LLMOps, MLOps & Cloud Deployment — registry, monitoring, coûts et Kubernetes premium

Cadrer LLMOps/MLOps comme produit IA en production

Définir objectifs, utilisateurs, SLA, SLO, risques et responsabilités d’un service IA.

Séparer environnements dev, staging, prod et sandbox

Organiser les environnements, secrets, données et droits pour éviter les déploiements flous.

Tracer artefacts, modèles, prompts, datasets et lineage

Assurer traçabilité des versions, provenance, métadonnées et dépendances critiques.

Établir métriques qualité, coût, latence et sécurité dès le design

Définir les métriques observables avant tout déploiement.

Concevoir une architecture provider-neutral et réversible

Limiter le vendor lock-in et prévoir fallback, migration et rollback.

Packager une application IA avec image minimale et reproductible

Créer des artefacts conteneurisés, auditables, sans secrets ni dépendances inutiles.

Gérer configuration, secrets, variables et policy de runtime

Séparer configuration, secrets, tenants, quotas et permissions du code applicatif.

Déployer sur Kubernetes : Pods, Deployments, Services et Ingress

Comprendre les composants Kubernetes nécessaires à un service IA fiable.

Préparer scaling, quotas, requests/limits et contraintes GPU

Dimensionner CPU, mémoire, GPU, quotas et budgets pour éviter saturation ou gaspillage.

Mettre en œuvre release canary, blue/green, rollback et kill switch

Publier progressivement, mesurer, revenir en arrière et couper les flux dangereux.

Tracker expériences, prompts, runs et métriques avec MLflow

Comparer runs, paramètres, métriques, artefacts et traces d’évaluation.

Gérer Model Registry, versions, aliases et promotion contrôlée

Promouvoir un modèle ou prompt avec critères, owner, statut et audit trail.

Versionner datasets, features, prompts et evaluation sets

Stabiliser jeux de données, prompts et golden sets pour tests reproductibles.

Construire un pipeline CI/CD IA avec gates d’évaluation

Automatiser tests, lint, sécurité, évaluation qualité et règles de publication.

Tester contrats de données, schémas, drift et qualité avant release

Bloquer les releases si données, features ou sorties ne respectent pas les seuils.

Instrumenter traces, logs, métriques et corrélation request_id

Construire une observabilité utile pour diagnostiquer incidents IA.

Monitorer qualité modèle, hallucinations, retrieval et drift

Surveiller performance, dérive, erreurs RAG et régressions en production.

Suivre coûts, tokens, latence, capacité et budgets fournisseurs

Mesurer dépenses, quotas, appels, délais et saturation avant surprise budgétaire.

Organiser feedback humain, triage et évaluation continue

Transformer retours utilisateurs, incidents et traces en datasets de régression.

Concevoir alertes, dashboards, runbooks et postmortems

Passer de métriques dispersées à une exploitation fiable et documentée.

Sécuriser supply chain, images, secrets et dépendances IA

Réduire risques d’artefacts compromis, secrets exposés ou dépendances vulnérables.

Documenter model cards, data cards, risk cards et AI Act

Rendre les systèmes IA compréhensibles, auditables et conformes aux exigences européennes.

Gérer incidents, rollback, kill switch et continuité de service

Préparer réponses opérationnelles aux incidents qualité, sécurité, coûts ou conformité.

Construire le dossier jury LLMOps/MLOps production-ready

Assembler preuves techniques, métriques, décisions et limites pour la certification.

Capstone LLMOps : déployer, monitorer et gouverner un service IA

Livrer un système IA observable, versionné, sécurisé, réversible et défendable.