Inférence IA : latence, optimisation et hébergement des LLM

L’inférence IA, dans le cas d’un LLM, comporte 2 grandes phases : traiter le prompt, puis générer la réponse. Une fonctionnalité qui tarde à répondre ne se corrige pas de la même façon qu’une autre qui démarre vite, mais met trop longtemps à terminer. Mesurez ces délais séparément avant de changer de modèle, de payer un hébergement plus rapide ou de louer des GPU.

Commencez par une API hébergée, sauf si vous avez une raison précise d’exploiter vous-même l’infrastructure d’inférence. Il peut s’agir de maîtriser le déploiement, d’utiliser un modèle ouvert imposé par le projet ou de répondre à un trafic soutenu qui justifie de disposer de vos propres capacités. Une réponse lente ne suffit pas : identifiez d’abord la partie de la requête qui prend du temps.

La documentation et le périmètre des versions présentées ci-dessous ont été vérifiés sur les pages officielles des éditeurs le 21 octobre 2026. L’exemple chiffré reprend une réponse d’API publiée et détaille les calculs. Il ne s’agit ni d’un benchmark réalisé pour cet article ni d’une indication de la vitesse qu’atteindra votre application.

Comment fonctionne l’inférence IA avec un LLM ?

L’inférence d’un LLM désigne le travail qu’un grand modèle de langage déjà entraîné effectue pour produire une sortie à partir de vos données d’entrée. Pour une requête classique de génération de texte, cela consiste à préparer le prompt, à prédire une suite et à renvoyer le texte généré. Le modèle traite des tokens, des unités de texte qui peuvent correspondre à des mots, à des fragments de mots ou à des signes de ponctuation. Les explications de NVIDIA sur l’inférence.

Imaginez que vous rassemblez des notes avant de rédiger une réponse. Lire et organiser les éléments fournis correspond à la préparation. Rédiger la réponse correspond à la génération de la suite. Garder les notes à portée de main évite de refaire la préparation, mais il reste à écrire la réponse. Dans le système, ce sont des états numériques qui sont conservés, pas des notes lisibles.

Le prefill traite les données d’entrée connues. Vos instructions, les documents récupérés, l’historique de conversation et les résultats des outils deviennent les tokens du prompt. Puisque ces positions existent déjà, le système peut les traiter ensemble, dans les limites des règles d’attention du modèle. Il construit ainsi l’état nécessaire à la production du premier token de sortie.

Le decode génère la suite. Dans une génération autorégressive classique, chaque nouveau token dépend de la suite déjà retenue. Le moteur d’exécution fait tourner le modèle de façon répétée : il choisit le token suivant, met l’état à jour et poursuit jusqu’à atteindre une condition d’arrêt. NVIDIA décrit ces deux phases.

Pour un assistant de support, un long document de procédures peut rendre la préparation coûteuse, même si la réponse attendue est courte. Pour un générateur de rapports, un prompt modeste peut être suivi d’une longue attente pendant que le modèle rédige. Le point d’accès à l’API est le même, mais les charges de travail sont différentes.

Inférence et entraînement : quelle différence ?

L’entraînement modifie les paramètres appris par le modèle ; l’inférence les utilise. Ces paramètres, souvent appelés poids, sont les valeurs numériques apprises pendant l’entraînement. Fournir un document dans un prompt apporte du contexte pour la requête en cours ; cela ne réentraîne pas, à lui seul, les poids du modèle. La distinction entre inférence et entraînement selon IBM.

Cette distinction aide à diagnostiquer un problème produit. Si la réponse ignore une règle, améliorez le contexte fourni et évaluez le comportement du modèle. Si une réponse correcte tarde à arriver, examinez les temps d’inférence. L’entraînement, la qualité de la recherche documentaire et les performances du service sont des leviers distincts.

Pourquoi les tokens de sortie coûtent-ils souvent plus cher ?

Générer une suite offre généralement moins de possibilités de parallélisation par requête que traiter un prompt déjà connu. Avec de petits lots de requêtes, le decode peut consacrer une grande partie de son temps à déplacer les poids du modèle et les états d’attention en mémoire. Traiter ensemble davantage de positions d’entrée connues permet d’exploiter le matériel autrement. Cela explique en partie pourquoi de nombreuses API facturent les tokens de sortie plus cher. Les mécanismes du prefill et du decode expliqués par NVIDIA.

Le rapport exact entre les tarifs relève toutefois d’un choix commercial, pas d’une constante physique. Le traitement du cache, le modèle choisi et les conditions du service comptent aussi. Ne supposez pas que raccourcir l’entrée et raccourcir la sortie ont les mêmes effets sur la latence ou sur la facture.

La conséquence pratique est simple : si votre fonctionnalité attend une catégorie et une brève explication, demandez ce résultat. Exiger un long développement ajoute du travail de génération, qu’un hébergeur plus rapide devra tout de même effectuer.

Distinguer le délai du premier token du débit de génération

Le délai avant le premier token indique combien de temps la réponse reste silencieuse ; la vitesse de génération indique à quel rythme elle se poursuit. Mesurez les deux avec des bornes cohérentes.

• Délai avant le premier token, ou TTFT : de l’envoi de la requête au modèle à la réception de son premier token de sortie non vide. La file d’attente, le traitement du prompt et le transit réseau peuvent tous y contribuer.
• Latence entre tokens : l’intervalle entre les tokens de sortie une fois la génération commencée. Une réponse en streaming peut démarrer rapidement et sembler lente malgré tout si ces intervalles sont longs.
• Latence de bout en bout de la requête : de l’envoi de la requête à la réception de son dernier token de sortie.
• Débit global du système : la quantité totale de sortie utile produite pour l’ensemble des requêtes simultanées. Ce débit peut augmenter alors que l’expérience de chaque utilisateur ralentit.

Ces distinctions reprennent les définitions des métriques de NVIDIA. Elles expliquent aussi pourquoi un chiffre de tokens par seconde ne répond pas à toutes les questions de performance.

Vérifiez toujours le dénominateur lorsque vous comparez des débits en tokens par seconde. Un fournisseur peut diviser le nombre de tokens de sortie par le temps de génération, alors qu’une mesure côté client inclut l’attente initiale. Un résultat global côté serveur peut agréger de nombreux utilisateurs. Ces chiffres ne décrivent pas la même chose.

Pour une réponse en streaming comportant plusieurs tokens, l’intervalle moyen entre tokens peut se calculer ainsi : (final-token time − first-token time) / (output-token count − 1). Ce calcul exclut l’attente initiale ; la soustraction tient compte du nombre d’intervalles entre les tokens. La définition de NVIDIA précise explicitement ce périmètre.

Mesurez séparément le temps écoulé dans l’application entre l’action de l’utilisateur et l’obtention d’un résultat exploitable. La recherche documentaire avant l’appel au modèle, les appels à des outils externes et la validation qui suit doivent entrer dans cette mesure. Changer de fournisseur d’inférence ne supprimera pas le temps passé à attendre votre propre base de données.

Décomposer la latence d’une requête, chiffres à l’appui

L’exemple de réponse publié par Groq montre pourquoi il faut examiner ce que recouvre un champ nommé total_time. Groq, un fournisseur d’inférence hébergée, inclut des champs de durée dans les données d’utilisation de son API. Sa référence de l’API Chat Completions fournit un exemple avec 18 tokens de prompt et 556 tokens de réponse.

Voici les valeurs publiées dans cet exemple, avec les durées converties de secondes en millisecondes et arrondies :

Source : l’objet d’utilisation fourni en exemple par Groq. Ces durées proviennent d’un exemple de documentation ; elles ne représentent pas des latences attendues en production.

Dans cet exemple, le total déclaré comprend le traitement du prompt et la génération :

Prompt + réponse = 0.000680594 + 0.463333333 = 0.464013927 secondes. Cela correspond exactement au total_time déclaré. Dans cet exemple, la file d’attente reste en dehors de ce total.

File d’attente + prompt + réponse = 0.501507683 secondes, soit environ 501.508 ms. C’est le sous-total que nous calculons à partir des composantes nommées côté serveur. Il ne donne toujours pas le temps d’attente complet dans l’application, car l’exemple ne fournit aucune mesure du réseau côté client ni du travail effectué autour de l’appel au modèle.

En divisant les 556 tokens de sortie de l’exemple par ses 0.463333333 secondes de génération, on obtient environ 1 200 tokens de sortie par seconde. C’est un calcul effectué sur une réponse d’exemple, pas un benchmark ni une promesse. Groq décrit ce calcul du nombre de tokens divisé par le temps de génération dans son guide des métriques d’inférence.

Pour votre fonctionnalité, l’intérêt de cet exemple réside dans cette décomposition. Une longue attente dans la file invite à examiner l’admission des requêtes et la capacité disponible. Un traitement du prompt long renvoie au travail sur l’entrée. Une génération longue renvoie au travail sur la sortie. Si l’attente côté client dépasse largement la somme des durées déclarées par le serveur, regardez le réseau et le parcours dans l’application.

Optimiser l’inférence d’un LLM en ciblant la bonne attente

Une optimisation n’aide que si elle agit sur une part significative de votre charge de travail. La même fonction peut être précieuse pour un assistant documentaire et presque sans intérêt pour des prompts courts sans lien entre eux.

Ces mécanismes sont documentés par NVIDIA et dans les guides des moteurs d’exécution cités ci-dessous. La dernière colonne rappelle les limites à garder en tête au moment de choisir un déploiement.

Cache KV : conserver le travail déjà effectué

Un cache clé-valeur, ou cache KV, conserve les états d’attention des tokens précédents. L’attention permet à un transformer de tenir compte du contexte antérieur pour sa prédiction courante. Conserver les clés et les valeurs précédentes évite de les reconstruire à chaque avancée du modèle. Le cache grandit ou fait l’objet d’une gestion adaptée à l’architecture d’attention du modèle et à la politique du service. Les explications de NVIDIA sur le cache KV.

Cette réutilisation consomme de la mémoire. Le fait que les poids d’un modèle tiennent sur un GPU ne signifie pas que les longues conversations de nombreux utilisateurs simultanés y tiendront aussi. Prévoyez la mémoire nécessaire aux états des requêtes actives et au travail en cours, en plus des poids.

La mise en cache des préfixes étend cette réutilisation aux requêtes qui commencent de la même façon. Un assistant qui reçoit régulièrement les mêmes instructions et le même document de référence peut réutiliser ce préfixe déjà traité. Il doit toujours traiter la fin du prompt qui change et générer une nouvelle réponse.

vLLM, un moteur open source d’inférence et de service de modèles, précise que sa mise en cache automatique des préfixes économise du travail de prefill, pas de decode. Les limites du cache selon vLLM.

Placez le contexte commun utile au début des requêtes, puis examinez l’utilisation du cache déclarée par le système. Si vos prompts ont peu de points communs, ou si l’attente vient surtout de la rédaction de longues réponses, réutiliser les préfixes ne résout qu’une faible part du problème. Le guide du cache KV détaille les états conservés, leur durée de rétention et les modalités de réutilisation propres à chaque fournisseur.

Batching : partager la capacité entre les requêtes

Le traitement par lots continu, ou continuous batching, permet de mieux occuper le serveur. Les séquences terminées quittent le lot et de nouvelles requêtes y entrent pendant que d’autres séquences continuent à générer. On évite ainsi de garder tout un groupe mobilisé jusqu’à la fin de sa réponse la plus longue. Le continuous batching expliqué par NVIDIA.

Pour un opérateur qui sert de nombreux clients, cela peut rendre la capacité plus productive. Pour une personne qui attend une seule réponse, une hausse du débit global n’est pas automatiquement un progrès. Testez la distribution des temps de réponse avec le trafic simultané que votre fonctionnalité doit absorber.

Ne confondez pas le traitement par lots continu au sein d’un moteur d’inférence avec une API de traitement par lots asynchrone. Cette dernière permet de soumettre des tâches qui seront exécutées plus tard, par exemple une classification pendant la nuit. C’est un choix de produit différent de l’ordonnancement efficace des requêtes d’un chat en direct.

Le prefill par blocs, ou chunked prefill, limite les interférences entre les nouveaux prompts et les réponses en cours. Il découpe un long prefill en morceaux plus petits, qui peuvent être planifiés aux côtés du travail de decode. vLLM décrit un compromis entre le délai du premier token et la latence entre tokens lorsque le budget de tokens de l’ordonnanceur change. Le guide de réglage de vLLM.

Ce compromis compte lorsqu’un document arrive alors que d’autres clients discutent déjà avec le système. L’objectif est de maintenir la réactivité de leurs flux tout en acceptant le nouveau travail, plutôt que d’optimiser une requête isolée sur un serveur vide.

Quantification : occuper moins de mémoire par valeur

La quantification réduit la précision utilisée pour représenter les valeurs numériques. Des représentations plus petites peuvent diminuer les besoins en mémoire et aider lorsque l’exécution est limitée par la bande passante. Quantifier les poids et quantifier le cache KV agit sur des allocations différentes. La documentation de vLLM sur la quantification.

Il faut déterminer si la représentation choisie préserve le comportement attendu par votre application sur un moteur et un matériel compatibles. Évaluez l’extraction documentaire, les arguments transmis aux outils et les tâches à contexte long qui comptent pour votre fonctionnalité. Un fichier plus petit et un modèle qui se charge sans erreur ne prouvent pas que le résultat est acceptable.

Ne promettez pas une accélération sur la seule foi du nom du format. Les kernels pris en charge, le matériel et la charge de travail déterminent le résultat. Consultez le guide de la quantification des LLM pour comparer les formats et savoir quelle consommation mémoire vous cherchez à réduire.

Décodage spéculatif : proposer une suite, puis la vérifier

Le décodage spéculatif cherche à faire accepter davantage de tokens à chaque passe de vérification. Un mécanisme de proposition moins coûteux suggère des tokens, puis le modèle cible les vérifie. Les propositions acceptées peuvent économiser du travail de génération séquentielle ; les propositions rejetées et la vérification ont toujours un coût. La documentation de vLLM sur le décodage spéculatif.

La proposition peut venir d’un autre modèle ou d’une méthode de prédiction prise en charge. Le gain dépend du taux d’acceptation, du modèle cible, des réglages d’échantillonnage, du matériel et du trafic. Cette piste mérite d’être évaluée lorsque la génération est le facteur limitant ; elle ne corrige pas une recherche documentaire lente et ne garantit pas de raccourcir la file d’attente initiale.

Les méthodes classiques d’échantillonnage par rejet visent à préserver la distribution cible, dans les limites de la précision numérique. N’étendez pas cette garantie à toutes les fonctions portant l’étiquette « spéculatif » : dans la même documentation, vLLM distingue ses garanties standard des méthodes de vérification qui acceptent délibérément une perte de fidélité.

Héberger l’inférence d’un LLM : qui exploite le service ?

Définissez les responsabilités avant de choisir le matériel. Une API d’éditeur, un fournisseur d’inférence et votre propre moteur d’exécution peuvent tous transformer des prompts en réponses. Chacune de ces options vous laisse une part de travail différente.

L’API du modèle : acheter l’accès aux modèles de l’éditeur

La Claude API d’Anthropic donne accès aux modèles Claude par programmation, sous forme de service hébergé. Sa Messages API reçoit les requêtes et génère les réponses ; l’éditeur documente les interfaces de streaming et d’utilisation des outils. Présentation de la Claude API.

Cette voie convient lorsque la priorité est d’intégrer à un produit le comportement attendu du modèle. Vous choisissez les prompts, le contexte, les exigences de sortie et les contrôles applicatifs ; l’éditeur exploite l’infrastructure d’inférence.

La limite concerne votre maîtrise du système. Acheter l’accès à un modèle ne donne ni accès à l’ordonnanceur du fournisseur ni déploiement de ce modèle dans votre infrastructure. Choisissez cette option si le modèle et le contrat de service répondent au besoin. Ne lancez pas un projet GPU parce qu’une réponse d’API est lente avant d’avoir mesuré où se situe l’attente.

Le fournisseur d’inférence : choisir l’hébergeur séparément

Groq propose une API hébergée de génération conversationnelle et un catalogue de modèles documenté. Les fiches détaillent les capacités et les limites de chaque modèle : vérifiez donc le point d’accès précis que vous comptez utiliser. Le catalogue de modèles de Groq.

Vous pouvez ainsi évaluer un hébergeur pour un modèle disponible sans exploiter vous-même son matériel. La limite tient à la combinaison effectivement déployée : disponibilité du modèle, limites des requêtes et fonctions prises en charge. La présence d’une famille de modèles ailleurs ne prouve pas que ce fournisseur sert la version exacte des poids dont vous avez besoin, ni qu’il accepte tous les champs de requête.

Cerebras fournit une API d’inférence hébergée et un SDK, avec notamment la génération en streaming. Son guide de démarrage montre comment configurer la clé d’API et envoyer une requête. Le guide de démarrage de l’inférence Cerebras.

Évaluez Cerebras comme un autre candidat, avec vos longueurs réelles de prompt, vos exigences de sortie et votre profil de trafic. La question reste l’adéquation du service : confirmez le modèle proposé, les fonctions nécessaires et les conditions de capacité. Un flux rapide sur un exemple court ne suffit pas à valider une fonctionnalité de production qui traite beaucoup de documents. Le guide des tarifs de Cerebras et le guide des tarifs de Groq détaillent ces choix commerciaux.

Exemple de tarif hébergé : Groq affiche Qwen3.8-27B d’Alibaba à $0.80 par million de tokens d’entrée et $4.00 par million de tokens de sortie ; consultez la fiche actuelle du modèle pour comparer cet usage hébergé avec les capacités et le travail d’exploitation que vous financeriez vous-même.

Ce tarif vaut pour ce modèle précis. Il ne correspond pas au coût de l’exemple de durée présenté plus haut et ne permet pas de classer Groq face à un autre modèle ou à un autre déploiement.

Votre moteur d’inférence : gérer l’exécution et la capacité

vLLM fournit un moteur de service de modèles avec traitement par lots continu, streaming, mise en cache des préfixes et serveur d’API. Ce sont des briques utiles lorsque servir des requêtes simultanées relève de votre responsabilité. Il reste à vérifier les modèles, le matériel et les possibilités d’optimisation compatibles avec votre déploiement. Les capacités documentées de vLLM.

La limite tient au service qu’il faut construire autour du moteur : provisionner la capacité, déployer les évolutions, réguler l’admission du trafic, observer les défaillances et garder assez de marge pour les pics. Un moteur peut répartir le travail sur les équipements disponibles ; il ne peut pas décider du niveau de fiabilité requis par votre application.

Ollama permet d’exécuter des modèles sur votre ordinateur ou votre serveur, avec des options d’exécution sur CPU et GPU. Sa FAQ documente le traitement simultané, les files d’attente et la mémoire supplémentaire nécessaire aux requêtes parallèles. Les indications d’Ollama sur les requêtes simultanées.

Ollama constitue un point de départ pertinent pour le développement local ou une charge interne maîtrisée. Derrière son interface pratique, la limite reste la mémoire disponible et la capacité à exploiter le système. Appuyez-vous sur le comparatif Ollama et vLLM pour choisir entre Ollama et un déploiement conçu pour servir des requêtes, puis validez ce choix avec des appels simultanés, plutôt qu’avec une seule conversation réussie.

DeepInfer de DeepSeek est un framework d’inférence spécialisé dont le dépôt public a été ouvert le 20 octobre 2026. Le README présente la version ouverte comme un outil d’inférence hors ligne avec des composants pour servir des modèles à grande échelle, compatible avec DeepSeek-V4.1-Flash, les GPU NVIDIA SM100 et les NPU Huawei Ascend 950. Historique du dépôt, README de l’éditeur.

Cette version ne constitue pas un service d’inférence complet. DeepSeek cite explicitement un système de cache KV, la séparation de l’encodage, du prefill et du decode, ainsi que l’équilibrage de charge entre répliques parmi les composants nécessaires qui ne sont pas inclus. Il s’agit d’éléments manquants au niveau du service ; cela ne signifie pas que le moteur d’inférence ne met aucun état d’attention en cache. Les omissions indiquées par DeepInfer.

Pour une équipe infrastructure qui vise ce modèle et ce matériel, le code mérite une évaluation. Pour une personne qui cherche à améliorer une application courante cette semaine, ce n’est pas un raccourci pour éviter d’exploiter un service. Distinguez le choix du modèle DeepSeek V4 de la décision de construire son infrastructure d’inférence.

Choisissez l’auto-hébergement lorsque la maîtrise du système répond à une exigence précise et que vous disposez de l’équipe pour l’assumer. Une demande soutenue peut justifier de l’étudier ; une demande irrégulière peut laisser de la capacité payée inutilisée. Intégrez les contextes actifs, les requêtes simultanées, les défaillances et les périodes de pointe à votre décision. Il n’existe pas de seuil universel de trafic défendable au-delà duquel vos propres GPU deviennent le meilleur choix.

Les promesses à relativiser sur la vitesse d’inférence

Un débit de génération supérieur n’est utile que s’il améliore l’obtention du résultat attendu par l’utilisateur. Le streaming montre plus tôt la progression, mais ne supprime pas le travail de génération restant. Un workflow qui doit valider une réponse structurée complète peut toujours devoir attendre la fin.

Le LLM le plus rapide dépend de la charge de travail

Une comparaison pertinente précise le comportement du modèle, la longueur du prompt, la longueur de la sortie, les conditions de cache et le nombre de requêtes simultanées. Sans cela, un meilleur temps peut simplement venir d’une requête plus facile ou d’un dénominateur différent. Le débit global d’un fournisseur ne promet rien sur l’arrivée du premier token chez un client donné.

La même rigueur s’applique aux annonces d’optimisation. Un accès au cache économise la préparation répétée qui peut être réutilisée, pas toutes les étapes d’une tâche. Des représentations numériques plus petites ne prouvent pas que la qualité reste identique. Un framework d’inférence ouvert ne fournit pas à lui seul un service complet en exploitation.

Mesurez dès maintenant et supprimez le travail inutile. Attendez que ces mesures donnent une raison de migrer l’infrastructure. Si un appel d’API court répond déjà à vos besoins de qualité et de latence, la sortie d’un nouveau moteur d’inférence ne crée pas un problème à résoudre.

Questions fréquentes sur l’inférence

Qu’est-ce que l’inférence en machine learning ?

ML signifie machine learning, ou apprentissage automatique. L’inférence consiste à appliquer un modèle entraîné à de nouvelles données d’entrée pour obtenir une sortie. La génération de texte par un LLM est une application de ce processus plus large.

Que signifie LLM en intelligence artificielle ?

LLM signifie large language model, soit grand modèle de langage. Dans le cadre de la génération de texte abordé ici, le modèle traite le contexte et prédit des tokens pour former une suite.

Que veut dire « langage d’inférence » ?

Dans ce contexte, cette expression renvoie généralement à l’inférence effectuée par un modèle de langage. Elle ne désigne pas un langage de programmation imposé : une application peut appeler le modèle par son API ou son moteur d’exécution.

Quelle différence entre inférence et prédiction en machine learning ?

L’inférence est le processus d’exécution du modèle entraîné. Une prédiction est un résultat de ce processus. Lors d’une génération de texte autorégressive, les prédictions successives du token suivant construisent la réponse.

Quels sont les trois types d’inférence ?

Dans une discussion sur le raisonnement, il s’agit généralement de la déduction, de l’induction et de l’abduction. Ce sont des catégories logiques. Une API d’éditeur, un fournisseur d’inférence hébergée et un moteur géré en interne sont des choix de déploiement, pas ces trois méthodes de raisonnement.

Quels sont cinq exemples d’inférence ?

Classer un e-mail, résumer un document, traduire un passage, rédiger une réponse et générer du code illustrent des tâches confiées à un modèle de langage. Ce sont des exemples de tâches, pas des affirmations sur les performances d’un modèle particulier.

Quel est un exemple concret d’inférence ?

Une application de support envoie à un modèle entraîné la question d’un client et les règles pertinentes ; le modèle produit une proposition de réponse. Préparer le contexte fourni et générer cette réponse relève du travail d’inférence.

Comment effectuer une inférence avec un LLM ?

Choisissez un modèle entraîné, transmettez-lui le prompt pertinent via une API ou un moteur d’exécution, puis évaluez le résultat renvoyé. Vous pouvez utiliser un modèle déjà entraîné sans l’entraîner vous-même.

Comment expliquer simplement l’inférence ?

C’est utiliser ce qu’un modèle a appris pour produire un résultat à partir de nouvelles données. Pour un chatbot, cela correspond au travail du modèle entre la réception de la conversation et la production de la réponse suivante.

Que changer dès la semaine prochaine ?

Les équipes de développement doivent instrumenter les requêtes ; les équipes d’exploitation, les tester en charge ; les acheteurs, comparer les exigences de service qui en découlent. Ces rôles se complètent, mais ne sont pas interchangeables.

1. 1

   Mesurer le parcours complet

   Pour une tâche représentative, relevez le nombre de tokens d’entrée et de sortie, l’arrivée de la première sortie non vide, celle de la dernière sortie et les champs de durée fournis par le prestataire. Mesurez aussi la recherche documentaire et les appels aux outils, à côté du temps du modèle. Identifiez séparément les requêtes qui utilisent le cache et celles qui ne l’utilisent pas.

2. 2

   Agir sur la composante dominante

   Si le traitement répété du prompt domine, examinez la réutilisation des préfixes et le contexte superflu. Si la génération domine, raccourcissez les sorties inutiles ou évaluez un modèle ou une configuration de décodage adaptés. Si la file d’attente domine, examinez la capacité et l’admission des requêtes avant de réécrire le prompt.

3. 3

   Rejouer un trafic réaliste

   Comparez la qualité des résultats et la latence avec le niveau prévu de requêtes simultanées, y compris des entrées et des sorties longues. Servez-vous de ces observations pour conserver l’API actuelle, évaluer un autre hébergeur ou justifier l’exploitation de votre propre capacité. Désignez un responsable des défaillances avant de retenir cette dernière option.

Abonnez-vous à la newsletter pour des explications concrètes sur les systèmes qui font fonctionner les produits d’IA.