cloud proposent des outils hautement spécialisés pour l'optimisation des LLM. Bien qu'il y ait toujours des éléments maladroits comme la latence de démarrage à froid pour les GPU sans serveur, le chemin vers une IA de production efficace, évolutive et observable est plus clair que jamais.
Sources
Cet article a été publié par l'équipe éditoriale de DataFormatHub, un groupe de développeurs et d'enthousiastes des données dédiés à rendre la transformation des données accessible et privée. Notre objectif est de fournir des informations techniques de haute qualité ainsi que notre suite d'outils de développement axés sur la confidentialité.
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