50 % de mon travail de consultant en ce moment consiste à aider les entreprises à utiliser des modèles open-source à grande échelle. Tout le monde sait comment utiliser un LLM open-source sur son ordinateur, mais il est vraiment difficile de le faire à grande échelle pour des milliers d'utilisateurs. Voici comment cela se passe : 1. Une équipe construit un prototype en utilisant DeepSeek. 2. Tout semble bon. Ça fonctionne ! 3. Ils suivent un guide en ligne pour déployer le modèle en ligne. 4. Ils demandent à 10 utilisateurs d'essayer l'application. 5. La latence explose partout. 6. L'ensemble du système s'arrête. 7. Ils blâment DeepSeek et essaient à nouveau avec un nouveau modèle. Le problème est toujours lié à la mise à l'échelle de l'inférence, pas au modèle. Voici une recommandation que je donne aux entreprises : Découvrez Nebius Token Factory si vous ne voulez plus jamais penser à déployer un modèle open-source. C'est une plateforme d'inférence gérée pour déployer des LLM open-source à grande échelle. Ce n'est pas pour des prototypes ou des expériences de recherche. C'est pour quand vous avez une application réelle avec de vrais utilisateurs. Trois notes importantes sur Token Factory : • Vous avez un contrôle total sur le fonctionnement de l'inférence. • Vous avez une latence de queue prévisible (P99, pas des moyennes). • Pas de coûts surprises lorsque vous augmentez l'échelle. Vous pouvez planifier votre budget à l'avance. ...