Patterns d'architecture LLM en production
Le vocabulaire de scaling appliqué aux endpoints LLM, API Gateway, rate limiting, caching d'embeddings, message queues, circuit breakers, autoscaling, load balancing. Le squelette qu'un système senior met en place avant de prendre 10 000 requêtes concurrentes ou de survivre à une vector DB qui tombe en plein query.
Forces
- Vocabulaire commun avec les ingénieurs backend non-IA, facilite la collaboration
- Chaque pattern adresse un mode de panne précis et mesurable (latence, coût, dispo)
- Indépendant du fournisseur de modèle, applicable à OpenAI, Claude, modèles self-hosted
Limites
- Surface conceptuelle large, il faut connaître au moins 7-8 briques pour une stack saine
- Sur-ingénierie probable si tu sers <100 requêtes/jour, n'introduire qu'au besoin réel
Pour qui
- Devs qui sortent un agent LLM ou un endpoint d'inférence vers la prod pour la première fois
- Équipes plateforme qui doivent encadrer plusieurs équipes produit utilisant des LLM
- Préparation aux entretiens system design avec un focus IA / inference