Déployer des modèles d'IA en production : Guide complet

# Suivre les métriques clés
import time
import logging

def predict_with_monitoring(input_data):
    start = time.time()
    result = model.predict(input_data)
    latency = time.time() - start
    
    logging.info(f"Prédiction : {result}, Latence : {latency:.3f}s")
    
    # Vérifier la dérive des données
    check_drift(input_data)
    
    return result

Étape 6 : Passage à l'échelle

• Mise à l'échelle horizontale : Ajoutez plus d'instances derrière un équilibreur de charge
• Quantification du modèle : Réduisez la taille du modèle pour une inférence plus rapide
• Traitement par lots : Traitez plusieurs requêtes ensemble
• Mise en cache : Mettez en cache les résultats pour les entrées courantes

Optimisation des coûts

• Utilisez des instances spot pour le traitement par lots
• Mettez en cache les prédictions fréquemment demandées
• Quantifiez les modèles pour réduire la mémoire GPU
• Utilisez la distillation de modèles pour les tâches simples

Exemple concret

Une fintech marocaine a déployé un modèle de détection de fraude IA :

• Conteneurisé avec Docker
• Déployé sur AWS ECS avec auto-scaling
• Traite plus de 10 000 transactions par minute
• 99,9% de disponibilité avec déploiement multi-AZ
• Moins de 100 ms de latence par prédiction

Prochaines étapes

Notre programme « Build with LLMs » enseigne le déploiement en production d'applications IA.