Les applications d'IA s'appuient sur des modèles génératifs, tels que LLAMA3, Mistral, Deepseek et Qwen2.5, qui sont des modèles pré-entraînés sur de vastes ensembles de données afin de capturer des modèles et des connaissances complexes. Ces modèles servent d'éléments de base pour diverses tâches d'IA, notamment le traitement du langage naturel et la génération d'images. Pour déployer et gérer efficacement les applications d'IA, plusieurs services sont nécessaires pour assurer le bon fonctionnement des grands modèles de langage (LLM). Ces services comprennent la quantification pour l'optimisation des ressources, les serveurs d'inférence pour l'exécution des modèles, le cœur de l'API pour l'équilibrage de la chargeet l'observabilité pour la collecte des données et la gestion des traces. En affinant et en optimisant ces modèles sur des ensembles de données spécifiques, leurs performances et leur précision peuvent être améliorées pour des tâches spécialisées. Cette étape fondamentale permet aux développeurs d'exploiter des modèles sophistiqués, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la création d'applications d'IA à partir de zéro.