Déploiement d'un LLM souverain on-premise

LLM On-premiseMistralSouverainetéFastAPIDocker GPUllama.cpp

01 Client et contexte

Notre client est un éco-organisme soumis à des obligations strictes de confidentialité sur ses données réglementaires. Face à la nécessité de tester des usages IA (synthèse de documents, rédaction de notes, assistance à la rédaction), l'organisation ne pouvait pas exposer ses données à des API cloud externes.

02 Objectifs

Déployer en autonomie complète un modèle LLM sur les serveurs internes du client sans aucune dépendance à une API tierce et former les équipes métier à son utilisation sur des cas concrets (notes réglementaires, synthèse de documents, assistance rédactionnelle).

03 Réalisations

Infrastructure GPU :

•Configuration des drivers NVIDIA, CUDA et Docker GPU
•Mise en place de l'environnement isolé et sécurisé

Déploiement du modèle Mistral 7B :

•Téléchargement et configuration du modèle Mistral 7B
•Déploiement via llama.cpp avec exposition HTTP via FastAPI
•Interface utilisateur OpenWebUI pour les équipes métier

Sécurisation :

•Pare-feu et proxy d'authentification local
•Aucune donnée ne quitte le périmètre de l'éco-organisme

Formation :

•Tests de performance sur des cas métiers réels
•Accompagnement à la prise en main post-déploiement
•Formation sur les scénarios IA adaptés au contexte réglementaire

04 Technologies

Mistral 7B, llama.cpp, FastAPI, Docker GPU, NVIDIA/CUDA, OpenWebUI, Scaleway.

05 Accompagnement & compétences

•Déploiement clé en main 100 % on-premise en 6 semaines
•Expertise DevOps IA (Mistral, FastAPI, monitoring GPU)
•Autonomie complète de l'équipe à l'issue de la mission
•Aucune dépendance à une API tierce ou un fournisseur cloud

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