Google Cloud a publié un article de blog qui traite des choix auxquels les développeurs sont confrontés lorsqu'ils sélectionnent une infrastructure pour héberger des modèles d'IA, en se concentrant plus particulièrement sur les grands modèles de langage (LLM). L'article met en évidence les avantages et les inconvénients relatifs des solutions autogérées comme Google Kubernetes Engine (GKE) et des solutions entièrement gérées comme Vertex AI.
Un aspect intéressant que l'article souligne est l'importance de bien comprendre les exigences et les besoins du projet lors du choix d'une infrastructure LLM. Pour les équipes qui privilégient la facilité d'utilisation et la rapidité de mise en œuvre, Vertex AI constitue une solution intéressante avec des fonctionnalités gérées telles que la mise à l'échelle automatique et les mises à jour de sécurité. D'autre part, GKE offre un contrôle, une personnalisation et des économies de coûts potentielles plus importants pour les organisations disposant d'équipes DevOps solides et d'exigences spécifiques.
L'article fournit également un exemple pratique d'application Java déployée sur Cloud Run pour une inférence LLM efficace. Cet exemple illustre comment les organisations peuvent tirer parti de l'infrastructure sans serveur de Cloud Run pour simplifier les déploiements et obtenir une meilleure évolutivité. De plus, l'article explore en détail les étapes de déploiement d'un modèle open source sur GKE à l'aide de vLLM, fournissant ainsi un guide complet aux organisations qui cherchent à héberger leurs propres modèles.
Dans l'ensemble, l'article offre une analyse approfondie des éléments à prendre en compte lors du choix d'une infrastructure LLM. En mettant en évidence les avantages et les inconvénients de Vertex AI et de GKE, l'article fournit aux développeurs, aux ingénieurs DevOps et aux décideurs informatiques les connaissances nécessaires pour prendre des décisions éclairées qui répondent à leurs besoins spécifiques. L'équilibre entre la facilité d'utilisation et la personnalisation, comme illustré dans l'article, est crucial pour réussir le déploiement de LLM et exploiter la puissance de l'IA générative.
