Créer un cluster d'IA

Ce guide pratique vous conduit pas à pas dans la conception, le déploiement et l'exploitation d'un cluster d'IA performant, évolutif et éco‑responsable. Que vous soyez architecte système, ingénieur DevOps ou data scientist, vous découvrirez comment répartir efficacement les charges de travail et les modèles sur plusieurs matériels hétérogènes, tout en garantissant haute disponibilité, observabilité et optimisation des coûts. - Comprendre les fondements du clustering d'IA et les défis de la répartition de workloads. - Sélectionner et configurer le matériel adapté (GPU, CPU, stockage, réseau) pour un cluster hétérogène. - Mettre en place Kubernetes pour orchestrer des conteneurs et planifier des pods gourmands en GPU. - Déployer Ollama et llama.cpp pour l'inférence sur CPU et GPU, avec sharding et parallélisme des modèles. - Mettre en œuvre l'équilibrage de charge, l'autoscaling basé sur l'utilisation GPU et la gestion du trafic. - Assurer la fiabilité avec des contrôles de santé, bascule et reprise après sinistre. - Mettre en place un pipeline CI/CD pour les mises à jour de modèles et le registre de modèles. - Benchmarker, optimiser les performances et réduire la consommation énergétique. - Faire évoluer le cluster en ajoutant du nouveau matériel et des logiciels. À la fin de ce volume, vous posséderez une infrastructure prête à être mise en production, documentée et capable de s'adapter aux futures avancées technologiques.