Ne pas déployer un modèle sans cadre
Le sujet n’est pas seulement le choix du modèle. Il faut cadrer les documents accessibles, les utilisateurs, les prompts, les logs, les performances attendues et les conditions de maintien en production.
Inférence locale sur GPU AMD/NVIDIA
LLM local entreprise: inférence GPU AMD/NVIDIA sans dépendance cloud
Unix Consulting aide à cadrer l’architecture, les données, les performances, les GPU AMD/NVIDIA, les droits et les limites d’un assistant IA interne.
Points techniques
- Choix d’architecture: poste, serveur, GPU AMD/NVIDIA, cloud privé, cloudless LLM ou environnement isolé.
- Gestion documentaire, RAG, cloisonnement, droits, logs et traçabilité.
- Supervision, sauvegardes, mises à jour, tests et règles d’usage.
Objectif
- Créer un assistant utile sans exposer les informations sensibles.
- Garder une architecture maintenable par l’IT.
- Disposer de preuves et de règles compréhensibles en cas d’audit.
L’inférence locale sur GPU AMD/NVIDIA empêche-t-elle toute fuite de données ?
Non. Elle réduit certains risques d’exposition externe, mais il faut aussi gérer les droits, les documents, les logs et les usages.
Faut-il obligatoirement des GPU ?
Cela dépend des modèles, du volume, de la latence attendue et du nombre d’utilisateurs. Le cadrage évite de surdimensionner inutilement.
Peut-on connecter l’inférence locale GPU aux documents internes ?
Oui, mais avec une gouvernance documentaire, des droits d’accès et une traçabilité adaptés.