Kate Vu dévoile un pipeline LLM sans serveur avec Amazon Bedrock et SageMaker via AWS CDK

Kate Vu, développeuse spécialisée en AWS, a récemment publié un guide détaillé pour construire un pipeline sans serveur dédié aux grands modèles de langage (LLM), combinant Amazon Bedrock, service géré pour les modèles de fondation, et le fine-tuning sur Amazon SageMaker, le tout orchestré par AWS CDK, outil d’infrastructure as code. Ce tutoriel met en avant deux flux de travail distincts : un pour l’entraînement et un pour l’inférence, préservant ainsi la stabilité des charges de production pendant les mises à jour de modèles. Dans le contexte des tendances actuelles vers les architectures sans serveur pour les LLM, cette approche répond à la demande croissante de solutions scalables et résilientes. Les LLM excellent dans des tâches comme la classification ou la synthèse de textes, mais ils exigent souvent une personnalisation avec des données spécifiques à un domaine ou régulièrement actualisées. L’approche de Kate Vu isole rigoureusement le pipeline d’entraînement, qui couvre la préparation des données, le fine-tuning, l’évaluation et l’approbation manuelle, du pipeline d’inférence chargé de traiter les requêtes en direct. Cette séparation garantit que les services opérationnels ne subissent aucune interruption lors des phases d’entraînement intensives en ressources, offrant une résilience accrue pour les déploiements en production. Le pipeline d’entraînement récupère les jeux de données depuis Hugging Face, des sources publiques Amazon ou des données synthétiques, avant de procéder au fine-tuning des modèles sur SageMaker. Il intègre Amazon OpenSearch en tant que base vectorielle pour embarquer des documents pertinents et activer la génération augmentée par récupération (RAG), technique consistant à enrichir les réponses des LLM par des informations externes récupérées. Les configurations dynamiques sont gérées via Amazon AppConfig, permettant des ajustements sans redéploiement d’infrastructure. L’ensemble repose sur le framework Kiro, facilitant une orchestration fluide au sein de l’écosystème AWS. Un dépôt GitHub public rend l’ensemble du code reproductible et accessible à la communauté. Parmi les améliorations futures envisagées figurent l’intégration de tests A/B pour des déploiements progressifs des nouveaux modèles, minimisant davantage les risques en production et favorisant une adoption plus large de ces pipelines avancés.