Les plateformes cloud offrent un environnement dynamique dans lequel les entreprises peuvent ajuster l’allocation de leurs ressources en temps réel, éliminant ainsi le besoin traditionnel d’une planification approfondie des capacités. Les dirigeants apprécient la flexibilité offerte par ces plateformes, qui peuvent évoluer dynamiquement pour répondre à des demandes variables sans les coûts initiaux associés à l’infrastructure physique.
La gestion des coûts opérationnels devient de plus en plus difficile à mesure que les entreprises développent leur utilisation des ressources du cloud. Les services cloud fonctionnent généralement selon un modèle de paiement à l’utilisation, basé sur la quantité de ressources informatiques consommées. L’augmentation de l’utilisation des GPU pour le traitement des grands modèles de langage (LLM) s’accompagne d’une augmentation de la consommation d’énergie, ce qui se traduit par des dépenses plus élevées. Les dirigeants doivent rester conscients de ces coûts lorsqu’ils développent leurs capacités en matière d’IA.
Les entreprises doivent mettre en œuvre des stratégies de gestion des coûts pour maîtriser les dépenses liées au cloud. Il est essentiel de disposer d’outils et de pratiques tels que la mise à l’échelle automatique, la sélection des types d’instances les plus rentables, l’utilisation d’instances préemptibles et le contrôle de l’utilisation réelle par rapport à la charge prévue. Ces stratégies permettent d’éviter le surprovisionnement et les dépenses inutiles, en assurant un équilibre entre les performances et les coûts.
Confidentialité des données dans les environnements cloud multitenant.
Traitement de volumes importants de données sensibles
Le déploiement de LLM implique le traitement de vastes ensembles de données pouvant contenir des informations sensibles. Dans les environnements cloud, où les ressources sont souvent partagées entre plusieurs locataires, l’intégrité et la confidentialité de ces données sont préoccupantes. Les entreprises doivent adopter des mesures pour protéger ces données contre les violations potentielles qui pourraient se produire dans les infrastructures partagées.
Risques liés au partage du matériel physique
Même si les fournisseurs de cloud garantissent souvent la sécurité de leurs environnements, le risque sous-jacent de fuite de données existe dans les architectures multitenant. Les instances fonctionnant sur du matériel physique partagé peuvent permettre par inadvertance l’accès aux données entre les locataires, malgré les efforts déployés par les fournisseurs pour sécuriser les environnements. Les dirigeants doivent tenir compte de ces risques lorsqu’ils choisissent les environnements de déploiement.
Choisir des fournisseurs de cloud sécurisés
La sélection d’un fournisseur de cloud implique de vérifier sa conformité à des normes de sécurité rigoureuses, notamment le cryptage des données au repos et en transit, des pratiques complètes de gestion des identités et des accès (IAM), et des politiques d’isolation strictes entre les locataires. Au-delà des mesures de sécurité des fournisseurs de cloud, les entreprises doivent mettre en œuvre leurs propres stratégies de sécurité pour atténuer les risques liés aux déploiements multitenant.
Gestion du déploiement de modèles avec état
Les LLM sont intrinsèquement statiques et conservent des informations contextuelles d’une interaction à l’autre, ce qui améliore leur capacité d’apprentissage continu. La gestion de l’état de ces modèles dans les environnements cloud pose des défis uniques, en particulier lorsqu’il s’agit d’instances cloud éphémères ou conçues pour être sans état.
Les environnements cloud adoptent aussi souvent par défaut des configurations sans état, où chaque session ou instance démarre sans connaissance des interactions précédentes. Le déploiement de modèles avec état comme les LLM nécessite une planification minutieuse pour s’assurer qu’ils fonctionnent efficacement et de manière cohérente entre les sessions.
Utiliser des outils d’orchestration
Les outils d’orchestration tels que Kubernetes sont inestimables pour gérer les déploiements avec état. Ces outils permettent des solutions de stockage persistant et une gestion de la configuration pour maintenir l’état entre les sessions, ce qui garantit la performance et la fiabilité des déploiements LLM. Les dirigeants doivent s’assurer que leurs équipes informatiques disposent des outils et des connaissances nécessaires pour gérer efficacement ces complexités.
Le déploiement des LLM sur des plateformes cloud offre d’énormes avantages en termes d’évolutivité, de rentabilité et d’accélération de l’innovation.
Pourtant, sans une gestion attentive, ces mêmes déploiements peuvent exposer les organisations à des coûts accrus et à des vulnérabilités en matière de sécurité. En se concentrant sur la gestion stratégique des ressources, sur des mesures complètes de sécurité des données et sur une gestion efficace des états, les dirigeants peuvent maximiser les avantages tout en minimisant les risques associés aux déploiements de LLM dans le cloud.
Observations et préoccupations générales
Les plateformes cloud continuent de gagner du terrain en tant qu’environnement privilégié pour le déploiement de grands modèles de langage (LLM) en raison de leur infrastructure complète et de leur commodité. Les entreprises apprécient la capacité de ces plateformes à fournir de vastes ressources de calcul à la demande, ce qui facilite le déploiement rapide et l’évolutivité des projets d’IA. L’intégration de technologies avancées telles que l’auto-scaling et les GPU à la demande rend ces plateformes particulièrement attrayantes pour gérer les besoins de calcul intensifs des LLM.
De nombreuses organisations sont impatientes d’intégrer les technologies de l’IA dans leurs opérations, motivées par les avantages concurrentiels que ces innovations promettent. Pourtant, un processus de déploiement précipité sans évaluation complète des risques et sans alignement de la stratégie peut entraîner des pertes financières substantielles et des inefficacités opérationnelles. Les entreprises sont souvent confrontées à des coûts inattendus et à des défis techniques qui auraient pu être évités grâce à une approche plus délibérée de la planification et de l’exécution du déploiement.
Malgré les salaires élevés des ingénieurs en IA, il y a souvent un manque d’expertise spécifique nécessaire pour optimiser ces déploiements.
Les ingénieurs en IA doivent posséder des compétences en IA et en apprentissage automatique, tout en comprenant les nuances de la gestion des ressources du cloud, de l’optimisation des coûts et de la mise en œuvre de la sécurité. Les dirigeants doivent investir dans des programmes de formation et de développement continus afin de doter leurs équipes des compétences et des connaissances nécessaires pour gérer avec succès ces déploiements complexes.
Compte tenu des difficultés inhérentes au déploiement de LLM sur des plateformes cloud, les dirigeants doivent donner la priorité à la planification stratégique, à la gestion approfondie des risques et à la formation continue de leurs équipes techniques. Ces étapes sont précieuses pour exploiter tout le potentiel des technologies de l’IA tout en évitant les pièges d’une croissance non gérée et les oublis opérationnels.
