L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui dans toutes les industries. C’est la raison pour laquelle il devient important de garantir une capacité évolutive pour les charges de travail IA. Sagemaker de AWS propose un mode d’allocation automatique de ressources d’inférence, le tout complété par des plans d’entraînement adaptatifs. C’est un message concret aux pics de charge et à l’optimisation des coûts.
Le développement de l'inférence IA exige de maîtriser la scalabilité
Les usages de l’intelligence artificielle sont de plus en plus nombreux, en particulier les modèles d’apprentissage profond. Cependant, plusieurs entreprises font face à des problèmes récurrents.
En effet, elles se posent principalement une question : comment faire pour déployer leurs modèles d’inférence pour optimiser la gestion des millions de requêtes en continu et sans saturation ? L’explosion des données dans la recommandation produit et la détection des anomalies compliquent clairement la gestion des infrastructures.
Garantir les performances, maîtriser les coûts liés au volume de données à traiter et s’assurer d’une disponibilité continue font partie des principaux objectifs des entreprises. Alors comment font-elles pour remplir leurs objectifs ?
Cas contrets d'application pour garantir des performances
AWS Sagemaker est une plateforme d’apprentissage machine en Cloud qui s’impose comme un outil incontournable dans le secteur. Plusieurs entreprises spécialisées dans le retail se servent des services endpoints de prédiction de Sagemaker, afin d’entretenir leurs moteurs de recommandation produits.
Le système s’adapte de façon automatique, lorsque des millions d’utilisateurs visitent en même temps les boutiques en ligne. Il ajuste la puissance GPU afin d’éviter une panne, ou délai d’attente excessif.
Encore récemment, Sagemaker n’avait besoin que d’une mise à l’échelle automatique standard, qui s’avérait parfois insuffisante lorsque la demande était importante.
Désormais, les nouveaux plans d’entraînement FTP (Flexible Training Plans) de AWS permettent aux entreprises de réserver à l’avance des instances GPU spécifiques. spécifiques. Cela permet d’obtenir une disponibilité garantie dans les environnements critiques, à l’instar de la pré-production.
Une avancée différente face à la concurrence des hyperscalers
Microsoft Azure garantit la capacité des ressources aux entreprises à travers Azure Machine Learning. Google Cloud propose des remises sur l’usage engagé de Vertex AI. Cependant la fonctionnalité FTP de SageMaker se démarque par une action ciblée sur endpoints d’inférence. Une manière pour AWS de garantir aux entreprises le contrôle sur leurs ressources.
Un autre avantage est la capacité de bloquer les coûts à l’avance, un véritable plus pour les équipes IA et les décideurs. Selon Charlie Dai, analyste chez Forrester, ce contrôle permet aux entreprises d’éviter le surprovisionnement. Cela permet d’avoir un budget IA plus adapté aux modèles réels d’utilisation.
Vers une maîtrise totale des charges IA
La capacité d’adaptation automatique et la garantie de ressources réservées permettent d’entrevoir des scénarios d’innovation dans lesquels le time-to-market des projets IA est accéléré. D’après AKShat Tyagi de HFS Research : « les entreprises peuvent désormais planifier sereinement leurs applications en s’appuyant sur une infrastructure fiable et évolutive. »
