Services
MLOps / LLMOps & ingénierie IA
Faire passer les modèles et applications IA du prototype à une exploitation fiable, observable et maintenable.
Le défi métier
Un prototype ne devient pas automatiquement un service fiable. Lumera structure le packaging, le déploiement, la supervision, la détection du drift et le rollback.
Ce que Lumera apporte
- Des environnements reproductibles et des artefacts versionnés.
- Des APIs d'inférence, registres et workflows de déploiement contrôlés.
- Une observabilité data, modèle et application avec stratégie de rollback.
Capacités clés
- Déploiement de modèles et APIs d'inférence
- Registry, monitoring et détection de data/model drift
- Évaluation LLM et gestion des prompts et versions
- CI/CD, retraining et stratégies canary ou shadow
Cas d’usage
- Mise en production d'un modèle prédictif
- Service d'inférence avec monitoring
- Évaluation et versionnement d'une application LLM
- Workflow de réentraînement contrôlé
Technologies de travail
MLflow
Docker
Kubernetes
GitHub Actions
Prometheus
Grafana
Python
Approche et architecture
- 01Développer
- 02Valider
- 03Packager
- 04Déployer
- 05Monitorer
- 06Détecter le drift
- 07Versionner / rollback
Pratiques d’ingénierie
- Environnements reproductibles et historique immuable des versions
- Tests automatisés, staging et déploiements progressifs
- Monitoring, rollback et gestion explicite des artefacts
Sécurité et préparation à la production
- Secrets management, RBAC, isolation des environnements et authentification des APIs.
- Scanning de conteneurs, artefacts versionnés et journalisation des déploiements.