AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes. Nous déployons et monitorons vos produits IA avec une approche fiable et industrialisée.
Discuter de votre projetGPU instances, SageMaker, Vertex AI, Azure ML. Infrastructure optimisée pour l'inférence et le training.
Docker, Kubernetes, Helm. Déploiements reproductibles, scaling automatique, zero-downtime.
GitHub Actions, GitLab CI. Pipelines de test, build, deploy automatisés. MLOps avec DVC, MLflow, Weights & Biases.
Datadog, Grafana, Prometheus. Monitoring des modèles IA (drift, latence, coût tokens), alerting proactif.
Le choix dépend de vos besoins spécifiques. AWS offre le plus large catalogue de services IA (SageMaker, Bedrock) et les meilleurs prix GPU grâce aux Spot Instances. GCP excelle avec Vertex AI et les TPU pour le training de modèles, et propose la meilleure intégration avec l'écosystème Google (BigQuery, TensorFlow). Azure est le choix naturel pour les entreprises déjà sur Microsoft 365 avec Azure OpenAI Service. Forgit recommande AWS pour la majorité des projets et GCP pour les cas nécessitant du training intensif.
Le déploiement standard passe par la conteneurisation du modèle avec Docker, le déploiement sur des instances GPU (AWS EC2 g5, GCP A2) ou du serverless (AWS Lambda, Cloud Run), et la mise en place d'un autoscaling basé sur les métriques de charge. Pour les modèles lourds, des solutions managées comme SageMaker Endpoints ou Vertex AI Prediction simplifient l'infrastructure. Forgit déploie systématiquement avec Terraform pour l'infrastructure as code et Kubernetes pour l'orchestration des conteneurs.
Le MLOps est l'application des pratiques DevOps au machine learning : CI/CD pour les modèles, versioning des données et des expériences, monitoring de la performance en production et retraining automatisé. Sans MLOps, les modèles dérivent silencieusement (data drift), les mises à jour sont manuelles et risquées, et la reproductibilité est impossible. Forgit met en place des pipelines MLOps dès le premier déploiement pour garantir la fiabilité et l'évolutivité des systèmes IA de ses clients.
L'optimisation passe par plusieurs leviers : les Spot Instances (jusqu'à 90% d'économie pour le training batch), le right-sizing des instances GPU (pas besoin d'un A100 pour servir un modèle léger), le caching des réponses fréquentes avec Redis, et le batching des requêtes d'inférence. Le scaling à zéro en période creuse et l'utilisation de modèles quantifiés réduisent aussi significativement la facture. Forgit audite régulièrement les coûts cloud de ses clients et identifie en moyenne 30 à 40% d'économies.
Forgit recommande une infrastructure cloud managée combinant Kubernetes (EKS ou GKE) pour l'orchestration, Terraform pour l'infrastructure as code, et un pipeline CI/CD GitHub Actions. Pour le monitoring, Datadog ou Grafana/Prometheus couvrent les métriques infra et applicatives, tandis que LangSmith surveille spécifiquement les chaînes LLM. Cette stack offre la flexibilité de changer de provider cloud sans réécrire l'infrastructure, tout en maintenant une observabilité complète sur l'ensemble du système.
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