LLM privé Services de conseil

Un grand modèle de langage (LLM) privé fonctionne dans un environnement où l'organisme contrôle l'accès, le traitement des données et le déploiement. Il peut soutenir les outils d'IA internes en utilisant l'infrastructure de l'entreprise ou un environnement d'hébergement dédié.

Utilité des LLM privés

Recherche de connaissances internes : Aider les employés à trouver des informations dans les documents, les procédures et les manuels techniques de l'entreprise. Les réponses doivent respecter les autorisations d'accès existantes aux documents.
Traitement de documents : Résumer les rapports, extraire des informations et préparer des brouillons à partir de documents internes. La relecture humaine reste nécessaire lorsque des erreurs pourraient affecter les décisions commerciales.
Développement logiciel : Soutenir l'explication du code, la documentation et les tâches de développement tout en maintenant le code source dans un environnement approuvé.

Choix de déploiement et compromis

Emplacement et contrôle : Le déploiement sur site (on-premise) offre un contrôle direct sur le matériel et l'accès au réseau. L'hébergement dédié réduit les travaux liés à l'infrastructure physique, mais nécessite de vérifier l'accès du fournisseur et l'emplacement des données.
Coûts et capacité : Le matériel, l'électricité, l'hébergement et la maintenance contribuent aux coûts d'exploitation. La capacité requise dépend de la taille du modèle, de la longueur des documents et du nombre d'utilisateurs simultanés.
Performance et qualité : Les modèles plus petits nécessitent généralement moins de ressources. Il est recommandé de les tester sur des tâches représentatives pour déterminer si leur précision et leurs temps de réponse sont suffisants.
Sécurité et maintenance : Le déploiement privé seul ne garantit pas la sécurité. Les contrôles d'accès, la journalisation, les mises à jour et la protection des conversations stockées doivent toujours faire l'objet d'une attention particulière.

Comment NobleConsul peut aider

NobleConsul peut aider à évaluer les cas d'usage, à comparer les options de déploiement et à tester les modèles par rapport aux exigences commerciales.
NobleConsul peut également provisionner le matériel serveur pour les déploiements de LLM privés, avec des choix en matière de GPU, mémoire, stockage et réseau basés sur la charge de travail et le budget.
Le support peut inclure l'intégration aux systèmes internes et la planification des opérations, de la maintenance et des mises à niveau de capacité continues.

Questions fréquentes sur le conseil en LLM privé

Quand un organisme devrait-il envisager le conseil en LLM privé ?

Lorsqu'il souhaite utiliser l'IA avec des données sensibles, telles que des documents internes, du code source ou des informations client, sans s'appuyer sur des services d'IA publics. C'est également utile lors du passage d'un projet pilote d'IA à la production et pour évaluer les bons modèles, le matériel et l'infrastructure.

Quel matériel est nécessaire pour faire fonctionner un LLM privé ?

Principalement des GPU disposant d'une mémoire suffisante pour le modèle. Un petit modèle (7 à 8 milliards de paramètres) fonctionne sur un GPU avec 16 à 24 Go de mémoire. Un grand modèle (70 milliards de paramètres) nécessite 40 Go ou plus, généralement répartis sur plusieurs GPU. Plus il y a d'utilisateurs et de longs documents, plus la capacité requise augmente.

Combien coûte l'exploitation d'un LLM sur site ?

Les coûts dépendent de la taille du modèle, du nombre d'utilisateurs et des exigences de performance. Les modèles plus petits peuvent fonctionner sur un seul serveur GPU, tandis que les plus grands nécessitent un matériel plus coûteux. Les coûts continus incluent l'électricité, la climatisation, les mises à jour logicielles et la maintenance. Un pilote utilisant des charges de travail réelles aide à estimer l'investissement total.

Quelle est la différence entre un LLM privé et ChatGPT Enterprise ?

Un LLM privé fonctionne sur l'infrastructure de l'organisme, ce qui lui donne le contrôle sur la manière et l'endroit où les données sont traitées. ChatGPT Enterprise est hébergé par OpenAI selon ses conditions contractuelles. Les LLM privés utilisent généralement des modèles ouverts tels que Llama, Mistral ou Qwen, que l'organisme gère et maintient.

Peut-on voir un prototype avant de s'engager ?

Oui. Après un premier appel concernant vos besoins et vos systèmes actuels, NobleConsul construit un prototype sur une tâche réelle, telle que la recherche dans les documents internes. Il est accompagné d'une proposition présentant les coûts de mise en œuvre, le coût total de possession et la formation.

À qui appartiennent le modèle, le matériel et les données par la suite ?

À votre organisme. NobleConsul remet le matériel, le code, les identifiants et la documentation, puis retire son propre accès. Tout support ultérieur n'utilise l'accès qu'avec votre approbation.