Les 15 meilleurs outils LLMOps pour créer des applications d'IA en 2025

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Nous avons dépassé le stade de l'amélioration des grands modèles de langage (LLM) et nous nous attachons désormais à les utiliser pour créer des applications d'IA qui aident les entreprises. C'est là qu'interviennent les outils d'exploitation de grands modèles linguistiques (LLMOps), qui simplifient le processus de création de systèmes entièrement automatisés pour la construction et le déploiement de solutions LLM en production.

Dans cet article, nous examinerons différents outils tels que les API LLM, les cadres de mise au point, les outils de suivi des expériences, l'écosystème d'intégration LLM, les outils de recherche vectorielle, le cadre de service des modèles, les plateformes de déploiement et les outils d'observabilité. Chaque outil est excellent dans ce qu'il fait et est conçu pour résoudre des problèmes spécifiques liés aux LLM.

Qu'est-ce que LLMOps ?

LLMOps est un domaine émergent qui se concentre sur la gestion opérationnelle de grands modèles linguistiques dans des environnements de production. Il s'agit essentiellement d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) spécialisées dans les modèles linguistiques et autres modèles multimodaux.

Suivez le cours Master Large Language Models (LLMs) Concepts pour en savoir plus sur les applications LLM, les méthodologies de formation, les considérations éthiques et les dernières recherches.

LLMOps englobe l'ensemble du cycle de vie des grands modèles linguistiques, y compris la collecte de données, l'entraînement ou l'ajustement du modèle, les tests et la validation, l'intégration, le déploiement, l'optimisation, la surveillance et la maintenance, ainsi que la collaboration. En structurant les projets et en automatisant les processus, LLMOps vous aide à réduire les erreurs et à mettre à l'échelle efficacement les applications d'IA, en veillant à ce que les modèles soient robustes et capables de répondre aux demandes du monde réel.

En bref, les outils LLMOps vous aident à construire un système automatisé qui collecte des données, affine le modèle sur celles-ci, suit les performances du modèle, l'intègre à des données externes, crée l'appli d'IA, la déploie dans le cloud et observe les métriques et les performances du modèle en production.

Le cursus Développement de grands modèles de langage est composé de 4 cours qui vous aideront à construire une base solide sur le fonctionnement des LLM et sur la façon dont vous pouvez affiner les LLM pré-entraînés.

Examinons maintenant les principaux outils LLMOps disponibles aujourd'hui.

API

Accédez au langage et aux modèles d'intégration à l'aide d'appels API. Vous n'avez pas besoin de déployer le modèle ou de maintenir le serveur ; il vous suffit de fournir une clé API et de commencer à utiliser les modèles de pointe.

1. API OpenAI

OpenAI offre un accès API aux modèles LLM avancés tels que GPT-4o et o1. Ces modèles peuvent être utilisés via un paquetage Python ou une commande CURL. 

L'API est une solution idéale pour les startups qui ne disposent pas d'une équipe technique pour peaufiner ou déployer des modèles en production. Il permet d'accéder aux modèles linguistiques, aux modèles multimodaux, à l'appel de fonctions, aux sorties structurées et aux options de réglage fin. En outre, vous pouvez utiliser des modèles d'intégration pour créer votre propre base de données vectorielle. En résumé, elle offre un écosystème d'IA complet et peu coûteux.

Apprenez à utiliser l'API Python de l'OpenAI pour accéder à des LLM de pointe en suivant le tutoriel de l'API GPT-4o : Démarrer avec l'API d'OpenAI. 

Code de démarrage rapide de l'API OpenAI. Source de l'image : Tutoriel de démarrage rapide - OpenAI API

2. API anthropique

L'API Anthropic est similaire à l'API OpenAI, offrant un accès à différents modèles de langage et d'intégration. Ces modèles peuvent être utilisés pour créer des applications RAG, intégrer des outils, récupérer des pages web, utiliser des modèles de vision et développer des agents d'intelligence artificielle. Au fil du temps, Anthropic vise à fournir tous les outils nécessaires pour construire et déployer des applications d'IA entièrement fonctionnelles. 

Comme l'API OpenAI, elle comprend des garanties de sécurité et des outils d'évaluation pour contrôler les performances du modèle.

Apprenez à utiliser l'API Claude pour accéder aux LLM les plus performants en suivant le tutoriel de l'API Claude Sonnet 3.5 sur : Démarrer avec l'API d'Anthropic.

Code de démarrage rapide de l'API anthropique. Source de l'image : Configuration initiale - Anthropique

Mise au point

À l'aide de Python, affinez les modèles linguistiques de base à grande échelle sur un ensemble de données personnalisé afin d'adapter le style, la tâche et la fonctionnalité du modèle pour répondre à des exigences spécifiques.

3. Transformateurs

Transformers by Hugging Face est un cadre bien connu de la communauté de l'IA et de l'industrie. Il est largement utilisé pour accéder aux modèles, affiner les LLM avec des ressources limitées et sauvegarder les modèles. Il offre un écosystème complet pour tout ce qui concerne le chargement des données et l'évaluation des MLD. 

Avec Transformers, vous pouvez charger des ensembles de données et des modèles, traiter des données, construire des modèles avec des arguments personnalisés, entraîner des modèles et les pousser vers le cloud. Par la suite, vous pouvez déployer ces modèles sur un serveur en quelques clics.

Suivez le cours Introduction aux LLM en Python pour découvrir le paysage des LLM, l'architecture des transformateurs, les LLM pré-entraînés et comment intégrer les LLM pour résoudre des problèmes du monde réel.

Code de démarrage rapide des Transformers. Source de l'image : Visite rapide (huggingface.co)

4. Unsloth AI

Unsloth AI est un framework Python permettant d'affiner et d'accéder à de grands modèles de langage. Il offre une API simple et des performances deux fois plus rapides que celles de Transformers. 

Construit sur la base de la bibliothèque Transformers, il intègre des outils supplémentaires pour simplifier la mise au point de grands modèles linguistiques avec des ressources limitées. Unsloth se distingue par sa capacité à sauvegarder des modèles au format compatible vLLM et GGUF en une seule ligne de code, éliminant ainsi le besoin d'installer et de configurer des bibliothèques telles que llama.cpp, car il s'en charge automatiquement.

Code d'inférence Unsloth. Source de l'image : Inférence | Documentation non officielle

Le cursus de l'expérience

Coulez et évaluez les performances du modèle pendant la formation et comparez les résultats. 

5. Poids et biais

Pondérations et biais vous permet de suivre les performances du modèle pendant et après le réglage fin afin d'en évaluer l'efficacité. Il permet également de faire le cursus des applications RAG et de contrôler et déboguer les LLM. 

La plateforme s'intègre de manière transparente à divers cadres et outils, notamment Transformers, LangChain, PyTorch et Keras. L'un des principaux avantages de Weights & Biases est son tableau de bord hautement personnalisable, qui vous permet de créer des rapports d'évaluation de modèles et de comparer différentes versions de modèles.

Apprenez à structurer, enregistrer et analyser vos expériences d'apprentissage automatique à l'aide de Weights & Biases en suivant le tutoriel Machine Learning Experimentation : Introduction aux poids et aux biais.

Métriques du modèle LLM. Source de l'image : wandb.ai

Intégration du LLM

Intégrer le LLM à une base de données externe, à une base de données privée et à une recherche sur le web. Vous pouvez même créer et servir l'ensemble de l'application d'IA à l'aide de ces cadres. En bref, ces outils sont essentiels pour créer des applications complexes basées sur le LLM que vous pouvez déployer sur le cloud.

6. Langchain

LangChain est un outil populaire permettant de créer des applications d'intelligence artificielle à l'aide de LLM. Avec seulement quelques lignes de code, vous pouvez développer des chatbots RAG contextuels directement dans les notebooks Jupyter. 

LangChain propose désormais un écosystème LLM complet :

• Intégration : Il prend en charge l'intégration de diverses API d'IA, de modèles de chat, de modèles d'intégration, de chargeurs de documents, de magasins de vecteurs et d'outils.
• LangChain : Il orchestre divers outils d'intégration et LLM pour créer des applications d'IA.
• LangGraph : Il est conçu pour construire des applications multi-acteurs avec des LLM en modélisant les étapes comme des arêtes et des nœuds dans un graphe.
• LangGraph Cloud et LangSmith : Ces produits commerciaux vous permettent d'utiliser des services gérés pour créer et déployer des applications basées sur le LLM.

LangChain simplifie le développement d'applications basées sur LLM en fournissant des outils, des composants et des interfaces qui rationalisent le processus.

Suivez le cours Développer des applications LLM avec LangChain pour comprendre comment créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant des LLM, des invites, des chaînes et des agents dans LangChain.

L'écosystème LangChain. Source de l'image : Introduction | 🦜️🔗 LangChain

7. LlamaIndex

LlamaIndex est similaire à LangChain mais offre une approche plus simple pour construire des applications RAG. Quelques lignes de code suffisent pour créer des applications RAG avec historique. 

LlamaIndex fournit une API complète et des intégrations de magasins de vecteurs, permettant le développement d'applications LLM complexes et à la pointe de la technologie. Elle propose également un service géré appelé LlamaCloud, qui permet d'héberger facilement des applications d'intelligence artificielle. 

Apprenez à ingérer, gérer et récupérer des données privées et spécifiques à un domaine en utilisant le langage naturel en suivant le LlamaIndex : Un cadre de données pour les applications basées sur les grands modèles linguistiques (LLM) tutorial. 

LlamaIndex advance RAG guide. Source de l'image : RAG avancé avec LlamaParse - LlamaIndex

Recherche vectorielle

Les outils de recherche vectorielle offrent de solides capacités de stockage et de récupération, qui sont essentielles à la création d'applications de génération améliorée par récupération (RAG). Ces outils permettent de convertir différents types de données, tels que le texte, les images et le son, en encastrements, qui sont ensuite stockés dans des bases de données vectorielles. 

8. Chroma

Chroma est une base de données vectorielles open-source native pour l'intelligence artificielle. Il facilite la création d'applications LLM en permettant d'intégrer facilement des connaissances, des faits et des compétences. 

Si vous souhaitez créer une application RAG de base qui vous permette de stocker vos documents sous forme d'enchâssements et de les récupérer pour les combiner avec des messages-guides afin de donner plus de contexte au modèle linguistique, vous n'avez pas besoin de LangChain. Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'une base de données Chroma pour enregistrer et récupérer les documents.

Diagramme Chroma DB. Source de l'image : Chroma Docs (trychroma.com)

9. Qdrant

Qdrant est une base de données vectorielles et un moteur de recherche de similitudes populaires à code source ouvert qui traite les vecteurs à haute dimension. Il propose des solutions locales, cloud et hybrides, ce qui le rend polyvalent pour divers besoins de déploiement. 

Qdrant est particulièrement efficace dans des applications telles que la génération augmentée de recherche, la détection d'anomalies, la recherche avancée et les systèmes de recommandation. Son API robuste permet une intégration et une gestion aisées des données textuelles, ce qui en fait un outil puissant pour les développeurs qui cherchent à mettre en œuvre des capacités de recherche vectorielle.

Consultez les 5 meilleures bases de données vectorielles pour votre cas d'utilisation spécifique. Ils offrent une API simple et des performances rapides.

Exemple de démarrage de Qdrant. Source de l'image : Démarrage rapide local - Qdrant

Servir

Un composant essentiel pour votre application est un moteur d'inférence et de service à haut débit pour les LLM qui est compatible avec une large gamme de ressources de calcul, y compris les GPU, TPU, XPU, et plus encore. Ces outils sont également compatibles avec les serveurs OpenAI, ce qui vous permet d'utiliser l'API d'OpenAI pour accéder au modèle servi de manière transparente.

10. vLLM

vLLM est une bibliothèque robuste à code source ouvert conçue pour l'inférence et l'utilisation efficaces de grands modèles de langage. Il s'attaque aux défis posés par le déploiement des LLM, tels que la consommation élevée de mémoire et les coûts de calcul, en utilisant des techniques innovantes de gestion de la mémoire et des stratégies dynamiques de mise en lots.

L'une des meilleures caractéristiques de vLLM est son algorithme PagedAttention, qui améliore considérablement le débit et réduit les pertes de mémoire. Il offre un débit jusqu'à 24 fois supérieur à celui des solutions traditionnelles telles que les transformateurs Hugging Face.

Exemple de démarrage rapide de vLLM. Source de l'image : Démarrage rapide - vLLM

11. BentoML

BentoML est une bibliothèque Python pour construire et servir des LLM, offrant plus d'options de personnalisation pour le développement d'applications d'IA que vLLM. Il inclut BentoCloud, un service géré qui permet de déployer et de surveiller facilement les modèles dans le cloud, avec un niveau gratuit disponible pour commencer. 

BentoML automatise de nombreuses étapes complexes du déploiement des modèles, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire pour passer du développement à la production.

Code de démarrage rapide de BentoML. Source de l'image : Démarrage rapide - BentoML

Déploiement

Vous pouvez soit déployer votre LLM directement dans le cloud, soit créer une application d'IA intégrée et la déployer ensuite. Pour ce faire, vous pouvez opter pour n'importe quel grand fournisseur de services cloud. Cependant, les outils ci-dessous sont spécialement conçus pour les LLM et le déploiement de l'IA, ce qui permet un déploiement plus facile et plus efficace.

12. Critères d'inférence

Si vous êtes un fan de l'écosystème Hugging Face, vous allez adorer Hugging Face Inference Endpoints. Ce service de déploiement vous permet de servir n'importe quel modèle du hub de modèles Hugging Face, y compris les modèles privés, pour une utilisation en production. Il vous suffit de sélectionner votre fournisseur de services cloud et votre type de machine de calcul, et en quelques minutes, votre modèle est prêt à être utilisé. 

Inference Endpoints dispose d'un tableau de bord dédié qui vous permet de créer des points d'extrémité et de surveiller les modèles en production, offrant ainsi une solution sécurisée et efficace pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Déploiement d'un modèle à l'aide de l'outil d'inférence Hugging Face. Source de l'image : Créer un point final (huggingface.co)

13. Anyscale

Anyscale utilise Ray Serve en backend pour offrir une inférence de modèle rapide et à haut débit. En tant que plateforme informatique entièrement gérée et évolutive, Anyscale vous permet de charger des données, d'entraîner des modèles, d'évaluer et de servir des modèles, de gérer des services, de surveiller des modèles et de contrôler l'accès. Il s'agit d'une plateforme MLOps de bout en bout fondée sur l'écosystème open-source Ray, qui simplifie l'ensemble du cycle de vie des applications d'IA. 

Espace de travail à échelle variable. Source de l'image : Plateforme unifiée de calcul pour les apps d'IA et de Python | Anyscale

Observabilité

Une fois que vos LLM sont déployés, il est essentiel de contrôler leurs performances en production. Les outils d'observabilité assurent automatiquement le cursus de votre modèle dans le cloud et vous alertent en cas de baisse significative des performances.

14. De toute évidence

Evidently est un cadre d'observabilité ML et MLOps open-source. Il vous permet d'évaluer, de tester et de surveiller les applications de ML et les pipelines de données. Il prend en charge les modèles prédictifs généraux ainsi que les applications d'IA générative. 

Avec plus de 100 mesures intégrées, il permet de détecter les dérives de données et d'évaluer les modèles de ML. Il peut également générer des rapports d'évaluation des données et des modèles, des suites de tests automatisés et des tableaux de bord de suivi des modèles.

Il est évident qu'il s'agit d'un modèle de surveillance. Source de l'image : evidentlyai.com

15. Fiddler AI

Fiddler AI est une plateforme d'observabilité de l'IA qui surveille, explique, analyse et améliore les modèles LLM, les modèles de génération d'images et les applications générales de l'IA. Il détecte et résout les dérives des modèles, les valeurs aberrantes et les problèmes d'intégrité des données grâce à des alertes en temps réel et à un débogage explicable alimenté par l'IA, ce qui aide les équipes à détecter et à résoudre les problèmes dès qu'ils surviennent.

Diagramme d'observabilité de Fiddler AI. Source de l'image : LLM Observabilité | Fiddler AI

Maintenant que vous connaissez les différents outils LLMOPs, il est temps de créer un projet LLM à partir de la liste des 12 projets LLM pour tous les niveaux.

Conclusion

Le domaine des LLMOps est encore en développement, et il y a beaucoup de bruit dans l'espace de l'IA. Dans cet article, nous avons exploré les 15 meilleurs outils LLMOps à la pointe du progrès. 

Bien que nous ayons couvert les outils essentiels et populaires pour construire, évaluer et déployer des applications d'IA dans le cloud, de nombreuses catégories n'ont toujours pas été abordées. Il s'agit notamment d'outils d'opération d'apprentissage automatique pour CI/CD, d'orchestration de flux de travail, de versionnement de modèles et de données, de Docker, de Kubernetes, et plus encore. Vous pouvez en savoir plus sur ces catégories en lisant l'article de blog 25 Top MLOps Tools You Need to Know in 2025.

Si vous êtes novice en matière de LLMOps, il est fortement recommandé de commencer par l'API OpenAI et de construire un produit minimum viable !