Inférence privée
Déploiements de modèles sur site ou en VPC pour les charges sensibles — modèles à poids ouverts servis sur du matériel que vous contrôlez, avec la même passerelle et gouvernance que les routes infonuagiques.
Certaines données ne peuvent pas quitter une frontière contrôlée. L'inférence privée fait de « ne pas envoyer ceci à une API tierce » une décision de routage explicite et observable au lieu d'une refonte de workflow.
Ce que ça résout
Permet aux workflows de manipuler des données réglementées ou sensibles sans perdre la passerelle, la gouvernance et l'observabilité qui existent pour les routes infonuagiques.
Comment nous construisons
Modèles à poids ouverts (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma) servis sur vLLM, Ollama, TGI ou points de terminaison privés SageMaker / Vertex. La passerelle route les appels sensibles vers le point privé ; mêmes télémétrie, évaluations et portes d'approbation s'appliquent. Le dimensionnement matériel est lié à la concurrence attendue et au budget de tokens.
- Sélection de modèle à poids ouverts par classe de tâche
- vLLM, Ollama, TGI ou points privés infonuagiques
- Même passerelle et télémétrie que les routes infonuagiques
- Capacité liée à la concurrence et au budget de tokens
Ce qui change
Les charges réglementées cessent d'être un mur que la plateforme IA ne peut pas franchir. Les données sensibles restent dans la frontière ; les appels non sensibles profitent quand même du meilleur modèle frontière.