Formation vLLM : Déploiement et Optimisation

Programme de formation vLLM : Déploiement et Optimisation

[Jour 1 – Matin]

Découvrir vLLM et son écosystème

• Présentation du rôle de vLLM dans l’architecture de serving de modèles de langage
• Principes de fonctionnement : PagedAttention, continuous batching et gestion du KV cache
• Compatibilités et intégrations : API OpenAI-compatible, modèles Llama et Mistral
• Usages professionnels : assistants internes, chatbots, moteurs conversationnels et analyse de texte
• Contraintes techniques : gestion du GPU, drivers, runtime (CUDA ou équivalent) et dépendances Python
• Atelier pratique : Installer vLLM et exécuter une première requête d’inférence.

[Jour 1 – Après-midi]

Installer et configurer un environnement fiable

• Création d’un environnement Docker ou virtuel stable et maintenable
• Configuration des paramètres clés 
• Gestion des modèles : téléchargement, licences et stockage efficace
• Sécurisation de la configuration réseau et du déploiement
• Tests de validation et vérification des performances initiales

Maîtriser l’architecture et les modes d’exécution

• Compréhension des modes mono et multi-GPU
• Répartition du calcul et parallélisation des requêtes
• Réduction de la latence avec le prefix caching et le préchargement des modèles
• Mesure des performances : temps de réponse, taux d’erreur et consommation mémoire
• Bonnes pratiques d’exploitation continue et gestion des mises à jour
• Atelier pratique : Observer et analyser les métriques d’exécution avec un jeu de requêtes contrôlé.

[Jour 2 – Matin]

Déployer vLLM dans Kubernetes

• Création et configuration des manifests Deployment, Service et HorizontalPodAutoscaler
• Paramétrage des nœuds GPU, gestion des sélecteurs et des tolérances
• Stockage des modèles dans des volumes persistants (S3, GCS, PVC)
• Stratégies de déploiement : Rolling Update, Blue/Green et Canary
• Gestion des redémarrages et supervision des pods critiques
• Atelier pratique : Déployer vLLM sur un cluster Kubernetes et vérifier sa montée en charge.

[Jour 2 – Après-midi]

Surveiller, fiabiliser et maîtriser les coûts

• Collecte et visualisation des métriques avec Prometheus et Grafana
• Configuration d’alertes sur la latence, les erreurs et l’utilisation GPU
• Suivi des SLO et SLI pour évaluer la fiabilité du service
• Optimisation financière : ajustement du dimensionnement et des stratégies de batching
• Construction de tableaux de bord de pilotage

Optimiser la performance et la scalabilité

• Équilibrer le débit (throughput) et la latence pour un service réactif
• Optimiser les paramètres d’exécution : batching, cache et nombre de workers
• Utiliser la quantization pour réduire les coûts sans perte significative
• Réaliser des benchmarks comparatifs et interpréter les résultats
• Atelier pratique : Mettre en œuvre une session de tests de charge et ajuster les paramètres en conséquence.

[Jour 3 – Matin]

Connecter vLLM à des applications existantes

• Création d’une API façade pour la consommation interne ou externe
• Développement de clients Python et JavaScript robustes
• Gestion du contexte de requêtes et de la mémoire conversationnelle
• Streaming des réponses pour un affichage progressif des tokens
• Surveillance des appels via le traçage distribué

Automatiser les déploiements avec CI/CD et GitOps

• Conception d’une chaîne CI/CD complète pour vLLM
• Utilisation de Terraform et Helm pour l’infrastructure
• Mise en place d’une approche GitOps avec ArgoCD ou Flux
• Intégration des audits de sécurité et vérification automatique des dépendances
• Atelier pratique : Créer un pipeline de déploiement automatisé et valider un déploiement en production simulée.

[Jour 3 – Après-midi]

Assurer la sécurité et la conformité

• Gestion des secrets et des droits d’accès par RBAC
• Application du principe du moindre privilège et séparation des environnements
• Traitement et protection des données sensibles (PII)
• Contrôle des contenus générés et politiques de filtrage
• Validation de la checklist de mise en production sécurisée

Exploiter et améliorer en continu

• Suivi des performances, tendances d’usage et consommation des ressources
• Maintenance préventive et mise à jour des modèles et dépendances
• Gestion des incidents et mise en œuvre des actions correctives
• Communication des résultats et indicateurs de disponibilité
• Atelier pratique : Réviser un runbook opérationnel et ajuster les seuils de supervision.