03/02/2026 –, Dumas
On pense souvent que mettre des modèles en production est réservé aux entreprises disposant de moyens considérables, mais avec KServe, c’est désormais à la portée de tous.
En l’espace de plusieurs mois, nous avons mis en production une plateforme d'inférence capable de gérer aussi bien des modèles génératifs que prédictifs. Pas besoin d’une armée d’ingénieurs ni de recette magique : juste des outils adaptés, de la persévérance et beaucoup d’apprentissage.
Alors si vous hésitez à mettre en place une plateforme d'inférence, voici comment KServe nous a permis de standardiser le déploiement de modèles au sein de notre entreprise.
Ingénieur SRE au sein de l’équipe Data de Mirakl, je suis passionné par le développement, l’infrastructure et les technologies cloud. J’accompagne les Data Scientists et Data Engineers dans l’industrialisation et la mise en production de leurs innovations. Avant Mirakl, j’ai travaillé chez AWS en tant qu’architecte de solutions, où j’aidais les clients à exploiter pleinement les avantages du cloud.
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