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Le traitement par lots est un moyen rentable d'utiliser de grands modèles de langage (LLM). Au lieu de traiter les tâches une par une, vous regroupez plusieurs entrées en un seul lot. Cela réduit la charge d'API, améliore l'utilisation du GPU et permet d'économiser jusqu'à 50 % sur les coûts auprès de fournisseurs tels que IA ouverte. Il est idéal pour les tâches telles que l'extraction de données, la génération de contenu et l'analyse qui ne nécessitent pas de réponses instantanées. Des entreprises comme Premier Américain et Scribd ont déjà utilisé le traitement par lots pour gérer efficacement d'énormes charges de travail, réduisant ainsi les coûts tout en développant les opérations.
Principaux avantages du traitement par lots :
Comment démarrer :
Le traitement par lots ne vise pas seulement à économiser de l'argent, c'est une façon plus intelligente de travailler avec des LLM à grande échelle.
Le traitement par lots n'est pas seulement une stratégie technique, c'est une approche intelligente pour économiser de l'argent lorsque vous travaillez avec de grands modèles de langage (LLM). En regroupant les tâches, vous pouvez réduire les coûts dans trois domaines clés : réduire les frais liés aux appels d'API, optimiser l'utilisation du matériel et tirer parti de modèles de tarification spéciaux.
Chaque appel d'API entraîne des coûts supplémentaires. Il s'agit notamment de la latence du réseau, de l'authentification et de la configuration de la connexion. Lorsque vous traitez de gros volumes de données, ces coûts peuvent s'accumuler rapidement. Le traitement par lots résout ce problème en regroupant plusieurs demandes en un seul appel d'API, éliminant ainsi une grande partie de cette surcharge.
Prenons cet exemple : au lieu d'envoyer 1 000 appels d'API distincts pour traiter 1 000 tâches, vous les combinez en une seule demande par lots. Cette approche permet de réduire les coûts inutiles liés à la configuration du réseau et de la connexion. En juin 2025, Georgian, ingénieur en données et en IA, a montré comment l'API Batch d'OpenAI pouvait réduire les coûts de 50 % pour les tâches de classification des tickets d'assistance. En classant les tickets en groupes tels que les demandes de facturation, les demandes techniques ou les demandes d'accès au compte, le traitement par lots a considérablement réduit les dépenses par rapport au traitement individuel de chaque ticket.
Le timing est essentiel pour maximiser ces économies. La plupart des API de traitement par lots fonctionnent dans un délai de 24 heures. La structuration de vos flux de travail en fonction de cette période vous permet de tirer le meilleur parti du traitement par lots.
Une fois que vous avez minimisé les coûts des appels d'API, l'étape suivante consiste à optimiser les performances du GPU. Les GPU sont chers et les GPU sous-utilisés sont synonymes de gaspillage d'argent. Le traitement par lots est utile en permettant aux GPU de gérer plusieurs tâches en même temps, en réduisant les périodes d'inactivité et en augmentant l'efficacité globale.
Voici le problème : de nombreuses entreprises utilisent en moyenne moins de 15 % de la capacité de leur GPU. Cela signifie qu'ils paient pour des ressources qui ne sont pas pleinement utilisées. Le traitement par lots change la donne en augmentant l'activité des GPU, ce qui signifie que vous pouvez faire plus de travail pour le même coût.
« Lorsque vous utilisez des GPU pour l'inférence de modèles, vous souhaitez obtenir les meilleures performances par dollar possible. Il est essentiel de comprendre le taux d'utilisation pour y parvenir : une utilisation élevée du GPU signifie que moins de GPU sont nécessaires pour gérer des charges de travail à fort trafic. »
- Marius Killinger, Baseten Blogue
Le dosage continu va encore plus loin. Contrairement au traitement par lots statique, où le GPU attend la fin de la tâche la plus lente d'un lot, le traitement par lots continu permet de démarrer de nouvelles tâches dès que les ressources sont libérées. Cela élimine les temps d'inactivité et améliore encore l'utilisation du GPU.
« Le traitement par lots continu améliore l'utilisation du processeur graphique par rapport au traitement par lots dynamique en éliminant le temps d'inactivité qui attend la fin de la réponse la plus longue de chaque lot. »
- Matt Howard, blog de Baseten
En sollicitant davantage vos GPU, vous pouvez réduire de manière significative le coût d'exploitation des terminaux de modèles à trafic élevé.
Le traitement par lots a également un impact important sur les modèles de tarification par répartition. Ces modèles facturent en fonction de l'utilisation des ressources, de sorte qu'une meilleure efficacité se traduit directement par une baisse des coûts. Par exemple, le prix d'OpenAI sur GPT-4 est passé de 36$ à 5$ pour 1 million de jetons entre mars 2023 et septembre 2024. En utilisant les demandes par lots, ce coût peut encore baisser jusqu'à 2,50 dollars par million de jetons, soit une économie supplémentaire de 50 %.
Anthropic offre des avantages similaires avec son API Message Batches, qui ne facture que 50 % du prix standard de l'API pour les demandes par lots. Pour une entreprise qui traite 10 millions de jetons par mois, cela pourrait signifier économiser 25 000$ par an.
Le traitement par lots est particulièrement efficace pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses en temps réel, comme l'analyse des données ou les flux de travail en arrière-plan. En programmant ces tâches pour les adapter à la fenêtre de traitement d'une API par lots, vous pouvez réaliser des économies immédiates sans sacrifier les fonctionnalités.
Bref, le traitement par lots n'est pas qu'une question d'efficacité, c'est un moyen de transformer une utilisation plus intelligente des ressources en gains financiers mesurables. Lorsqu'elles sont étendues à des millions de demandes, les économies s'additionnent rapidement.
La mise en place du traitement par lots implique une approche claire et systématique. Le principal défi consiste à choisir la bonne stratégie de traitement par lots et à suivre les étapes essentielles pour la mettre en œuvre efficacement.
Lorsque vous choisissez une stratégie de traitement par lots, il est important de prendre en compte le type de charge de travail que vous gérez :
Le dosage dynamique et continu permet souvent de trouver le meilleur équilibre entre rapidité et efficacité pour la plupart des applications. Cependant, le traitement par lots statique fonctionne bien lorsque le débit est votre priorité absolue, en particulier pour les tâches hors ligne. Une fois que vous avez choisi une stratégie, suivez ces étapes pour la mettre en œuvre efficacement.
Le traitement par lots comporte quatre étapes principales : la collecte des données, la préparation, l'exécution et le suivi.
Pour simplifier et améliorer le traitement par lots, des plateformes telles que prompts.ai fournissent des outils spécialisés conçus pour l'efficacité et le contrôle des coûts.
La plateforme inclut des fonctionnalités telles que le suivi de la tokenisation pour surveiller l'utilisation et optimiser les coûts sur la base du paiement à l'utilisation. Il prend également en charge les flux de travail qui intègrent plusieurs modèles linguistiques, ce qui vous permet de connecter facilement différents fournisseurs et de choisir le modèle le plus rentable pour chaque tâche.
prompts.ai automatise les tâches répétitives, telles que la préparation des données, la création de lots et la collecte des résultats, réduisant ainsi les erreurs humaines et permettant à votre équipe de se concentrer sur des tâches plus stratégiques. De plus, sa protection des données cryptée garantit la sécurité des informations sensibles tout au long du processus, de la collecte des données aux résultats finaux.
Pour tirer le meilleur parti du traitement par lots, commencez petit, surveillez de près votre flux de travail et augmentez progressivement l'échelle au fur et à mesure que vous affinez et optimisez vos processus.
Il est essentiel de disposer d'une base technique solide pour un traitement par lots efficace à grande échelle, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands modèles de langage (LLM). Les principaux défis incluent la gestion de la mémoire GPU, l'optimisation des performances de calcul et la garantie de fluidité et de rentabilité des flux de travail.
La mémoire GPU devient souvent un goulot d'étranglement dans le traitement par lots pour les LLM. L'objectif est d'équilibrer le haut débit tout en évitant les dépassements de mémoire susceptibles de provoquer une panne du système.
Les GPU modernes peuvent fournir des bandes passantes de mémoire de 600 à plus de 1 000 Gbit/s, contre 50 à 100 Gbit/s pour la DDR5. Cette différence flagrante montre pourquoi la conservation des données dans la mémoire du GPU est essentielle pour les performances. Cependant, la mémoire GPU est à la fois limitée et coûteuse, ce qui fait de son utilisation efficace une priorité.
L'allocation de mémoire statique peut gaspiller jusqu'à 80 % de la mémoire du GPU, tandis que des méthodes avancées telles que Paged Attention réduisent ce gaspillage à moins de 4 %. Pour tirer le meilleur parti de la mémoire GPU, considérez les techniques suivantes :
Utilisez les outils de profilage pour déterminer la taille de lot optimale pour votre configuration. Commencez petit et augmentez graduellement jusqu'à ce que vous vous approchiez des limites de mémoire, puis réduisez légèrement pour maintenir la stabilité. La surveillance en temps réel peut aider à détecter et à résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. Ces stratégies améliorent non seulement l'efficacité de la mémoire, mais également l'utilisation du matériel, conformément aux objectifs de réduction des coûts.
L'inférence à précision mixte combine différentes précisions numériques, telles que FP16 et INT8, pour réduire l'utilisation de la mémoire et accélérer les calculs, sans sacrifier la précision.
L'utilisation d'une précision de 8 bits peut réduire de près de moitié l'utilisation de la mémoire du GPU. Par exemple, le passage d'un modèle Llama à 7 paramètres de FP16 à INT4 a réduit sa taille de 4 fois (de 16 Go à 4 Go) tout en améliorant la vitesse de génération des jetons avec une perte de qualité minimale. Les recherches montrent que les modèles quantifiés à 4 bits fonctionnent souvent aussi bien que leurs versions FP16 pour diverses tâches.
L'inférence à précision mixte peut améliorer les performances des modèles d'IA génératifs de 30 % tout en doublant l'efficacité de la mémoire. Réduire la précision de multiplication des matrices par rapport à float32 peut améliorer les performances de calcul de 2,5 fois et réduire de moitié les besoins en mémoire.
La précision mixte du FP16 est un bon point de départ, car il offre une vitesse proche de celle de Float16 avec de meilleures performances prédictives que Float32. Souvent, ce commutateur ne nécessite qu'un seul changement de code. Pour une efficacité maximale, combinez la quantification avec d'autres optimisations, telles que les noyaux personnalisés et le traitement par lots. Des techniques telles que le GPTQ et l'entraînement axé sur la quantification permettent de préserver la précision même en cas de quantification agressive. Ces méthodes s'intègrent parfaitement aux flux de travail par lots, ce qui permet de réduire davantage les coûts et d'améliorer les performances.
Une surveillance continue et une optimisation proactive sont essentielles pour maintenir des flux de travail de traitement par lots efficaces et rentables.
Concentrez-vous sur le suivi de l'utilisation des jetons, de l'utilisation du GPU et des temps de traitement. Définissez des alertes automatisées en cas de violation de seuils prédéfinis. Selon l'application, vous pouvez avoir besoin d'une surveillance en temps réel pour les tâches critiques ou de contrôles périodiques pour les tâches par lots. Des indicateurs tels que la qualité, la pertinence, le sentiment et la sécurité doivent également être surveillés, avec des seuils adaptés à votre cas d'utilisation.
Définissez des voies d'escalade claires pour les alertes afin que les bons membres de l'équipe puissent résoudre les problèmes rapidement. L'automatisation peut rationaliser ce processus, en réduisant les délais et les erreurs humaines. Pour les déploiements basés aux États-Unis, le suivi des coûts en temps réel, de l'utilisation des jetons et des performances par lots peut aider à gérer les dépenses de manière efficace.
Des outils tels que NVIDIA TensorRT-LLM et Serveur d'inférence NVIDIA Triton sont excellents pour optimiser et servir efficacement les LLM. Plateformes de suivi des expériences, telles que Neptune, peut simplifier le suivi des ressources et révéler d'autres domaines à améliorer.
Utilisez les données de performance en temps réel et les commentaires des utilisateurs pour affiner votre infrastructure de service. L'analyse des modèles d'utilisation du GPU, d'utilisation de la mémoire et des temps de traitement permet d'identifier les goulots d'étranglement. Des techniques telles que le traitement par lots en vol et l'inférence spéculative peuvent encore améliorer les performances. N'oubliez pas que la bande passante DRAM limite souvent les performances dans les scénarios de traitement par lots importants, plus de la moitié des cycles de calcul de l'attention étant bloqués en raison de retards d'accès à la mémoire. Une gestion efficace de la mémoire GPU et une inférence à précision mixte jouent un rôle crucial pour surmonter ces défis et maintenir la rentabilité des opérations.
Le traitement par lots ne permet pas seulement d'économiser de l'argent, il change également la donne en termes d'efficacité. En regroupant les demandes, vous pouvez réduire considérablement les coûts tout en augmentant le débit, ce qui en fait une solution intelligente pour gérer des tâches de données à grande échelle.
L'adoption du traitement par lots peut conduire à des réductions de coûts substantielles et des gains de performance. Par exemple :
Le traitement par lots répartit également les coûts de mémoire des modèles entre plusieurs opérations, ce qui réduit l'utilisation des ressources et les efforts manuels. L'automatisation réduit encore le besoin d'une gestion pratique, abaisse les coûts de main-d'œuvre et garantit le bon déroulement et la cohérence des tâches.
Un exemple concret met en évidence l'impact : une entreprise qui gère de grands ensembles de documents avec inférence par lots 2,9 fois moins de coûts par rapport à l'inférence en temps réel sur AWS Bedrock. Pour les entrées avec des préfixes partagés, les économies sont passées à 6×.
Ces avantages font du traitement par lots une approche pratique et efficace pour de nombreuses organisations.
Êtes-vous prêt à mettre en œuvre le traitement par lots ? Voici comment commencer :
Pour une mise en œuvre rationalisée, des plateformes telles que prompts.ai proposent des outils permettant de simplifier le processus. Grâce à un modèle de paiement à l'utilisation, prompts.ai connecte les LLM de manière fluide, suit l'utilisation des jetons pour contrôler les coûts et fournit des fonctionnalités telles que la collaboration en temps réel, les rapports automatisés et les flux de travail multimodaux. En gardant vos instructions concises et claires et en mettant en place des systèmes de surveillance robustes, vous pouvez affiner votre stratégie au fil du temps pour une efficacité et des économies maximales.
Alors que le marché du LLM devrait atteindre 36,1 milliards de dollars d'ici 2030 à un TCAC de 33,2 %, l'adoption du traitement par lots dès maintenant peut aider votre organisation à rester compétitive tout en maîtrisant les coûts.
Le traitement par lots permet de réduire les coûts d'API en regroupant plusieurs demandes en un seul appel. Cette approche permet de réduire le nombre de demandes individuelles envoyées, de réduire les frais de configuration et de rendre l'utilisation des ressources plus efficace.
En simplifiant les opérations, le traitement par lots permet non seulement d'économiser de l'argent : il réduit également la latence, offrant des performances plus rapides et plus cohérentes pour les applications utilisant de grands modèles de langage. Il est particulièrement utile pour gérer des tâches volumineuses, pour lesquelles une gestion efficace des ressources peut permettre de réaliser des économies de coûts considérables et d'améliorer l'évolutivité.
En ce qui concerne les stratégies de traitement par lots, chaque approche répond à un objectif spécifique en fonction des exigences en matière de charge de travail :
Pour choisir la stratégie qui répond à vos besoins, réfléchissez à votre charge de travail. Optez pour un traitement par lots statique pour des tâches stables et cohérentes, un traitement par lots dynamique pour des scénarios variables ou imprévisibles, et un traitement par lots continu lorsque la réactivité en temps réel est essentielle.
Pour tirer le meilleur parti de la mémoire GPU lors du traitement par lots, commencez par affiner la taille du lot. L'objectif est de trouver un équilibre entre les performances et la consommation de mémoire. Des techniques telles que élagage de modèles et quantification peut contribuer à réduire l'utilisation de la mémoire tout en préservant la précision. Une autre solution intelligente consiste à adopter précision mixte formation, qui permet une allocation de mémoire plus efficace et une meilleure utilisation du GPU.
Il est tout aussi important de garder un œil sur l'utilisation du GPU. Une surveillance régulière permet d'éviter les erreurs liées à l'épuisement de la mémoire et garantit un fonctionnement fluide. Ajustez les paramètres selon les besoins en fonction de la charge de travail. N'oubliez pas que le matériel GPU varie : des facteurs tels que la capacité de la VRAM peuvent avoir un impact significatif sur votre stratégie. Adaptez votre approche au GPU spécifique avec lequel vous travaillez pour des résultats optimaux.
