Bonnes pratiques pour optimiser l’infrastructure d’IA à grande échelle

Mark MengerArchitecte de solutions | F5

Cet article de blog est le cinquième d’une série consacrée à la fourniture de données pour l’IA.

La plupart des organisations ne rencontrent pas de difficultés avec l’IA par manque de modèles : ceux-ci se multiplient, tant en nombre qu’en diversité. Le problème vient plutôt du fait que leur infrastructure n’a jamais été conçue pour la manière dont l’IA déplace les données.

L’entraînement, l’ajustement fin et la génération augmentée par récupération (RAG) reposent tous sur le transfert fiable, sécurisé et répété de volumes massifs de données entre les systèmes de stockage, les réseaux et les différentes couches de calcul. À mesure que les initiatives d’IA prennent de l’ampleur, la moindre inefficacité en matière d’accès aux données, de politique de sécurité ou de résilience peut avoir des répercussions en cascade, ralentissant les pipelines, interrompant les tâches ou augmentant les coûts d’infrastructure.

Ce qui rend la situation particulièrement complexe, c’est que les charges de travail liées à l’IA sollicitent l’infrastructure de manière nouvelle et inhabituelle. Les transferts de données durent plus longtemps que ne le prévoient les applications traditionnelles. Les systèmes de stockage évoluent et se rééquilibrent plus fréquemment. Les exigences en matière de sécurité et de réglementation s’étendent aux environnements sur site, cloud et hybrides. Enfin, des défaillances qui pourraient être tolérables dans une application web, comme une brève déconnexion ou une nouvelle tentative, peuvent compromettre des heures, voire des jours, de travail sur un modèle.

Par conséquent, de nombreuses organisations se retrouvent à réagir aux symptômes plutôt qu’à résoudre les causes profondes. Celles-ci sont souvent liées à des tâches d’entraînement qui se bloquent pendant les fenêtres de maintenance, à des pipelines d’ajustement fin qui se comportent différemment selon l’environnement, à des systèmes RAG qui ralentissent sous forte charge ou lors d’une réindexation, ainsi qu’à des contrôles de sécurité incohérents ou difficiles à gérer à grande échelle.

Optimiser l’infrastructure d’IA ne consiste pas à rechercher des performances maximales dans les benchmarks. Il s’agit de la concevoir pour garantir stabilité, résilience, sécurité et clarté opérationnelle, alors que tout évolue simultanément à grande échelle : les données, les modèles, les environnements et les équipes.

Huit bonnes pratiques et erreurs à éviter pour créer une infrastructure d’IA évolutive et résiliente

Que vous entraîniez de grands modèles, que vous les affiniez pour des tâches spécifiques ou que vous alimentiez des systèmes RAG capables de rechercher et d’analyser des données d’entreprise, consultez les bonnes pratiques et les erreurs à éviter ci-dessous. Elles mettent en évidence les choix d’infrastructure qui ont l’incidence la plus directe sur l’évolutivité et la résilience.

1. Standardisez la manière dont les charges de travail d’IA accèdent au stockage. Ne laissez pas chaque tâche se connecter directement à des nœuds de stockage individuels.

• Entraînement : Les lectures répétées de grands jeux de données nécessitent un point d’accès au stockage stable et prévisible.
• Ajustement fin : Les tâches fréquentes et de moindre envergure bénéficient d’un accès constant sans reconfiguration.
• RAG : Les pipelines de génération et d’actualisation des embeddings reposent sur un accès fiable aux objets.

Une couche d’accès unique et cohérente évite les nouvelles tentatives, les scripts fragiles et les défaillances de pipeline lorsque le stockage évolue ou se rééquilibre.

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2. Concevez votre architecture pour des transferts de données volumineux et de longue durée. Ne vous appuyez pas sur des hypothèses de trafic de courte durée, typiques du Web.

• Entraînement : les tâches qui durent plusieurs heures ou plusieurs jours doivent résister aux ralentissements temporaires.
• Ajustement fin : Un débit soutenu compte davantage que la vitesse de pointe.
• RAG : L’ingestion de volumes importants de documents et leur réindexation nécessitent des transferts multiparties fiables.

Les transferts de données liés à l’IA se comportent différemment du trafic applicatif et doivent donc être traités en conséquence.

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3. Veillez à appliquer partout des politiques cohérentes de chiffrement et d’accès. Ne laissez pas les règles de sécurité diverger d’un environnement à l’autre.

• Entraînement : Les jeux de données sensibles restent protégés, quel que soit l’endroit où les calculs sont effectués.
• Ajustement fin : Les environnements de développement, de test et de production se comportent de la même manière du point de vue des politiques.
• RAG : Les documents propriétaires et les représentations vectorielles restent chiffrés lors de leur transfert entre les différents environnements.

L’application centralisée des politiques réduit les risques et la charge opérationnelle.

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4. Déléguez autant que possible les tâches d’infrastructure répétitives. Ne gaspillez pas de cycles CPU sur des tâches qui ne contribuent pas aux résultats de l’IA.

• Entraînement : Les ressources de l’hôte sont libérées pour prendre en charge le prétraitement et l’exécution du modèle.
• Réglage fin : Le délai d’exécution est réduit lorsque de nombreuses tâches s’exécutent en parallèle.
• RAG : L’ingestion et la récupération restent réactives lorsque le trafic est chiffré.

Les travaux d’infrastructure sont nécessaires, mais ils ne doivent pas entrer en concurrence avec les charges de travail d’IA.

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5. Isolez les points de terminaison clients stables des backends susceptibles d’évoluer. N’exposez pas les pipelines d’IA aux changements d’infrastructure.

• Entraînement : Les tâches se poursuivent sans interruption lorsque les nœuds de stockage sont redimensionnés ou remplacés.
• Ajustement fin : L’itération n’est pas interrompue par les opérations de maintenance de l’infrastructure.
• RAG : Les points de terminaison de récupération restent stables lors des basculements.

Cette séparation est essentielle à la résilience.

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6. Considérez la résilience comme un prérequis opérationnel. N’attendez pas une panne pour découvrir des faiblesses.

• Entraînement : Les tâches de longue durée ne sont pas interrompues par les opérations de maintenance planifiées.
• Ajustement fin : Les mises à jour peuvent être déployées sans interrompre les expérimentations.
• RAG : Une disponibilité permanente permet de traiter les requêtes en temps réel.

La résilience devrait être la norme, et non l’exception.

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7. Donnez la priorité aux flux de données critiques pour l’IA en cas de forte charge. Ne laissez pas le trafic en arrière-plan priver de ressources les charges de travail actives.

• Entraînement : Les exécutions actives restent performantes pendant les tâches de réplication ou de synchronisation.
• Ajustement fin : Les pipelines itératifs se terminent dans les délais, même aux heures de pointe.
• RAG : Le trafic des requêtes et de la récupération reste fluide.

Tous les types de trafic n’ont pas la même importance.

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8. Privilégiez la clarté et la facilité d’exploitation, et pas seulement les performances. Ne concevez pas une infrastructure d’IA que seuls des spécialistes peuvent exploiter.

• Entraînement : Le dépannage est plus rapide lorsque les tâches ralentissent ou échouent.
• Ajustement fin : Les itérations s’accélèrent, car les équipes comprennent le cheminement des données.
• RAG : La séparation des responsabilités est plus nette à mesure que les systèmes évoluent.

Les systèmes les plus évolutifs sont ceux que les équipes peuvent comprendre, exploiter et faire évoluer.

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Quand la mise à l’échelle de l’infrastructure d’IA est la plus efficace

L’infrastructure d’IA passe plus efficacement à l’échelle lorsque l’accès aux données est stable, que la sécurité est cohérente et que les changements d’infrastructure sont pris en charge par la couche de diffusion, sans être exposés aux modèles ni aux pipelines.

Pour en savoir plus sur nos solutions de mise à disposition des données pour l’IA, consultez notre page consacrée aux solutions de mise à disposition des données et d’infrastructure pour l’IA .

L’engagement de F5 en faveur de l’IA ne se limite pas à la fourniture de données. Découvrez comment F5 sécurise et fournit des applications d’IA partout.

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À propos de l’auteur

Mark MengerArchitecte de solutions | F5

Mark Menger est architecte de solutions chez F5, où il est spécialisé dans les partenariats technologiques liés à l’IA et à la sécurité. Il dirige le développement de l’architecture de référence de F5 pour l’IA, contribuant ainsi à faire progresser des solutions d’IA sécurisées et évolutives. Fort de son expérience en tant qu’architecte de solutions globales et ingénieur solutions, Mark a participé à l’élaboration de l’architecture cloud sécurisée de F5 et au codéveloppement de son architecture distribuée à quatre niveaux. Coauteur de Solving IT Complexity, il met son expertise au service de la résolution des défis informatiques. Auparavant, il a occupé des postes de développeur d’applications et d’architecte d’entreprise, en se concentrant sur les applications modernes, l’automatisation et l’accélération de la création de valeur issue des investissements dans l’IA.

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