From 524b89a12e7dcec54ed33f3a61e94a06176812db Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:00:07 +0200 Subject: [PATCH 01/42] docs(specs): design for LLM platform part 4 blog post (InferenceService v0.8.0) --- .../2026-07-12-llm-platform-part4-design.md | 197 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 197 insertions(+) create mode 100644 docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md diff --git a/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md b/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md new file mode 100644 index 00000000..0ef076e1 --- /dev/null +++ b/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md @@ -0,0 +1,197 @@ +# Design — Article « Self-hosted LLM stack, partie 4 » (FR) + +**Date**: 2026-07-12 +**Statut**: approuvé (design), rédaction à venir +**Langue**: français uniquement dans un premier temps (traduction EN plus tard) +**Fichier cible**: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` +**Source technique**: [PR #1559](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559) — `cloud-native-ref`, composition `InferenceService` v0.8.0 +**Article précédent**: [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) — « poser les fondations » + +--- + +## Thèse + +> L'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « **un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité** ». + +L'article raconte **comment une abstraction de plateforme mûrit sous la pression du réel**. La partie 3 a posé une claim `InferenceService` qui déclare un modèle et génère son outillage Kubernetes. Deux mois d'usage ont révélé quatre manques structurels — et c'est leur résolution qui fait l'article. + +L'angle est **platform engineering**, pas LLM serving : les quatre leçons (source de vérité unique, latch de readiness, échappatoire encadrée, status découvrable) sont réutilisables bien au-delà des LLMs. Le canary LoRA est la **démo phare**, pas le sujet. + +## Décisions de cadrage + +| Décision | Choix | Pourquoi | +|---|---|---| +| Angle | L'abstraction qui mûrit | Cœur du lectorat (platform engineers) ; leçons transposables hors LLM | +| Série | Agentic AI, **partie 4** | Suite directe de la partie 3, même notice de série en tête | +| Périmètre | SPEC-002/003/006 en profondeur ; SPEC-004 court ; SPEC-005 en encadré | Évite le changelog : chaque section doit servir la thèse | +| Preuves | Rédaction immédiate, marqueurs `TODO-e2e` | L'e2e cluster n'est pas encore passé ; on ne publie pas un chiffre non mesuré | +| LoRA | Section pédagogique + fine-tuning teasé | La partie 3 n'a jamais parlé de LoRA ; sans ça le canary est incompréhensible | + +## Titre + +**Titre de travail** : « Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit » + +⚠️ **À retravailler avant publication** — jugé insatisfaisant. Short-list à reprendre : + +- « Le modèle, pas le pod » +- « Un modèle, sa route, son canary » +- « InferenceService : ce que deux mois de production ont cassé » +- « Quatre manques, quatre champs YAML » + +## Plan détaillé + +### Intro + rappel + +Notice `info` « Série Agentic AI — Partie 4 » renvoyant vers les parties 1 à 3. + +Deux mois après la partie 3. La fondation a tenu : la claim YAML fait toujours le job. Mais en la faisant **vivre**, quatre manques se sont révélés. Ce sont eux qui structurent l'article. + +Rappel court de la claim de la partie 3 (~10 lignes de YAML) pour que l'article se lise seul. + +### §1 — Ce qui clochait + +Le cœur de l'argument, posé tôt et sans ménagement. Auto-critique assumée d'un travail publié deux mois plus tôt. + +- **Deux sources de vérité** — la claim déclare le modèle, un `ai-gateway-routes/route.yaml` **écrit à la main** déclare comment on l'atteint. Rien n'empêche un modèle sans route, ni une route qui survit à son modèle. +- **Aucune stratégie de rollout** — on bascule un modèle en tout-ou-rien. +- **Aucune échappatoire** — chaque nouveau flag vLLM exige une release de la plateforme. +- **Aucune découvrabilité** — `kubectl get isvc` ne dit pas à quels noms le modèle répond réellement. + +### §2 — Le routage rejoint le modèle *(profondeur : haute)* + +Source : SPEC-002 (FR-001, FR-002). + +- `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` + `AIServiceBackend` + `AIGatewayRoute` **par claim**. Supprimer le modèle supprime sa route. +- Le point technique intéressant : le **latch de readiness**. La route est retenue tant que le `Deployment` n'est pas `Available=True`, puis **jamais retirée** sur une indisponibilité passagère. Ni trafic vers un modèle qui ne peut pas répondre, ni flapping de route. +- Détail d'implémentation qui mérite une phrase : clés ocds de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles ne *peuvent pas* diverger. +- Migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées du `route.yaml` dans le même commit. + +**Visuel** : schéma avant/après de la propriété du routage (deux sources de vérité → une). + +### §3 — LoRA en deux minutes *(pédagogie)* + +Prérequis absent de la partie 3. + +- Un adapter LoRA est un **delta de poids de faible rang** appliqué au modèle de base, pas un modèle complet. +- vLLM sert le modèle de base **et** ses adapters **depuis le même pod, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). C'est toute la raison pour laquelle la section suivante est gratuite. +- Honnêteté : ici les adapters viennent de HuggingFace (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`, `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`), pinés au commit SHA. **En fine-tuner un soi-même est un autre métier** — teasé en « et après ». + +### §4 — Canary : 10 % du trafic, zéro GPU *(profondeur : haute)* + +Source : SPEC-002 (FR-003, FR-004, CL-5, CL-6). + +- Deux lignes de YAML : `gateway.canaries: [{adapter, weightPercent}]`. +- Sous le capot : `modelNameOverride` sur l'AIGatewayRoute — le trafic du modèle de base est splitté vers l'adapter, **même pod, zéro GPU supplémentaire**. +- Garde-fous CEL à l'admission : adapters distincts, somme des poids ≤ 99 %, l'adapter doit exister dans `loraAdapters[]`, poids entre 1 et 99. +- Une requête qui **nomme explicitement** l'adapter reste servie à 100 % (elle ne subit pas le split). +- Leçon de forward-compat : le champ est **un array dès le jour 1**, précisément à cause de la revue Modelplane (cf. §10). + +**Visuel** : schéma du split — un pod, un GPU, base + 2 adapters, 90/10. + +### §5 — L'échappatoire `engineArgs` *(profondeur : haute)* + +Source : SPEC-003. + +- Le problème : **vLLM ajoute des flags plus vite qu'aucune API de plateforme ne peut suivre**. Chaque flag manquant = une release de composition. +- La solution : passthrough verbatim des flags, appendus après tous les args gérés par la composition — **sauf** les ~16 flags dont l'autoscaling et le routage dépendent. +- Ces flags sont rejetés **à `kubectl apply`** (17 règles CEL dans l'XRD), avec un message qui **nomme le champ curé à utiliser à la place** : `--max-num-seqs` → `spec.model.maxNumSeqs`. +- Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par un test (`test_engine_args_denylist_lockstep`, mutation-verified) : la denylist ne peut pas dériver silencieusement. +- Formule de la section : **liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas**. + +### §6 — Le modèle dit ce qu'il sert *(profondeur : moyenne)* + +Source : SPEC-003 (`status.servedModels`). + +- `status.servedModels` : topologie structurée (base + adapters + poids de canary), calculée à chaque réconciliation. +- Colonne `SERVED MODELS` dans un `kubectl get isvc`. +- Avant : il fallait rétro-ingénierer la config de routage pour savoir à quoi le modèle répondait. + +**`TODO-e2e`** : sortie réelle de `kubectl get isvc`. + +### §7 — Mesurer le canary *(profondeur : moyenne)* + +Source : SPEC-006. + +- Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary — d'où la place de cette section **ici** et pas en annexe. +- Métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0, scrapées dans VictoriaMetrics (VMPodScrape sur le sidecar extproc, port admin 1064). +- Dashboard Grafana `llm-gateway`, avec **attribution canary vs base**. +- Traces OTLP vers VictoriaTraces : volontairement **OFF** pour l'instant (compat de chemin non vérifiée) — à dire honnêtement. + +**`TODO-e2e`** : screenshot du dashboard `llm-gateway`. + +### §8 — Endpoint Picker *(profondeur : courte)* + +Source : SPEC-004. + +- Un `Service` ClusterIP fait du **round-robin**, ce qui est **hostile à vLLM** : il éparpille les requêtes partageant un préfixe sur des pods différents et détruit la localité du prefix cache. Il est aussi aveugle à la charge par pod. +- L'**Endpoint Picker** (GAIE v1.5.0) score chaque pod candidat : profondeur de queue, utilisation du KV cache, affinité de préfixe, présence de l'adapter LoRA. +- Complémentaire de KEDA, pas concurrent : KEDA réagit en dizaines de secondes (*combien* de replicas), l'EPP en millisecondes (*lequel*). +- Un flag → HelmRelease + InferencePool + EPP + CiliumNetworkPolicy + VMServiceScrape. +- Chiffre externe cité **comme tel** : llm-d rapporte jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT face au round-robin. Non reproduit ici. + +Notice `warning` honnête : **mutuellement exclusif avec le canary**, parce qu'un backendRef InferencePool ne supporte ni `weight` ni `modelNameOverride`. Rejeté à l'admission. + +### §9 — Cold-start *(encadré)* + +Source : SPEC-005. + +Notice `tip` : Run:ai Model Streamer (`--load-format runai_streamer`, embarqué dans vllm-openai v0.8.5) sur le chemin PVC existant — prolonge directement la section S3 Files de la partie 3. `s3://` direct et le résolveur LoRA sont descopés (nécessitent vLLM v0.9.0). + +**`TODO-e2e`** : cold-start avec / sans streamer. + +### §10 — Modelplane : évolution convergente *(profondeur : moyenne)* + +- Les créateurs de Crossplane ont publié **Modelplane** (`ModelService` / `ModelEndpoint`) — même intuition : le split plateforme / ML, les endpoints retenus jusqu'à Ready. Leur billet est postérieur (2026-06-23) à la v0.6.0 de cette plateforme (2026-05-09), mais leurs docs de design ont servi de **grille de revue comparative** ici. +- **Eux vont large** : la flotte — multi-cluster, multi-cloud, scheduler de placement, engine-agnostic (vLLM, SGLang). Un problème qu'on n'a délibérément pas ici. +- **Ici on va profond** sur un seul cluster : le canary pondéré est **implémenté**, pas seulement spécifié ; zero-trust / PSS restricted / secrets / GitOps sont le **plancher**, pas une remarque de fin. +- **Ce que leur design a appris** : la discipline de forward-compat — arrays plutôt qu'objets, pas de nouveau champ requis, flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés. Le champ `canaries` est un array et l'échappatoire `engineArgs` existe **à cause de cette revue**. +- Caveat honnête assumé : eux sont engine-agnostic, ici on est **couplé à vLLM avec une échappatoire** — c'est exactement ce qui rend les signaux d'autoscaling curés possibles. + +### §11 — 💭 Dernières remarques + +- Les quatre leçons, énoncées comme transposables hors LLM : + 1. Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront. La composition doit posséder les deux. + 2. Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Latch. + 3. Une API sans échappatoire finit contournée. Une échappatoire sans garde-fous casse les invariants. Denylist explicite. + 4. Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment. +- Phrase de chute : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »*. +- **Et après ?** : fine-tuner son propre adapter, `s3://` direct, résolveur LoRA, traces OTLP, migration des 3 modèles restants. + +### §12 — 🔖 Références + +Repos, specs (`docs/specs/002` → `006`), composants (GAIE, Envoy AI Gateway, Run:ai Model Streamer, Modelplane), articles précédents de la série. + +## Front matter + +```toml ++++ +author = "Smaine Kahlouch" +title = "" +date = "2026-07-XX" +summary = "..." +featured = true +codeMaxLines = 30 +usePageBundles = true +toc = true +series = ["Agentic AI"] +tags = ["ai", "kubernetes", "vllm", "crossplane", "platform-engineering"] +thumbnail = "thumbnail.png" ++++ +``` + +## Visuels à produire + +| Visuel | Type | Statut | +|---|---|---| +| Propriété du routage, avant/après | drawio → PNG | à produire | +| Split canary (1 pod, 1 GPU, base + 2 adapters, 90/10) | drawio → PNG | à produire | +| Dashboard Grafana `llm-gateway` | screenshot | `TODO-e2e` | +| `kubectl get isvc` avec colonne `SERVED MODELS` | bloc de code | `TODO-e2e` | +| Thumbnail | image | à produire | + +## Contraintes de rédaction + +- Style : voir la skill `ogenki-blog-style`. Ton de la partie 3 : concret, honnête, notices pour la pédagogie. +- **Aucune affirmation de perf non mesurée.** Les chiffres externes (57× TTFT de llm-d) sont cités comme externes. +- Liens internes FR : `/fr/post/...`. +- Le repo `cloud-native-ref` reste la source de vérité citée. From 047822b3ab8618def4c2c07bc769ae0d10b9af83 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:05:33 +0200 Subject: [PATCH 02/42] docs(plans): writing plan for LLM platform part 4 blog post --- .../plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md | 565 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 565 insertions(+) create mode 100644 docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md diff --git a/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md b/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md new file mode 100644 index 00000000..1c0ace1c --- /dev/null +++ b/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md @@ -0,0 +1,565 @@ +# Article « Self-hosted LLM stack, partie 4 » — Plan de rédaction + +> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking. + +**Goal:** Rédiger en français la partie 4 de la série Agentic AI — comment l'abstraction `InferenceService` a mûri (PR #1559, composition v0.8.0) — publiable une fois les marqueurs `TODO-e2e` remplis. + +**Architecture:** Un seul page bundle Hugo (`content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/`). Rédaction par blocs de sections, chacun vérifié par un build Hugo. Deux diagrammes drawio produits en fin de parcours, quand le texte a figé ce qu'ils doivent montrer. Les faits techniques sont **tous** figés dans ce plan (valeurs vérifiées contre la PR) : aucune tâche de rédaction ne doit aller les rechercher. + +**Tech Stack:** Hugo 0.156.0 extended, thème hugo-clarity, front matter TOML, shortcodes `img` et `notice`, draw.io pour les schémas. + +**Spec:** [`docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md`](../specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md) + +## Global Constraints + +- **Langue : français uniquement.** La traduction EN est hors périmètre de ce plan. +- **Style :** appliquer la skill `ogenki-blog-style`. Paragraphes de 2 à 5 phrases. Toute notion technique en **gras** à sa première occurrence, suivie immédiatement de sa définition. Tous les 3-4 paragraphes de prose : une liste, un tableau, un bloc de code ou une notice. Honnêteté sur les limites, jamais de triomphalisme. +- **Aucune affirmation de performance non mesurée.** Les chiffres externes (57× TTFT rapporté par llm-d) sont cités **comme externes et non reproduits**. Interdiction absolue d'inventer un chiffre, un screenshot ou une sortie de commande. +- **Marqueurs de données manquantes :** utiliser un commentaire HTML `` — invisible au rendu, greppable avant publication. +- **Liens internes FR :** `/fr/post/...` (jamais `/en/post/...`). +- **Chemin cible :** `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` +- **`draft = true`** dans le front matter jusqu'à ce que l'e2e soit passé et les `TODO-e2e` remplis. +- **Titre :** utiliser le titre de travail « Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit ». Il est **explicitement à retravailler** (tâche 9) — ne pas s'y attacher. + +## Faits techniques figés (source : PR #1559, vérifiés) + +Toute tâche de rédaction s'appuie **uniquement** sur ces valeurs. Ne pas en inventer d'autres. + +**Versions & identités** +- Composition `InferenceService` : v0.6.0 (partie 3, commit du 2026-05-09) → **v0.8.0** (PR #1559) +- Modèle migré : `xplane-qwen-coder` (base : `Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) +- Adapters LoRA déclarés : `xplane-qwen-coder-sql-dpo` (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`) et `xplane-qwen-coder-securecode` (`scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`) — **tirés de HuggingFace, pinés au commit SHA** +- Preuves disponibles : `kcl test` **44/44 PASS** ; `./scripts/validate-kcl-compositions.sh` exit 0 ; `crossplane render` + Polaris contre le tag réel `0.8.0-pr1559` +- Modelplane : billet publié le **2026-06-23** ; la v0.6.0 de cette plateforme est du **2026-05-09** + +**SPEC-002 — routage possédé par la composition** +- `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` (FQDN du Service de la claim, port 8000), `AIServiceBackend` (schéma OpenAI), `AIGatewayRoute` (parentRef `ai-gateway/envoy-ai-gateway-system`) +- **Latch de readiness** : l'`AIGatewayRoute` est retenue tant que le `Deployment` n'est pas `Available=True`, puis **jamais retirée** en cas d'indisponibilité passagère (portail à la création + latch via `ocds`) +- Les clés `ocds` de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles ne peuvent pas diverger +- Canary : `gateway.canaries` est un **array, max 4 entrées**. La règle du modèle de base porte un backendRef par entrée ; le backendRef de base garde `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary `AIServiceBackend` (`-canary-`) prend son `weightPercent` et porte `modelNameOverride` = le `loraAdapters[].name` **verbatim**. Tous pointent le **même `Backend`**. +- Chaque `loraAdapters[]` a une **règle de pin** (`x-ai-eg-model: ` → backend de base, poids 100) : une requête nommant explicitement l'adapter est servie à 100 %, indépendamment du canary +- CEL rejette à l'admission : `canaries` sans `gateway.enabled` ; un `canaries[].adapter` absent de `loraAdapters[].name` ; des adapters dupliqués ; un `weightPercent` hors de 1–99 ; `sum(weightPercent) > 99` (le modèle de base garde toujours du trafic) +- Migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées de `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` **dans le même commit**. Les 3 autres modèles suivent dans une PR ultérieure. + +**SPEC-003 — échappatoire `engineArgs`** +- `spec.engineArgs` : array de string, **`maxItems: 16`**, chaque entrée est **un seul token** `--flag` ou `--flag=value` (jamais `--flag value`) +- Appendus **après** tous les args gérés par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : les flags gérés gagnent toujours +- **17 règles CEL** dans l'XRD : 1 règle de préfixe `--` + **16 règles de flags réservés**, une par flag, pour que chaque message nomme le champ curé à utiliser +- Table des flags réservés (à reproduire fidèlement, éventuellement abrégée) : + +| Flag réservé | Message CEL (fragment) | +|---|---| +| `--model` | `use spec.model.repository` | +| `--served-model-name` | `the served model name is the claim name (metadata.name)` | +| `--max-model-len` | `use spec.model.contextWindow` | +| `--max-num-seqs` | `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)` | +| `--gpu-memory-utilization` | `composition-managed (fixed at 0.92)` | +| `--quantization` | `use spec.model.quantization` | +| `--enable-prefix-caching` | `use spec.cache.prefixCache.enabled` | +| `--cpu-offload-gb` | `use spec.cache.kvOffload.{enabled,sizeGB}` | +| `--enable-auto-tool-choice` | `use spec.model.toolCallParser` | +| `--tool-call-parser` | `use spec.model.toolCallParser` | +| `--enable-lora` | `use spec.loraAdapters` | +| `--max-loras` | `use spec.loraAdapters` | +| `--max-lora-rank` | `use spec.loraAdapters (rank fixed at 64)` | +| `--lora-modules` | `use spec.loraAdapters` | +| `--port` | `serving-contract flag; the vLLM port is fixed at 8000 (Service/probes/Backend depend on it)` | +| `--host` | `serving-contract flag; managed by the composition` | + +- Point de conception à souligner : **l'application vit à UN seul endroit** (le CEL de l'XRD). La composition appende verbatim et fait confiance à l'admission — pas de seconde implémentation de la denylist en KCL. Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par `test_engine_args_denylist_lockstep` (mutation-verified). +- Deux flags (`--port`, `--host`) sont réservés bien que la composition **ne les émette pas** : leurs valeurs par défaut (8000, toutes interfaces) portent le contrat de service (Service, probes, FQDN du `Backend`). + +**SPEC-003 — `status.servedModels`** +- Forme : liste d'objets `{name, kind (base|adapter), canaryWeightPercent (optionnel)}`, calculée **depuis le spec seul** (aucune lecture d'`ocds`) — donc peuplée dès la première réconciliation. C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé. +- Piège Kubernetes à raconter (CL-5) : la colonne d'affichage pointait d'abord le JSONPath wildcard `.status.servedModels[*].name`. Le convertisseur de table côté serveur ne rend que la **première** correspondance d'un wildcard — la colonne n'aurait affiché que le modèle de base, jamais les adapters. D'où l'ajout d'un scalaire `status.servedModelsSummary` (noms joints par virgule) sur lequel pointe la colonne `SERVED MODELS`. + +**SPEC-006 — observabilité `gen_ai`** +- Métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0, scrapées dans VictoriaMetrics via un `VMPodScrape` sur le **sidecar extproc** dans le namespace `envoy-gateway-system`, **port admin 1064** +- Dashboard Grafana **`llm-gateway`**, avec attribution **canary vs base** +- Traces OTLP vers VictoriaTraces : **volontairement désactivées** en attendant la vérification de compatibilité de chemin (CL-4) — à dire honnêtement + +**SPEC-004 — InferencePool + Endpoint Picker** +- Problème : un `Service` ClusterIP fait du **round-robin**, hostile à vLLM — il éparpille les requêtes partageant un préfixe sur des pods différents, détruit la localité du prefix cache et force du prefill redondant. Il est aussi aveugle à la charge par pod. +- GAIE **v1.5.0** ; l'`InferencePool` a atteint **v1 GA en 2025-09** +- L'EPP scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà, et score chaque pod : profondeur de queue + utilisation du KV cache + affinité de préfixe + présence de l'adapter LoRA +- **Complémentaire de KEDA, pas concurrent** : KEDA réagit à l'échelle de la dizaine de secondes (*combien* de replicas), l'EPP à la milliseconde (*lequel* des replicas existants). Les deux lisent les mêmes signaux de saturation vLLM. +- Chiffre externe : llm-d rapporte **jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT** face au round-robin sous charge. **Cité comme externe, non reproduit ici.** +- Un flag (`gateway.endpointPicker.enabled`) → `HelmRelease` (chart `inferencepool` v1.5.0) + `InferencePool` + Deployment EPP + `CiliumNetworkPolicy` + `VMServiceScrape` +- **Mutuellement exclusif avec `canaries[]`** (rejeté à l'admission) : un backendRef `InferencePool` ne supporte **ni `weight` ni `modelNameOverride`**, et une seule InferencePool est admise par règle +- L'InferencePool est scopée aux replicas de **sa propre claim** (`matchLabels: {app.kubernetes.io/name: }`), jamais cross-modèle + +**KEDA — troisième trigger** +- Nouveau trigger combiné en OR sur `vllm:num_requests_waiting` (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) — le signal de pression le plus précoce. S'ajoute aux deux triggers de la partie 3 (`vllm:num_requests_running` / `maxNumSeqs`, et `vllm:gpu_cache_usage_perc`). + +**SPEC-005 — cold-start** +- Run:ai Model Streamer : `--load-format runai_streamer`, embarqué dans l'image `vllm-openai` v0.8.5, activé par `model.streaming` sur le chemin PVC existant +- Les flags du streamer rejoignent la denylist `engineArgs` +- `s3://` direct et le résolveur LoRA sont **descopés** (nécessitent vLLM v0.9.0) + +--- + +### Task 1: Squelette du post — bundle, front matter, notice de série + +**Files:** +- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Produces: le fichier `index.md` que toutes les tâches suivantes modifient ; les ancres de section (`##`) auxquelles les tâches suivantes se raccrochent. + +- [ ] **Step 1: Créer le page bundle et le front matter** + +Créer `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` : + +```toml ++++ +author = "Smaine Kahlouch" +title = "Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit" +date = "2026-07-12" +summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Voici comment on les a comblés — canary LoRA à coût GPU nul compris." +featured = true +codeMaxLines = 30 +usePageBundles = true +toc = true +draft = true +series = ["Agentic AI"] +tags = ["ai", "kubernetes", "vllm", "crossplane", "platform-engineering"] +thumbnail = "thumbnail.png" ++++ +``` + +- [ ] **Step 2: Poser la notice de série et le squelette des sections** + +Sous le front matter, ajouter la notice de série (calquée sur celle de la partie 3) puis **uniquement les en-têtes** des sections, dans cet ordre, pour que les tâches suivantes aient des ancres stables : + +```markdown +{{% notice info "Série Agentic AI — Partie 4" %}} +Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on répare ce qui a cassé. +{{% /notice %}} + +## :dart: Objectifs + +## :mag: Ce qui clochait + +## :door: Le routage rejoint le modèle + +## :dna: LoRA en deux minutes + +## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU + +## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` + +## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert + +## :bar_chart: Mesurer le canary + +## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin + +## :telescope: Modelplane : évolution convergente + +## :thought_balloon: Dernières remarques + +## :bookmark: Références +``` + +- [ ] **Step 3: Vérifier que Hugo construit** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -5` +Expected: build réussi, aucune erreur. Le post apparaît dans le décompte des pages FR. + +- [ ] **Step 4: Commit** + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): scaffold part 4 — LLM platform abstraction (FR)" +``` + +--- + +### Task 2: Intro, objectifs, et §1 « Ce qui clochait » + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: le squelette de la tâche 1. +- Produces: la thèse posée en intro, à laquelle chaque section suivante doit se raccrocher. + +- [ ] **Step 1: Rédiger le hook et les objectifs** + +Le hook ouvre sur un problème, jamais sur une définition (règle de style). Angle : deux mois après la partie 3, la fondation a tenu — la claim YAML fait toujours le job — mais **en la faisant vivre**, quatre manques structurels sont apparus. + +Rappeler en ~10 lignes de YAML la claim de la partie 3 pour que l'article se lise seul. + +Puis la liste `## :dart: Objectifs` (4-5 puces) : comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit posséder le routage ; voir un canary LoRA à coût GPU nul ; comprendre ce qu'est une échappatoire encadrée ; en tirer quatre leçons transposables hors LLM. + +- [ ] **Step 2: Rédiger §1 « Ce qui clochait »** + +Auto-critique assumée du travail publié deux mois plus tôt. Quatre manques, un paragraphe court chacun : + +1. **Deux sources de vérité** — la claim déclare le modèle ; un `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` **écrit à la main** déclare comment on l'atteint. Conséquences concrètes : un modèle peut exister sans route (404 silencieux), une route peut survivre à son modèle (backend fantôme). +2. **Aucune stratégie de rollout** — la bascule d'un modèle est binaire. Les adapters LoRA (`sql-dpo`, `securecode`) ne sont joignables que par un client qui les nomme explicitement : impossible de déplacer progressivement une fraction du trafic pour valider un fine-tune sur du trafic réel. +3. **Aucune échappatoire** — chaque nouveau flag vLLM exige une release de la composition. +4. **Aucune découvrabilité** — `kubectl get isvc` ne dit pas à quels noms le modèle répond réellement ; il fallait rétro-ingénierer la config de routage. + +Clore la section sur la thèse : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »*. + +- [ ] **Step 3: Vérifier le build et relire** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +Relire contre `ogenki-blog-style` : paragraphes de 2 à 5 phrases ; rupture visuelle (liste/notice/code) tous les 3-4 paragraphes ; termes techniques en gras à la première occurrence. + +- [ ] **Step 4: Commit** + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — intro, objectives and the four gaps" +``` + +--- + +### Task 3: §2 « Le routage rejoint le modèle » + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: le manque n°1 posé en §1 (deux sources de vérité). +- Produces: la notion de **latch de readiness**, réutilisée dans la section Endpoint Picker (le latch garde la route, quel que soit l'état de l'EPP). + +- [ ] **Step 1: Rédiger la section** + +Contenu, dans l'ordre : + +1. `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` + `AIServiceBackend` + `AIGatewayRoute` **par claim**. Montrer le diff de la claim (bloc `diff`). Supprimer le modèle supprime sa route : une seule source de vérité, garantie par le garbage collector Crossplane, pas par la discipline humaine. +2. **Le latch de readiness** — le point technique qui mérite le plus d'attention. Deux échecs symétriques à nommer : une route qui apparaît **trop tôt** envoie du trafic vers un modèle qui ne peut pas répondre (404/503 le temps du premier replica) ; une route qui disparaît **trop vite** fait du flapping à la moindre indisponibilité passagère. D'où : portail à la création (`Available=True`), puis **latch** — une fois créée, la route n'est plus retirée. +3. Une phrase sur le détail qui compte : les clés `ocds` de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles **ne peuvent pas** diverger. C'est le genre de bug qu'on ne trouve qu'en production. +4. La migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées de `route.yaml` dans le même commit ; les 3 autres modèles suivent. Notice `note` honnête : la double comptabilité n'est pas *encore* morte, elle est en cours de retrait. + +Marqueur à poser : `` + +- [ ] **Step 2: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — composition-owned gateway routing and the readiness latch" +``` + +--- + +### Task 4: §3 « LoRA en deux minutes » + §4 « Canary : 10 % du trafic, zéro GPU » + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: le latch (§2) — le canary n'existe que sur une route déjà latchée. +- Produces: la notion d'adapter LoRA, réutilisée en §6 (`servedModels`) et §7 (attribution canary vs base). + +- [ ] **Step 1: Rédiger §3 (pédagogie LoRA)** + +La partie 3 n'a **jamais** parlé de LoRA : sans cette section, le canary est incompréhensible. Rester court et théorique d'abord (règle de style : la théorie précède la pratique, et reste maigre). + +- Un adapter **LoRA** est un **delta de poids de faible rang** appliqué au modèle de base — pas un modèle complet. Quelques dizaines de Mo contre ~15 Go. +- Conséquence décisive : **vLLM sert le modèle de base et ses adapters depuis le même pod, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). C'est toute la raison pour laquelle la section suivante ne coûte pas un GPU de plus. +- Notice `note` d'honnêteté : ici les adapters viennent de HuggingFace (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`, `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`), pinés au commit SHA. **En fine-tuner un soi-même est un autre métier** — teasé dans « Et après ? ». + +- [ ] **Step 2: Rédiger §4 (le canary)** + +1. Le YAML, deux lignes utiles (`gateway.canaries: [{adapter: xplane-qwen-coder-sql-dpo, weightPercent: 10}]`). +2. Sous le capot : la règle du modèle de base porte un backendRef par entrée ; le backendRef de base garde `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary porte son poids et un **`modelNameOverride`** valant le nom de l'adapter verbatim. **Tous pointent le même `Backend`** — c'est là que se joue le « zéro GPU » : le trafic n'est pas envoyé ailleurs, il est **réétiqueté** vers un adapter que le pod sert déjà. +3. La règle de **pin** : une requête qui nomme explicitement `xplane-qwen-coder-sql-dpo` est servie à 100 % par l'adapter, **indépendamment du split**. Les deux comportements coexistent. +4. Les garde-fous CEL, à l'admission : adapters distincts, l'adapter doit exister dans `loraAdapters[]`, poids entre 1 et 99, **`sum(weightPercent) ≤ 99`** — le modèle de base garde toujours du trafic. Souligner *pourquoi* c'est ≤ 99 et pas ≤ 100 : un canary qui absorbe 100 % du trafic n'est plus un canary, c'est un remplacement déguisé. +5. Notice `tip` — leçon de forward-compat : le champ est **un array dès le jour 1** (max 4 entrées), précisément à cause de la revue Modelplane (renvoyer vers §10). Passer d'un objet à un array plus tard aurait été un breaking change de l'API. + +Marqueurs à poser : +`` +`` + +- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — LoRA primer and the zero-GPU weighted canary" +``` + +--- + +### Task 5: §5 « L'échappatoire `engineArgs` » + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: le manque n°3 posé en §1. +- Produces: la formule « liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas », reprise en §11 (leçon n°3). + +- [ ] **Step 1: Rédiger la section** + +C'est la section la plus transposable hors LLM — la soigner particulièrement. + +1. **Le problème, énoncé sans détour :** vLLM ajoute des flags plus vite qu'aucune API de plateforme ne peut suivre. Chaque flag manquant = une release de composition. Une API qui n'offre pas d'échappatoire finit **contournée** (on patche le Deployment à la main, et l'abstraction ment). +2. **La solution :** `spec.engineArgs`, un array de tokens vLLM verbatim (`maxItems: 16`), appendus **après** tous les args gérés par la composition — donc les flags gérés gagnent toujours. Contrainte de forme : **un seul token par entrée** (`--flag` ou `--flag=value`, jamais `--flag value`) — sinon un flag réservé pourrait être **passé en fraude**, éclaté sur deux entrées de la liste, et échapper à la vérification. +3. **Les garde-fous :** 16 flags sont réservés — ceux dont l'autoscaling et le routage dépendent. Rejetés **à `kubectl apply`**, par 16 règles CEL distinctes (une par flag) pour que **chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place**. Reproduire un extrait du tableau des flags réservés (5-6 lignes suffisent, avec renvoi au README de la composition pour la liste complète) : `--max-num-seqs` → `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)`, etc. +4. **Le détail qui fait la différence :** `--port` et `--host` sont réservés bien que la composition **ne les émette pas**. Leurs valeurs par défaut (8000, toutes interfaces) portent le contrat de service : le `Service`, les probes et le FQDN du `Backend` en dépendent tous. Un utilisateur pouvait casser le serving en silence. +5. **Une seule source d'application :** la denylist vit **uniquement** dans le CEL de l'XRD. La composition appende verbatim et fait confiance à l'admission — la réimplémenter en KCL aurait recréé exactement le problème que §2 vient de résoudre (deux sources de vérité). Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par un test (`test_engine_args_denylist_lockstep`, mutation-verified : on a vérifié que le test **échoue** quand on casse volontairement la denylist). +6. Formule de clôture : **liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas**. + +- [ ] **Step 2: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — the engineArgs escape hatch and its CEL denylist" +``` + +--- + +### Task 6: §6 « Le modèle dit ce qu'il sert » + §7 « Mesurer le canary » + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: la topologie base + adapters + poids de canary (§3, §4). +- Produces: rien en aval ; §7 clôt le cycle « déployer → router → mesurer ». + +- [ ] **Step 1: Rédiger §6 (`status.servedModels`)** + +1. `status.servedModels` : une liste d'objets `{name, kind (base|adapter), canaryWeightPercent}`, plus une colonne `SERVED MODELS` dans `kubectl get isvc`. Avant, il fallait rétro-ingénierer la config de routage pour savoir à quoi le modèle répondait. +2. Le champ est calculé **depuis le spec seul** : il est peuplé dès la première réconciliation, sans attendre le Deployment ni la route. C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé — le dire explicitement évite un contresens. +3. Notice `note` — le piège Kubernetes, qui vaut la peine d'être raconté : la colonne pointait d'abord le JSONPath wildcard `.status.servedModels[*].name`. **Le convertisseur de table côté serveur ne rend que la première correspondance d'un wildcard** — la colonne n'aurait affiché que le modèle de base, jamais les adapters. D'où l'ajout d'un scalaire `status.servedModelsSummary` (noms joints par virgule) sur lequel pointe la colonne. Le champ structuré reste l'API machine ; le scalaire est une pure projection pour le CLI. + +Marqueur : `` + +- [ ] **Step 2: Rédiger §7 (mesurer le canary)** + +Ouvrir sur l'argument qui justifie la place de la section : **un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** D'où cette section ici, et pas en annexe. + +1. Les métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0 (standard OpenTelemetry Gen AI, déjà présenté en partie 3), scrapées dans VictoriaMetrics via un `VMPodScrape` sur le sidecar extproc (namespace `envoy-gateway-system`, port admin 1064). +2. Le dashboard Grafana `llm-gateway`, avec **attribution canary vs base** — c'est précisément ce qui permet de répondre à « est-ce que les 10 % de trafic envoyés sur le fine-tune se comportent mieux ou moins bien que les 90 % restants ? ». +3. Notice `note` d'honnêteté : les traces OTLP vers VictoriaTraces sont **volontairement désactivées** pour l'instant, en attendant une vérification de compatibilité de chemin. On ne livre pas ce qu'on n'a pas vérifié. + +Marqueur : `` + +- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — servedModels discoverability and gen_ai canary attribution" +``` + +--- + +### Task 7: §8 « Endpoint Picker » (+ trigger KEDA) et le cold-start + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: le latch (§2), le canary (§4) — la section pose leur incompatibilité. +- Produces: rien en aval. + +- [ ] **Step 1: Rédiger §8 (Endpoint Picker) — section courte** + +Ne pas laisser cette section gonfler : elle sert la thèse (**un flag, et la plateforme câble tout un sous-système**), elle n'est pas le sujet. + +1. **Le problème :** un `Service` ClusterIP fait du round-robin. C'est **hostile à vLLM** — il éparpille sur des pods différents les requêtes qui partagent un préfixe, détruit la localité du prefix cache et force du prefill redondant. Il est aussi aveugle à la charge : une requête peut atterrir sur un replica dont le KV cache sature pendant qu'un replica tiède dort à côté. +2. **L'Endpoint Picker** (GAIE v1.5.0 ; l'`InferencePool` est GA depuis 2025-09) scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà, et score chaque pod candidat : profondeur de queue, utilisation du KV cache, affinité de préfixe, présence de l'adapter LoRA. +3. **KEDA et l'EPP ne se concurrencent pas, ils opèrent à des échelles différentes** : KEDA décide *combien* de replicas, en dizaines de secondes ; l'EPP décide *lequel*, en millisecondes. Les deux lisent les mêmes signaux de saturation. Enchaîner ici sur le troisième trigger KEDA ajouté au passage : `vllm:num_requests_waiting` (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut 8) — le signal de pression le plus précoce, combiné en OR avec les deux triggers de la partie 3. +4. Un flag → `HelmRelease` + `InferencePool` + Deployment EPP + `CiliumNetworkPolicy` + `VMServiceScrape`. La sécurité n'est pas une remarque de fin : le pod EPP arrive avec sa politique réseau default-deny et satisfait PSS restricted. +5. Le chiffre externe, cité **comme externe** : llm-d rapporte jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT face au round-robin sous charge. **Non reproduit ici** — le dire. +6. Notice `warning` — la limite honnête : **EPP et canary sont mutuellement exclusifs** (rejeté à l'admission). Un backendRef `InferencePool` ne supporte ni `weight` ni `modelNameOverride`, et une seule InferencePool est admise par règle. Choisir : le routage intelligent, ou le canary pondéré. Pas les deux, aujourd'hui. + +- [ ] **Step 2: Rédiger le cold-start en notice `tip`** + +Court. Run:ai Model Streamer (`--load-format runai_streamer`, embarqué dans l'image `vllm-openai` v0.8.5) sur le chemin PVC existant — prolonge directement la section S3 Files de la partie 3. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs` (cohérence avec §5). `s3://` direct et le résolveur LoRA sont descopés : ils demandent vLLM v0.9.0. + +Marqueur : `` + +- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — endpoint picker, KEDA queue trigger, cold-start streaming" +``` + +--- + +### Task 8: §10 Modelplane, §11 Dernières remarques, §12 Références + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: toutes les sections précédentes — §11 en tire les quatre leçons. +- Produces: la fin de l'article. + +- [ ] **Step 1: Rédiger §10 (Modelplane)** + +Section délicate : il faut être **généreux et honnête**, jamais défensif. Ordre imposé — commencer par créditer, finir par différencier. + +1. Les créateurs de Crossplane ont publié **Modelplane** (`ModelService` / `ModelEndpoint`) : un plan de contrôle qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet qu'on gère. Même intuition que celle défendue ici — split plateforme / ML, endpoints retenus jusqu'à ce que le workload soit prêt. Leur donner le crédit de la direction, franchement. +2. Chronologie honnête, énoncée sans en faire une revendication : leur billet date du 2026-06-23, la v0.6.0 de cette plateforme du 2026-05-09. Ce sont des **évolutions convergentes**, pas une course. Leurs docs de design ont surtout servi ici de **grille de revue comparative**. +3. **Eux vont large** : la flotte. Multi-cluster, multi-cloud, types de GPU hétérogènes, un scheduler qui place les replicas. Un problème qu'on n'a **délibérément pas** ici — c'est une plateforme de référence mono-cluster, prétendre le contraire serait du bruit. +4. **Ici on va profond** sur un seul cluster. Trois choses livrées ici qu'ils n'ont pas (à ce jour) : le canary pondéré **implémenté**, pas seulement spécifié (leur design décrit des endpoints pondérés ; ce billet montre le trafic effectivement splitté, validé à l'admission et testé) ; le durcissement production comme **défaut** (zero-trust, PSS restricted, secrets, autoscaling sur signaux de saturation précoces) ; le GitOps de bout en bout. +5. **Ce que leur design a appris** — le point le plus intéressant, et le plus honnête : la discipline de **forward-compatibilité**. Arrays plutôt qu'objets, aucun nouveau champ requis, flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés. Le champ `canaries` est un array et l'échappatoire `engineArgs` existe **à cause de cette revue**. Renvoyer vers §4 et §5. +6. Le caveat qui rend la comparaison honnête : eux sont **engine-agnostic** (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires), ici on est **couplé à vLLM avec une échappatoire**. C'est un choix de périmètre à énoncer, pas à cacher : c'est exactement ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés. + +- [ ] **Step 2: Rédiger §11 (Dernières remarques)** + +Réflexion honnête, jamais un résumé, jamais d'auto-satisfaction (règle de style). + +Les **quatre leçons**, énoncées comme transposables bien au-delà des LLMs : + +1. Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront. Ce n'est pas une question de discipline, c'est une question de temps. La composition doit posséder les deux. +2. Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. +3. Une API sans échappatoire finit contournée ; une échappatoire sans garde-fous casse les invariants. Denylist explicite, appliquée en **un seul** endroit. +4. Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment. + +Puis la phrase de chute : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « **un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité** »*. + +Sous-section **« Et après ? »** : fine-tuner son propre adapter (le vrai chaînon manquant du canary), `s3://` direct, résolveur LoRA, traces OTLP, migration des 3 modèles restants et suppression définitive de `route.yaml`. + +Ajouter une notice `note` sur l'état de validation : ce qui est prouvé aujourd'hui (44/44 `kcl test`, `validate-kcl-compositions.sh` exit 0, `crossplane render` + Polaris contre le tag réel `0.8.0-pr1559`) et ce qui attend le passage e2e sur le cluster. + +- [ ] **Step 3: Rédiger §12 (Références)** + +Liste simple, calquée sur la partie 3 : la PR #1559 ; les specs `docs/specs/002` → `006` ; les composants (Envoy AI Gateway, Gateway API Inference Extension, Run:ai Model Streamer, KEDA, Crossplane, KCL) ; Modelplane ; les articles précédents de la série (parties 1 à 3). + +- [ ] **Step 4: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi. + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — Modelplane positioning, four lessons, references" +``` + +--- + +### Task 9: Les deux schémas + +**Files:** +- Create: `docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio` +- Create: `docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio` +- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png` +- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/canary-split.png` +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: les marqueurs `TODO-e2e` de schéma posés en tâches 3 et 4. +- Produces: deux `{{< img >}}` en place des marqueurs. + +- [ ] **Step 1: Schéma 1 — propriété du routage, avant/après** + +Utiliser la skill `drawio-skill`. Deux panneaux côte à côte. + +**Avant :** la claim `InferenceService` (à gauche) génère Deployment / Service / KEDA / metrics ; **séparément**, un `route.yaml` écrit à la main (à droite, couleur distincte, icône « main ») génère `Backend` / `AIServiceBackend` / `AIGatewayRoute`. Une flèche en pointillé barrée entre les deux, annotée « aucun lien — peut diverger ». Deux dérives à annoter : « modèle sans route → 404 » et « route orpheline → backend fantôme ». + +**Après :** une seule claim génère **tout**, routage compris. Le lien vers l'`AIGatewayRoute` passe par un portail annoté « Deployment Available=True (latch) ». + +- [ ] **Step 2: Schéma 2 — le split canary** + +**Un seul pod vLLM, un seul GPU L4.** Dans le pod : les poids du modèle de base (~15 Go) + deux adapters LoRA (quelques dizaines de Mo chacun : `sql-dpo`, `securecode`). + +En amont, l'`AIGatewayRoute` avec ses règles : +- requête `model: xplane-qwen-coder` → split 90 % base / 10 % `sql-dpo` (via `modelNameOverride`) +- requête `model: xplane-qwen-coder-sql-dpo` → 100 % `sql-dpo` (règle de pin) + +Annoter le point central : **les deux branches pointent le même `Backend`, donc le même pod, donc zéro GPU supplémentaire**. + +- [ ] **Step 3: Exporter en PNG et insérer dans l'article** + +Exporter les deux `.drawio` en PNG (largeur ~1200) dans le page bundle. Remplacer les marqueurs `TODO-e2e` de schéma par : + +```markdown +{{< img src="routing-ownership.png" alt="Propriété du routage : avant, deux sources de vérité ; après, une seule" width="1200" >}} +``` + +```markdown +{{< img src="canary-split.png" alt="Split canary : un pod, un GPU, le modèle de base et deux adapters LoRA" width="1200" >}} +``` + +- [ ] **Step 4: Vérifier et commiter** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` +Expected: build réussi ; les dérivées WebP sont générées dans `resources/_gen`. + +Run: `grep -c "TODO-e2e" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` +Expected: 4 (les marqueurs de schéma ont disparu ; restent les 4 marqueurs de données cluster). + +```bash +git add docs/architecture/ content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/ +git commit -m "docs(blog): part 4 — routing-ownership and canary-split diagrams" +``` + +--- + +### Task 10: Passe finale — titre, relecture de style, cohérence + +**Files:** +- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` + +**Interfaces:** +- Consumes: l'article complet. +- Produces: un article prêt à publier, à l'exception des `TODO-e2e`. + +- [ ] **Step 1: Trancher le titre** + +Le titre de travail (« Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit ») est **explicitement jugé insuffisant**. Proposer une short-list à l'auteur, avec le résumé (`summary`) correspondant. Pistes de départ, à enrichir : « Le modèle, pas le pod » ; « Un modèle, sa route, son canary » ; « InferenceService : ce que deux mois d'usage ont cassé » ; « Quatre manques, quatre champs YAML ». **Ne pas trancher seul** — c'est une décision d'auteur. + +- [ ] **Step 2: Relecture de style contre `ogenki-blog-style`** + +Vérifier point par point : +- Paragraphes de 2 à 5 phrases ; les phrases uniques sont **délibérées**. +- Rupture visuelle (liste, tableau, code, notice) tous les 3-4 paragraphes. +- Chaque terme technique en **gras** à sa première occurrence, suivi de sa définition. +- Aucune section ne se termine sur de l'auto-satisfaction. +- Les emoji de section sont présents et cohérents avec ceux de la partie 3. + +- [ ] **Step 3: Vérifier les liens internes et la cohérence des faits** + +Run: `grep -n "](/" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` +Expected: **aucun** lien `/en/post/...`. Tous les liens internes en `/fr/post/...`. + +Relire l'article contre la section « Faits techniques figés » de ce plan : aucune valeur inventée, aucun chiffre de performance non mesuré, le 57× de llm-d bien attribué comme externe et non reproduit. + +- [ ] **Step 4: Build de production et inventaire des `TODO-e2e`** + +Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -5` +Expected: build réussi, aucun warning sur le post. + +Run: `grep -n "TODO-e2e" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` +Expected: exactement 4 marqueurs — split canary observé, sortie `kubectl get isvc`, screenshot du dashboard `llm-gateway`, cold-start avec/sans streamer. Les lister à l'auteur : ce sont les seuls bloqueurs de publication. + +- [ ] **Step 5: Commit** + +```bash +git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +git commit -m "docs(blog): part 4 — final title, style pass and internal link check" +``` + +--- + +## Ce qui reste après ce plan + +- **Le passage e2e sur le cluster** (hors périmètre de ce plan, dépend de la PR #1559) remplit les 4 marqueurs `TODO-e2e`, après quoi `draft = true` saute. +- **La thumbnail** — à produire, comme pour les articles précédents. +- **La traduction anglaise** — un plan séparé, une fois la version FR figée. From 480afdf2a4a71a05c696f746d8ab98427dbe7dee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:07:02 +0200 Subject: [PATCH 03/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20scaffold=20part=204=20?= =?UTF-8?q?=E2=80=94=20LLM=20platform=20abstraction=20(FR)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 42 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 42 insertions(+) create mode 100644 content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md new file mode 100644 index 00000000..c668bc0b --- /dev/null +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -0,0 +1,42 @@ ++++ +author = "Smaine Kahlouch" +title = "Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit" +date = "2026-07-12" +summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Voici comment on les a comblés — canary LoRA à coût GPU nul compris." +featured = true +codeMaxLines = 30 +usePageBundles = true +toc = true +draft = true +series = ["Agentic AI"] +tags = ["ai", "kubernetes", "vllm", "crossplane", "platform-engineering"] +thumbnail = "thumbnail.png" ++++ + +{{% notice info "Série Agentic AI — Partie 4" %}} +Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on répare ce qui a cassé. +{{% /notice %}} + +## :dart: Objectifs + +## :mag: Ce qui clochait + +## :door: Le routage rejoint le modèle + +## :dna: LoRA en deux minutes + +## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU + +## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` + +## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert + +## :bar_chart: Mesurer le canary + +## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin + +## :telescope: Modelplane : évolution convergente + +## :thought_balloon: Dernières remarques + +## :bookmark: Références From 52128755b1ebca5386cd2c90b55e4673e5907271 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:12:04 +0200 Subject: [PATCH 04/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20intr?= =?UTF-8?q?o,=20objectives=20and=20the=20four=20gaps?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 88 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 88 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index c668bc0b..3e97cd46 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -17,10 +17,98 @@ thumbnail = "thumbnail.png" Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on répare ce qui a cassé. {{% /notice %}} +Ajouter un modèle à la plateforme, c'est un fichier YAML et un `git push`. Le pod démarre, les poids se chargent, la ressource passe `READY`. Et le client, lui, peut très bien prendre un `404` — parce que la **route** qui expose ce modèle sur la Gateway ne vit pas dans ce fichier. Elle vit dans un autre fichier, à côté, écrit à la main. + +Ce n'est pas un bug : c'est exactement le contrat que j'ai livré dans la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), il y a deux mois. La fondation, elle, a tenu — la **claim** (le manifeste YAML par lequel un utilisateur déclare *ce qu'il veut*, à charge pour la plateforme de produire les ressources Kubernetes correspondantes) fait toujours le job. Mais **la faire vivre** au quotidien a fait remonter quatre manques qui ne sont pas des détails d'implémentation : ce sont des trous dans l'abstraction elle-même. + +Pour que cet article se lise seul, voici ce que la partie 3 a livré — servir un modèle open-weight sur la plateforme tenait dans ces quelques lignes : + +```yaml +# apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml +apiVersion: cloud.ogenki.io/v1alpha1 +kind: InferenceService +metadata: + name: xplane-qwen-coder + namespace: llm +spec: + model: + repository: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct + revision: c03e6d358207e414f1eca0bb1891e29f1db0e242 + quantization: fp8 + contextWindow: 32768 + toolCallParser: hermes + gpu: + count: 1 + scaling: + minReplicas: 1 + maxReplicas: 2 +``` + +De cette claim, la **composition** Crossplane — le programme qui traduit la claim en ressources concrètes — tire le `Deployment` vLLM, le `Service`, le Job de préchargement des poids, les `CiliumNetworkPolicy`, le `ScaledObject` KEDA et les règles d'alerte. Une dizaine de ressources à partir d'une vingtaine de lignes. Ce qu'elle n'en tire pas, c'est **la manière dont on atteint le modèle**. + ## :dart: Objectifs +* Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — et ce qui casse quand elle ne le possède pas +* Voir un **canary LoRA** déplacer une fraction du trafic vers un fine-tune, **à coût GPU nul** : même pod, même GPU, aucun réplica supplémentaire +* Comprendre ce qu'est une **échappatoire encadrée** : laisser passer l'imprévu sans laisser trouer le contrat de service +* Rendre la topologie **découvrable** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement +* En tirer **quatre leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas + +{{% notice tip "Le code" %}} +Tout ce qui suit est dans [**cloud-native-ref**](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) (PR #1559). La composition `InferenceService` passe de la **v0.6.0** (celle de la partie 3, du 9 mai 2026) à la **v0.8.0**. +{{% /notice %}} + +--- + ## :mag: Ce qui clochait +Deux mois d'usage, quatre manques. Aucun n'est un incident spectaculaire — ce sont des frictions qui reviennent, et qui ont toutes la même origine : l'abstraction modélisait **le pod**, pas **le service rendu**. + +### 1. Deux sources de vérité + +La claim déclare *quel* modèle tourne. Un second fichier, `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`, déclare *comment* on l'atteint : c'est lui qui dit à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) que `model: xplane-qwen-coder` doit atterrir sur tel backend. Et ce fichier était **écrit à la main**. + +Autant l'assumer franchement : la partie 3 listait l'`AIGatewayRoute` parmi les ressources générées par la composition. C'était vrai de l'intention, pas du code. + +| Où c'est déclaré | Quoi | Qui l'écrit | +|---|---|---| +| `apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml` (la claim) | *quel* modèle tourne | l'utilisateur, via l'abstraction | +| `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` | *comment* on l'atteint | l'utilisateur, à la main | + +Deux fichiers qu'il faut penser à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune des deux ne fait de bruit : + +* **Un modèle sans route** — le pod tourne, le GPU est facturé, et la Gateway répond `404` à qui le demande. +* **Une route qui survit à son modèle** — la claim est supprimée, l'entrée de routage reste : un *backend fantôme* vers un `Service` qui n'existe plus. + +### 2. Aucune stratégie de rollout + +La bascule d'un modèle est **binaire**. On change `repository` et `revision`, Flux réconcilie, et 100 % du trafic part sur les nouveaux poids. Aucun palier, aucune fraction, aucun retour arrière progressif. + +C'est d'autant plus dommage que la composition savait déjà charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_ : un fine-tune léger, quelques dizaines de Mo, chargé **par-dessus** les poids du modèle de base, dans le même pod vLLM). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. + +### 3. Aucune échappatoire + +Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte. Vouloir essayer un flag vLLM une après-midi coûtait donc : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, et enfin Flux. Une release de plateforme pour un essai. + +Le réflexe inverse — un champ fourre-tout non contraint — est pire : il laisse l'utilisateur écraser `--served-model-name` ou `--port`, c'est-à-dire casser silencieusement le contrat sur lequel reposent le `Service`, les probes et la route. Faute de savoir encadrer, j'avais choisi d'interdire. + +### 4. Aucune découvrabilité + +`kubectl get isvc` dit qu'un modèle est prêt. Il ne dit pas **à quels noms il répond**. Pour répondre à une question aussi élémentaire que « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? », il fallait ouvrir le fichier de routage, le recouper avec les arguments vLLM du `Deployment`, et reconstituer la topologie à la main. Rétro-ingénierer sa propre plateforme pour savoir ce qu'elle expose : ce n'est plus une abstraction, c'est une devinette. + +--- + +Chacun de ces manques est comblé dans une section de cet article : + +| Le manque | Ce qui le comble | +|---|---| +| Deux sources de vérité | La composition **possède** le routage (`gateway.enabled`) | +| Aucune stratégie de rollout | Des **canaries LoRA** pondérés (`gateway.canaries`) | +| Aucune échappatoire | `spec.engineArgs`, encadré à l'admission | +| Aucune découvrabilité | `status.servedModels` et une colonne `SERVED MODELS` | + +Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »**. Ce que l'on déploie, c'est un modèle de base, *ses adapters*, *les noms sous lesquels on les atteint*, et *la fraction de trafic qui va à chacun*. Tant que l'abstraction ne modélise que le pod, tout le reste retombe sur l'humain — dans un fichier à côté, à la main. + ## :door: Le routage rejoint le modèle ## :dna: LoRA en deux minutes From 2c0c3b82362efb31771f6904ba21c1fdb92cf26c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:19:32 +0200 Subject: [PATCH 05/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20comp?= =?UTF-8?q?osition-owned=20gateway=20routing=20and=20the=20readiness=20lat?= =?UTF-8?q?ch?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 59 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 59 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 3e97cd46..92361871 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -111,6 +111,65 @@ Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unit ## :door: Le routage rejoint le modèle +Le second fichier n'existe plus. Un champ dans la claim, et la route naît, vit et meurt avec le modèle : + +```diff +# apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml + spec: + model: + repository: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct + revision: c03e6d358207e414f1eca0bb1891e29f1db0e242 + quantization: fp8 + contextWindow: 32768 + toolCallParser: hermes + gpu: + count: 1 ++ gateway: ++ enabled: true + scaling: + minReplicas: 1 + maxReplicas: 2 +``` + +Avec `gateway.enabled: true`, la composition ne rend plus seulement le pod : elle rend aussi les trois ressources qui décrivent **comment on l'atteint**, une série complète par claim. + +| Ressource générée | Ce qu'elle déclare | +|---|---| +| **`Backend`** | l'adresse réelle du modèle : le FQDN du `Service` de la claim, port `8000` | +| **`AIServiceBackend`** | le *dialecte* que parle ce backend : le schéma OpenAI | +| **`AIGatewayRoute`** | la règle de dispatch — quel `model:` atterrit sur quel backend — rattachée à la Gateway (`parentRef: ai-gateway/envoy-ai-gateway-system`) | + +Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède, exactement comme il possède déjà le `Deployment` ou le `ScaledObject`. Elles portent l'`ownerReference` de la claim, donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route — non pas parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* de la section précédente devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : il n'y a plus deux fichiers à garder synchronisés, il n'y en a plus qu'un. + + + +### Le latch de readiness + +Générer la route depuis la claim déplace toutefois une question qui, auparavant, était réglée à la main : **quand** la route doit-elle exister ? Deux échecs symétriques guettent, et ils font mal de façons opposées. + +* **Une route qui apparaît trop tôt.** La claim est appliquée, l'`AIGatewayRoute` est publiée dans la foulée — mais le premier réplica vLLM charge encore ses poids. La Gateway route alors vers un backend sans endpoint prêt, et le client prend un `404` ou un `503` en pleine face, sur un modèle que la plateforme prétend servir. +* **Une route qui disparaît trop vite.** Le réflexe inverse — retirer la route dès que le `Deployment` n'est plus disponible — transforme la moindre indisponibilité passagère (un rolling update, un pod évincé, un nœud GPU recyclé par Karpenter) en *flapping* : la route sort de la config Envoy, y revient trente secondes plus tard, et le client voit alterner « modèle inconnu » et « modèle disponible ». + +Le compromis retenu est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas le même prix. À la création, la route est **retenue** tant que le `Deployment` n'a pas atteint la condition `Available=True` : pas de route tant qu'aucun réplica ne peut répondre. Une fois publiée, en revanche, elle **ne sera plus jamais retirée**. C'est ce que j'appelle le **latch de readiness** : un portail à l'entrée, puis un verrou qui reste enclenché. Une indisponibilité transitoire reste un problème de *santé du backend* — les retries et le health checking d'Envoy sont faits pour ça — pas un problème de *topologie de routage*. + +Techniquement, le latch tient sur l'**`ocds`** (_observed composed resource state_) : l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation. La composition y cherche sa propre `AIGatewayRoute` ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert, et elle la rend de nouveau sans même regarder l'état du `Deployment`. + +{{% notice tip "Le détail qui aurait fini en incident" %}} +La composition **écrit** la route sous une clé de ressource, et la **relit** sous cette même clé au tour suivant. Deux chaînes de caractères, à deux endroits du code : si elles divergent — un renommage d'un côté seulement — la relecture ne trouve jamais rien, le latch ne s'enclenche jamais, et la route est retirée à la première indisponibilité passagère venue. Un bug invisible en test, qui ne se manifeste qu'en production, au pire moment. + +D'où une contrainte volontairement bête : les clés de lecture et d'écriture dérivent toutes deux d'une **constante unique** (`_gatewayRouteSuffix`). Elles ne peuvent pas diverger — il n'y a plus qu'une seule chaîne à renommer. +{{% /notice %}} + +### Une migration, pas un big bang + +Le basculement se fait modèle par modèle. `xplane-qwen-coder` passe en `gateway.enabled: true`, et **dans le même commit**, ses entrées sont retirées de `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`. Un seul commit, parce qu'un instant où les deux sources déclarent la même route serait exactement le désordre qu'on cherche à supprimer. Les trois autres modèles de la plateforme suivront dans une PR ultérieure. + +{{% notice note "La double comptabilité n'est pas encore morte" %}} +Soyons précis sur l'état réel : **un modèle sur quatre** est passé sous routage possédé par la composition. `route.yaml` existe toujours, il porte encore les trois autres, et il faut donc toujours y penser pour eux. Ce qui a changé, ce n'est pas que le fichier a disparu — c'est qu'il a cessé d'être *le seul* endroit possible, et qu'il a maintenant une date de péremption. +{{% /notice %}} + +Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devient intéressant : une route que l'on possède est une route que l'on peut **pondérer**. + ## :dna: LoRA en deux minutes ## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU From 24ff25ec6d8a6de85debe29c79199f45e86e52f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:25:59 +0200 Subject: [PATCH 06/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20fix?= =?UTF-8?q?=20ocds=20gloss,=20ownership=20chain=20and=20unhedged=20Envoy?= =?UTF-8?q?=20claim?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 92361871..f9bb12e0 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -139,7 +139,7 @@ Avec `gateway.enabled: true`, la composition ne rend plus seulement le pod : ell | **`AIServiceBackend`** | le *dialecte* que parle ce backend : le schéma OpenAI | | **`AIGatewayRoute`** | la règle de dispatch — quel `model:` atterrit sur quel backend — rattachée à la Gateway (`parentRef: ai-gateway/envoy-ai-gateway-system`) | -Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède, exactement comme il possède déjà le `Deployment` ou le `ScaledObject`. Elles portent l'`ownerReference` de la claim, donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route — non pas parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* de la section précédente devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : il n'y a plus deux fichiers à garder synchronisés, il n'y en a plus qu'un. +Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède, exactement comme il possède déjà le `Deployment` ou le `ScaledObject`. Elles portent l'`ownerReference` de la **ressource composite** — l'objet interne que Crossplane crée pour honorer la claim, et dont dépendent aussi le `Deployment` et les autres ressources générées — donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route — non pas parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* de la section précédente devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : il n'y a plus deux fichiers à garder synchronisés, il n'y en a plus qu'un. @@ -150,9 +150,9 @@ Générer la route depuis la claim déplace toutefois une question qui, auparava * **Une route qui apparaît trop tôt.** La claim est appliquée, l'`AIGatewayRoute` est publiée dans la foulée — mais le premier réplica vLLM charge encore ses poids. La Gateway route alors vers un backend sans endpoint prêt, et le client prend un `404` ou un `503` en pleine face, sur un modèle que la plateforme prétend servir. * **Une route qui disparaît trop vite.** Le réflexe inverse — retirer la route dès que le `Deployment` n'est plus disponible — transforme la moindre indisponibilité passagère (un rolling update, un pod évincé, un nœud GPU recyclé par Karpenter) en *flapping* : la route sort de la config Envoy, y revient trente secondes plus tard, et le client voit alterner « modèle inconnu » et « modèle disponible ». -Le compromis retenu est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas le même prix. À la création, la route est **retenue** tant que le `Deployment` n'a pas atteint la condition `Available=True` : pas de route tant qu'aucun réplica ne peut répondre. Une fois publiée, en revanche, elle **ne sera plus jamais retirée**. C'est ce que j'appelle le **latch de readiness** : un portail à l'entrée, puis un verrou qui reste enclenché. Une indisponibilité transitoire reste un problème de *santé du backend* — les retries et le health checking d'Envoy sont faits pour ça — pas un problème de *topologie de routage*. +Le compromis retenu est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas le même prix. À la création, la route est **retenue** tant que le `Deployment` n'a pas atteint la condition `Available=True` : pas de route tant qu'aucun réplica ne peut répondre. Une fois publiée, en revanche, elle **ne sera plus jamais retirée**. C'est ce que j'appelle le **latch de readiness** : un portail à l'entrée, puis un verrou qui reste enclenché. L'idée : une indisponibilité transitoire reste un problème de *santé du backend*, pas de *topologie de routage* — c'est aux retries et au health checking d'Envoy de l'absorber, pas à la route de disparaître puis de revenir. -Techniquement, le latch tient sur l'**`ocds`** (_observed composed resource state_) : l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation. La composition y cherche sa propre `AIGatewayRoute` ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert, et elle la rend de nouveau sans même regarder l'état du `Deployment`. +Techniquement, le latch tient sur l'**`ocds`** (_observed composed resources_) : l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation. La composition y cherche sa propre `AIGatewayRoute` ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert, et elle la rend de nouveau sans même regarder l'état du `Deployment`. {{% notice tip "Le détail qui aurait fini en incident" %}} La composition **écrit** la route sous une clé de ressource, et la **relit** sous cette même clé au tour suivant. Deux chaînes de caractères, à deux endroits du code : si elles divergent — un renommage d'un côté seulement — la relecture ne trouve jamais rien, le latch ne s'enclenche jamais, et la route est retirée à la première indisponibilité passagère venue. Un bug invisible en test, qui ne se manifeste qu'en production, au pire moment. From 2c01839dab6d745c8b04cc3e726e16584a0bb0d1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:30:51 +0200 Subject: [PATCH 07/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20LoRA?= =?UTF-8?q?=20primer=20and=20the=20zero-GPU=20weighted=20canary?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 85 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 85 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index f9bb12e0..00fd7c59 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -172,8 +172,93 @@ Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devie ## :dna: LoRA en deux minutes +La section précédente a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Comme tout ce qui suit repose dessus, il faut deux minutes pour dire précisément ce que c'est — et surtout ce que ça n'est **pas**. + +Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : quelques dizaines de Mo pour l'adapter, contre les ~15 Go de poids du modèle de base. + +De cette différence de nature découle la seule propriété qui compte pour la suite : **vLLM charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est un pod, un GPU, et **trois noms auxquels il répond**. + +Deux adapters sont déclarés sur `xplane-qwen-coder`, tous deux posés sur exactement le même modèle de base (`Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) : + +| `loraAdapters[].name` | Source HuggingFace | Spécialisation | +|---|---|---| +| `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo` | génération SQL | +| `xplane-qwen-coder-securecode` | `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode` | code sécurisé | + +Chaque entrée de `spec.loraAdapters` nomme l'adapter — c'est ce nom qu'un client mettra dans son champ `model` — et pointe un dépôt HuggingFace **piné au commit SHA**, exactement comme le modèle de base l'est déjà via `model.repository` / `model.revision`. Un fine-tune qui bouge sous les pieds du serving est une régression que personne ne voit venir. + +{{% notice note "Ces adapters, je ne les ai pas entraînés" %}} +Autant l'assumer : les deux adapters ci-dessus viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres. Je les ai retenus parce qu'ils se posent sur le modèle de base que la plateforme sert déjà — pas parce que j'ai évalué leur qualité. + +**Fine-tuner soi-même est un autre métier** : constitution du dataset, boucle d'entraînement, évaluation. Ce qui suit traite d'une question d'infrastructure — *comment expose-t-on progressivement un fine-tune au trafic réel ?* — pas d'une question de data science. J'y reviens dans « Et après ? ». +{{% /notice %}} + ## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU +Le scénario : `xplane-qwen-coder-sql-dpo` prétend être meilleur que le modèle de base sur la génération SQL. Sur un benchmark, peut-être. Sur **le** trafic — celui des vrais utilisateurs, avec leurs prompts et leurs fichiers à eux — la seule façon de le savoir est de lui en envoyer un peu. Dix pour cent, pendant quelques jours. + +Voilà ce que ça coûte dans la claim : + +```diff +# apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml + spec: + gateway: + enabled: true ++ canaries: ++ - adapter: xplane-qwen-coder-sql-dpo ++ weightPercent: 10 +``` + +Deux lignes utiles. Flux réconcilie, et une requête sur dix adressée à `xplane-qwen-coder` est désormais servie par le fine-tune. + +### Sous le capot : un split qui n'envoie rien ailleurs + +La règle de l'`AIGatewayRoute` qui répond au nom du modèle de base ne porte plus un seul `backendRef`, mais **un par entrée** : le backend de base d'abord, puis un backend par canary. Le backend de base conserve `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary prend son `weightPercent`, et chaque canary reçoit son propre `AIServiceBackend` (`-canary-`) porteur d'un champ décisif — **`modelNameOverride`**, qui vaut le nom de l'adapter *verbatim*. + +| `backendRef` | Poids | `modelNameOverride` | `Backend` visé | +|---|---|---|---| +| `AIServiceBackend` de base | **90** (`100 - 10`) | *(aucun)* | `xplane-qwen-coder` | +| `AIServiceBackend` de canary (`-canary-`) | **10** | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `xplane-qwen-coder` | + +Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend`** — le même `Service`, les mêmes pods, le même GPU. Rien n'est envoyé ailleurs, parce qu'il n'y a pas d'ailleurs. Tout ce que fait le canary, c'est **réétiqueter** 10 % des requêtes : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle avant que la requête n'atteigne vLLM, et vLLM — qui a déjà l'adapter en mémoire, puisqu'il l'a chargé au démarrage — la sert avec le fine-tune plutôt qu'avec les poids de base. + + + +C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de quelques dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. + + + +### Le canary n'écrase pas le nommage explicite + +Le split n'est pas le seul chemin vers un adapter, et c'est important : chaque entrée de `loraAdapters[]` reçoit **sa propre règle de routage** (`x-ai-eg-model: ` → backend de base, poids 100). Une requête qui nomme explicitement l'adapter est donc servie **à 100 % par cet adapter**, indépendamment du canary en cours. + +Les deux comportements coexistent, et c'est voulu : + +* **Le client qui demande `xplane-qwen-coder`** entre dans le split — 90 % base, 10 % fine-tune. C'est la population d'expérience : elle ne sait pas qu'elle en fait partie, et c'est précisément ce qui rend le signal intéressant. +* **Le client qui demande `xplane-qwen-coder-sql-dpo`** est **pinné** : il obtient l'adapter, toujours. C'est le mode d'usage explicite — celui de la partie 3 — et c'est aussi ce qui permet à une éval [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) de comparer deux modèles sans dépendre d'un tirage au sort. + +Autrement dit, le canary répond à « ce fine-tune tient-il face au trafic réel ? », le pin répond à « que vaut ce fine-tune, toutes choses égales par ailleurs ? ». Les deux questions sont légitimes, et aucune des deux ne doit désactiver l'autre. + +### Ce que l'admission refuse + +Un pourcentage de trafic est exactement le genre de champ où une faute de frappe se paie en production. Les garde-fous sont donc **à l'admission**, en CEL dans l'XRD : `kubectl apply` échoue, et la composition ne se déclenche même pas. + +* Des `canaries` **sans `gateway.enabled: true`** — une pondération sans route à pondérer. +* Un `canaries[].adapter` **absent de `loraAdapters[].name`** — on ne route pas vers un adapter que le pod ne charge pas. +* **Deux entrées visant le même adapter** — deux poids pour une seule cible, sans résolution évidente. +* Un `weightPercent` **hors de 1–99**. +* Une **somme des `weightPercent` supérieure à 99**. + +La dernière règle mérite qu'on s'y arrête, parce que le plafond « naturel » aurait été 100. À 100 %, le modèle de base ne reçoit plus rien : le canary absorbe tout le trafic. Ce n'est plus un canary, c'est un **remplacement déguisé en expérience** — et déclaré dans un champ dont le nom promet exactement le contraire. Un remplacement, ça se lit dans le champ qui le dit (`model.repository`, `model.revision`), ça ne se déduit pas d'un poids qui a discrètement atteint son maximum. + +Le plafond à **99** garantit donc qu'il reste toujours du trafic sur le modèle de base. Donc toujours une référence à laquelle comparer le canary, et toujours un chemin de retour immédiat : ramener le poids à 1, ou retirer l'entrée. + +{{% notice tip "Pourquoi un array dès le premier jour" %}} +`gateway.canaries` est un **array** (quatre entrées au maximum), alors que le besoin du jour tenait dans une seule. Un simple objet aurait suffi — et aurait été un piège : passer d'un objet à un array plus tard est un **breaking change** d'API. Nouvelle version du schéma, conversion, migration de toutes les claims existantes… pour un champ qui n'aura rien gagné entre-temps. + +Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme **Modelplane** — sur laquelle je reviens en fin d'article — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal, pas un exotisme. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL. Le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. +{{% /notice %}} + ## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` ## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert From aa07cb375b0769be05c84b4bf002e4b28145606b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:40:45 +0200 Subject: [PATCH 08/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20the?= =?UTF-8?q?=20engineArgs=20escape=20hatch=20and=20its=20CEL=20denylist?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 74 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 74 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 00fd7c59..1abe6f95 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -261,6 +261,80 @@ Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme ## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` +Ce troisième manque est le plus gênant à admettre, parce qu'il ne vient pas d'un oubli : il vient d'un refus. Le schéma de la claim n'expose que des champs curés, et j'avais délibérément décidé qu'il n'y aurait rien d'autre. + +Le problème, c'est le rythme de vLLM. Le moteur ajoute des flags à chaque release — une politique d'ordonnancement, un format de chargement, un backend d'attention — bien plus vite qu'une API de plateforme ne peut les modéliser un par un. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** + +Sauf qu'une API sans échappatoire ne bloque personne. Elle se fait **contourner**. On fait un `kubectl edit deployment`, on ajoute son flag, on teste — et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane, ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement lui-même, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. + +Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint, où l'on colle ce qu'on veut — n'est pas une solution non plus. Il ne fait que déplacer la casse : au lieu de sortir de l'abstraction pour la trouer, on la troue de l'intérieur, avec sa bénédiction. + +### Un champ, une contrainte de forme + +`spec.engineArgs` est un array de chaînes de caractères, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** aux arguments du serveur vLLM. Aucune traduction, aucun mapping, aucune opinion : ce que l'utilisateur écrit est exactement ce que le moteur reçoit. + +```yaml +# exemple : deux flags que le schéma curé ne modélise pas +spec: + model: + repository: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct + revision: c03e6d358207e414f1eca0bb1891e29f1db0e242 + engineArgs: + - --scheduling-policy=priority + - --max-num-batched-tokens=8192 +``` + +Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes de la liste. La raison tient à ce qui vient après : les entrées sont **inspectées à l'admission**, et une inspection qui regarde chaque entrée isolément est aveugle à un flag **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun, pris seul, ne ressemble à ce qu'on cherche. La forme normalisée n'est pas une préférence d'écriture, c'est la condition pour que la vérification qui suit soit une vérification. + +Les `engineArgs` sont concaténés **après** tous les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, donc le résultat est déterministe. Mais que l'on soit clair — **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service.** Un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne, par construction, le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. + +### Seize flags qui ne passeront pas + +Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, la composition ne se déclenche même pas, rien n'atteint le cluster. + +Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée doit commencer par `--`), et **seize règles de flags réservés, une par flag**. Le découpage peut sembler inutilement bavard — une seule règle bouclant sur une liste aurait fait le même travail de rejet. Elle aurait aussi produit le même message pour les seize : *« `engineArgs` contient un flag réservé »*. Un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag** — et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : + +| Flag réservé | Ce que répond l'admission | +|---|---| +| `--model` | `use spec.model.repository` | +| `--max-model-len` | `use spec.model.contextWindow` | +| `--max-num-seqs` | `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)` | +| `--gpu-memory-utilization` | `composition-managed (fixed at 0.92)` | +| `--enable-lora` | `use spec.loraAdapters` | +| `--port` | `serving-contract flag; the vLLM port is fixed at 8000 (Service/probes/Backend depend on it)` | + +*(Extrait — les seize flags sont listés dans le README de la composition.)* + +Prenez `--max-num-seqs`. C'est la taille du batch interne de vLLM, et c'est aussi le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3 : le `ScaledObject` divise `vllm:num_requests_running` par cette valeur pour obtenir un taux de saturation. Laissez un utilisateur la redéfinir dans `engineArgs`, et vLLM tourne avec un batch que l'autoscaler ignore — celui-ci continue de calculer un ratio contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. Même logique pour `--enable-lora` et `--lora-modules` : le routage canary réécrit le nom du modèle vers un adapter que le pod est **censé** avoir chargé au démarrage. + +### Le détail qui m'a le plus appris : `--port` et `--host` + +Ces deux-là sont réservés alors que **la composition ne les émet jamais**. Elle ne passe ni `--port`, ni `--host` à vLLM — elle laisse le moteur prendre ses valeurs par défaut : le port `8000`, et l'écoute sur toutes les interfaces. + +Sauf que ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving**. Le `targetPort` du `Service` vise 8000. Les probes de liveness et de readiness interrogent 8000. Le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Trois ressources générées, trois hypothèses silencieuses sur une valeur que personne n'a écrite nulle part. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. + +C'est la leçon que je retiens le plus volontiers de cette section, et elle n'a rien à voir avec les LLM : **la denylist d'une échappatoire doit couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Ce sont deux ensembles différents, et le second est celui qu'on oublie — parce qu'un défaut sur lequel on s'appuie sans le déclarer n'apparaît dans aucun diff. + +### Une seule source d'application + +Reste la question qui décide de tout : **où vit la denylist ?** + +La réponse tenue ici : **à un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne vérifie rien. Elle appende les `engineArgs` verbatim et fait confiance à l'admission — si le contenu est arrivé jusqu'à elle, c'est qu'il est passé. + +La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer. Une liste de seize flags dans l'XRD, une liste de seize flags dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune des deux ne fait de bruit** — un flag ajouté d'un côté seulement, et l'on obtient soit un flag accepté à l'admission puis silencieusement ignoré, soit un flag rejeté que la composition aurait très bien passé. C'est la même forme de bug que `route.yaml`. Autre fichier, autre sujet, même piège. + +Mais « un seul endroit » est une promesse qui doit **tenir dans le temps**, et elle est fragile : les seize flags réservés sont précisément ceux que la composition émet. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. + +{{% notice tip "Un test qui ne peut pas échouer ne prouve rien" %}} +Un test de cohérence entre deux listes a une propriété désagréable : il passe au vert le jour où on l'écrit, et il passerait tout aussi bien s'il ne testait rien du tout. Une faute de frappe dans le nom d'une variable, une assertion qui compare une liste vide à une liste vide — et vous obtenez le pire des artefacts : un test qui **rassure**. + +D'où l'étape suivante, qui n'a coûté que quelques minutes : **casser volontairement la denylist** (retirer un flag), relancer la suite, et vérifier que `test_engine_args_denylist_lockstep` **échoue bien**. C'est ce qu'on appelle une vérification par **mutation** : on introduit la faute exprès pour s'assurer que le filet la rattrape. Tant que vous n'avez pas vu un test rouge, vous n'avez pas de test — vous avez une ligne dans un rapport de CI. +{{% /notice %}} + +`engineArgs` ne rend donc pas la plateforme plus permissive : il rend sa permissivité **lisible**. Ce qui n'est pas listé passe, sans demander la permission à personne. Ce qui est listé est refusé à l'`apply`, avec le nom du champ à utiliser à la place. **Liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas.** + +Et c'est sans doute ce qui se transpose le mieux de tout cet article, GPU ou pas : toute API de plateforme finira par rencontrer un utilisateur qui a besoin de quelque chose qu'elle n'a pas prévu. Elle a le choix entre le lui donner **sous conditions**, ou le voir pris **sans conditions**. Il n'y a pas de troisième option — il y a seulement des équipes qui n'ont pas encore découvert laquelle des deux elles avaient choisie. + ## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert ## :bar_chart: Mesurer le canary From 1aeefc8d504f2b60106c942e9d6a1a9e5f594177 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:43:50 +0200 Subject: [PATCH 09/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20use?= =?UTF-8?q?=20the=20PR's=20real=20engineArgs=20example?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 9 +++++---- 1 file changed, 5 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 1abe6f95..ff0d41f3 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -274,17 +274,18 @@ Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint, où l'on colle `spec.engineArgs` est un array de chaînes de caractères, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** aux arguments du serveur vLLM. Aucune traduction, aucun mapping, aucune opinion : ce que l'utilisateur écrit est exactement ce que le moteur reçoit. ```yaml -# exemple : deux flags que le schéma curé ne modélise pas +# exemple : trois flags que le schéma curé ne modélise pas spec: model: repository: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct revision: c03e6d358207e414f1eca0bb1891e29f1db0e242 engineArgs: - - --scheduling-policy=priority - - --max-num-batched-tokens=8192 + - --enforce-eager + - --kv-cache-dtype=fp8 + - --rope-scaling={"rope_type":"yarn","factor":2.0} ``` -Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes de la liste. La raison tient à ce qui vient après : les entrées sont **inspectées à l'admission**, et une inspection qui regarde chaque entrée isolément est aveugle à un flag **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun, pris seul, ne ressemble à ce qu'on cherche. La forme normalisée n'est pas une préférence d'écriture, c'est la condition pour que la vérification qui suit soit une vérification. +Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes de la liste. La raison tient à ce qui vient après : les entrées sont **inspectées à l'admission**, et une inspection qui regarde chaque entrée isolément est aveugle à un flag **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun, pris seul, ne ressemble à ce qu'on cherche. La forme normalisée n'est pas une préférence d'écriture, c'est la condition pour que la vérification qui suit soit une vérification. Le troisième flag de l'exemple ci-dessus illustre bien la latitude que laisse cette forme : `--rope-scaling={"rope_type":"yarn","factor":2.0}` loge du JSON entier dans une seule entrée — la valeur peut contenir à peu près n'importe quoi, tant qu'aucun espace ne vient la couper en deux tokens. Les `engineArgs` sont concaténés **après** tous les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, donc le résultat est déterministe. Mais que l'on soit clair — **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service.** Un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne, par construction, le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. From 4ed168d951459c8369d74ab0a3f4d3d38c516f9b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:51:59 +0200 Subject: [PATCH 10/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20serv?= =?UTF-8?q?edModels=20discoverability=20and=20gen=5Fai=20canary=20attribut?= =?UTF-8?q?ion?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 79 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 79 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index ff0d41f3..fdaadc2d 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -338,8 +338,87 @@ Et c'est sans doute ce qui se transpose le mieux de tout cet article, GPU ou pas ## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert +`kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. Deux sections plus tôt, la question était encore triviale — un pod, un modèle, un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base, à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. + +C'est le quatrième manque, et il se comble par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée par la composition à chaque réconciliation : + +| Champ | Ce qu'il porte | +|---|---| +| `name` | le nom que le client écrira dans son champ `model` | +| `kind` | `base` (les poids du modèle) ou `adapter` (un LoRA posé par-dessus) | +| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic que cette entrée capte — présent uniquement là où une entrée de `gateway.canaries` en déclare une, donc jamais sur le modèle de base | + +Appliqué à `xplane-qwen-coder` tel que la claim le décrit à ce stade de l'article — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % sur l'un d'eux — le champ porte trois entrées : + +| `name` | `kind` | `canaryWeightPercent` | +|---|---|---| +| `xplane-qwen-coder` | `base` | — | +| `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `adapter` | `10` | +| `xplane-qwen-coder-securecode` | `adapter` | — | + +Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq` : la topologie complète du pod, à l'œil, dans la sortie la plus banale du quotidien. + + + +### C'est de la topologie, pas de la santé + +Un détail conditionne toute la lecture de ce champ : `servedModels` est calculé **depuis le spec seul**. La composition ne consulte ni l'`ocds`, ni l'état du `Deployment`, ni celui de la route — elle dérive la liste des noms de ce que la claim déclare, et de rien d'autre. Conséquence directe : le champ est peuplé **dès la première réconciliation**, avant que le pod n'existe, avant que la route ne soit publiée. + +C'est donc une projection de **topologie**, pas un signal de santé. Il répond à « à quels noms cette claim est-elle *censée* répondre ? », jamais à « répond-elle, là, maintenant ? ». Un modèle dont le pod est en `CrashLoopBackOff` affiche exactement les mêmes `servedModels` qu'un modèle en pleine forme — et c'est le comportement voulu, pas une lacune. + +Le contresens serait coûteux, autant le désamorcer tout de suite : la santé a déjà ses réponses, et elles sont ailleurs. La condition `READY` de la claim, le latch de readiness qui décide si la route existe, les métriques vLLM de la partie 3. Vouloir que `servedModels` dise aussi la santé reviendrait à attendre le `Deployment` pour peupler le champ — c'est-à-dire à le rendre vide précisément dans la situation où on le consulte le plus : quand quelque chose ne démarre pas et qu'on cherche à comprendre ce que ce truc était censé servir. + +{{% notice note "Le piège : un JSONPath wildcard dans une colonne" %}} +La colonne `SERVED MODELS` a d'abord pointé le JSONPath qui s'imposait naturellement : `.status.servedModels[*].name` — *tous* les noms de la liste. Elle n'en aurait affiché **qu'un seul**. + +Les colonnes de `kubectl get` ne sont pas rendues par le client. Elles sont produites côté serveur, par le **convertisseur de table** de l'API server, qui applique le JSONPath déclaré dans les `additionalPrinterColumns` du CRD — et n'en retient que la **première correspondance**. Une cellule de tableau est un scalaire, pas une liste : le wildcard ne boucle pas, il sélectionne. La colonne aurait donc affiché `xplane-qwen-coder`, et les deux adapters n'auraient existé nulle part. Le pire cas de figure : une valeur juste, et une réponse fausse à la question posée — une colonne censée révéler la topologie, qui en cache précisément la moitié intéressante. + +D'où un second champ, `status.servedModelsSummary` : un scalaire, les noms joints par des virgules, sur lequel la colonne pointe désormais. +{{% /notice %}} + +Deux champs pour une seule vérité, après un article passé à traquer les doubles sources — l'ironie mérite d'être adressée. La différence tient en ceci : `servedModelsSummary` n'est pas une seconde saisie, c'est une **fonction pure** de `servedModels`, calculée au même endroit, dans le même passage de la composition. Il n'existe aucun chemin par lequel les deux divergent. Le champ structuré reste l'API — celle que lisent un contrôleur, un script, un `-o jsonpath` ; le scalaire n'est qu'une projection pour le CLI. + +Et la leçon transposable est plus large que ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité.** C'est de la donnée correcte, rangée dans un endroit que personne ne regarde. + ## :bar_chart: Mesurer le canary +Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 10 % sur le fine-tune. Reste la seule question qui justifiait de le faire — **est-ce que ces 10 % se comportent mieux, ou moins bien, que les 90 % restants ?** Sans réponse, on n'a pas déployé un canary : on a détourné une fraction du trafic des utilisateurs vers autre chose, et on a croisé les doigts. **Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** D'où cette section ici, immédiatement après le split, et non reléguée dans une annexe « observabilité » : la mesure n'est pas l'accessoire de la fonctionnalité, elle en est la moitié. + +La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, TTFT, latence par token de sortie. Elle les a présentées ; il restait à les **brancher**. C'est ce que fait cette PR. + +Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue tout ce qui est spécifique aux LLM — lire le champ `model` dans le corps de la requête, appliquer le `modelNameOverride`, compter les tokens de la réponse. C'est donc lui, et lui seul, qui voit à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. Ce détail d'implémentation dicte la forme du scrape : + +* **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet de l'opérateur VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` +* **Namespace** : `envoy-gateway-system` +* **Port** : `1064`, le port d'administration de l'extproc + +Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil : la promesse de la partie 3, tenue par un objet de plus. + +### L'attribution canary vs base + +Ce qui rend l'attribution possible tient à une propriété déjà rencontrée : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter. Une requête tirée dans les 10 % n'atteint donc pas vLLM sous le nom `xplane-qwen-coder`, mais sous celui de `xplane-qwen-coder-sql-dpo` — et les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, séparent les deux populations sans qu'on ait rien à instrumenter. Le split de routage est **aussi**, et gratuitement, un split de mesure. + +Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** ne fait qu'exploiter ça : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. + +* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir une requête à travers un adapter LoRA passe-t-il par le même chemin de coût que la servir sur les poids de base ? C'est exactement ce que ces deux courbes, côte à côte, permettent de trancher. +* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dit si le fine-tune génère au même rythme. +* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, est un fine-tune plus cher. +* Le **volume de requêtes** de chaque branche — accessoirement, la vérification que le split fait bien ce qu'il annonce. + + + +### Ce que ces courbes ne disent pas + +Elles disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que la règle de pin décrite plus haut reprend tout son sens : une éval a besoin d'interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas de tomber dessus une fois sur dix. + +Les deux mesures sont complémentaires, et aucune ne se suffit. Le canary observe du trafic réel sans savoir ce qu'il vaut ; l'éval observe un jeu de tests connu sans savoir ce que fait le vrai trafic. Décider de promouvoir un fine-tune, c'est regarder les deux. + +{{% notice note "Ce qui n'est pas livré : les traces" %}} +L'AI Gateway sait exporter des **traces OTLP**, et la cible naturelle serait **VictoriaTraces**. Sur cette plateforme, l'export est **volontairement désactivé** : je n'ai pas vérifié la compatibilité du chemin d'ingestion OTLP entre les deux, et tant que ce n'est pas vérifié, la case reste décochée. + +Ce n'est pas de la prudence de façade. Livrer un export vers un endpoint qu'on n'a pas testé, c'est livrer une ligne de configuration qui donne l'**illusion** d'une capacité. Le jour où on en aurait besoin — une requête anormalement lente, et l'envie de savoir où part le temps entre la gateway, l'extproc et vLLM — on découvrirait qu'il n'y a rien au bout. Une case décochée est honnête ; une case cochée qui ne transporte rien ne l'est pas. +{{% /notice %}} + ## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin ## :telescope: Modelplane : évolution convergente From 8b1f99b6873eac96cdc2fef2fbeec88e6ef8e500 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 19:55:55 +0200 Subject: [PATCH 11/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20stat?= =?UTF-8?q?e=20canary=20metric=20attribution=20as=20an=20open=20question,?= =?UTF-8?q?=20not=20a=20fact?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 19 ++++++++++++------- 1 file changed, 12 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index fdaadc2d..ba2a778b 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -394,17 +394,22 @@ Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** ( Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil : la promesse de la partie 3, tenue par un objet de plus. -### L'attribution canary vs base +### L'attribution canary vs base : une question ouverte -Ce qui rend l'attribution possible tient à une propriété déjà rencontrée : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter. Une requête tirée dans les 10 % n'atteint donc pas vLLM sous le nom `xplane-qwen-coder`, mais sous celui de `xplane-qwen-coder-sql-dpo` — et les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, séparent les deux populations sans qu'on ait rien à instrumenter. Le split de routage est **aussi**, et gratuitement, un split de mesure. +Le routage repose sur une propriété déjà rencontrée : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. Une requête tirée dans les 10 % n'est donc pas servie sous le nom `xplane-qwen-coder`, mais sous celui de `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. -Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** ne fait qu'exploiter ça : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. +Reste une question que la PR #1559 laisse **explicitement ouverte**, et que je préfère nommer plutôt que deviner : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter surchargé** — celui que vLLM a réellement servi — ou au nom **du modèle de base** — celui que le client a demandé ? Rien, dans ce qui précède, ne permet de le déduire : seule une requête envoyée dans le canary, puis retrouvée (ou non) dans les séries sous le nom de l'adapter, le dira. -* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir une requête à travers un adapter LoRA passe-t-il par le même chemin de coût que la servir sur les poids de base ? C'est exactement ce que ces deux courbes, côte à côte, permettent de trancher. -* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dit si le fine-tune génère au même rythme. -* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, est un fine-tune plus cher. -* Le **volume de requêtes** de chaque branche — accessoirement, la vérification que le split fait bien ce qu'il annonce. +Ce n'est pas un détail cosmétique. Si l'attribution suit le nom surchargé, le split de routage est **aussi**, et gratuitement, un split de mesure : canary et base ont chacun leur série, sans rien à instrumenter. Si elle retombe sur le nom du modèle de base, canary et base se retrouvent mélangés dans la même série — et l'attribution que le dashboard promet de faire n'existe tout simplement pas. +Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** est construit sur le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : + +* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir une requête à travers un adapter LoRA passe-t-il par le même chemin de coût que la servir sur les poids de base ? Ce sont ces deux courbes, côte à côte, qui permettraient de le dire. +* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dirait si le fine-tune génère au même rythme. +* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, serait un fine-tune plus cher. +* Le **volume de requêtes** de chaque branche — accessoirement, de quoi vérifier que le split fait bien ce qu'il annonce. + + ### Ce que ces courbes ne disent pas From e25d6573e2e948182ecaeec4a1c72ce3d7af7c4a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:03:09 +0200 Subject: [PATCH 12/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20hedg?= =?UTF-8?q?e=20extproc=20behaviour=20and=20base-row=20canary=20weight?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 6 ++++-- 1 file changed, 4 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index ba2a778b..9b09d13b 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -356,6 +356,8 @@ Appliqué à `xplane-qwen-coder` tel que la claim le décrit à ce stade de l'ar | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `adapter` | `10` | | `xplane-qwen-coder-securecode` | `adapter` | — | + + Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq` : la topologie complète du pod, à l'œil, dans la sortie la plus banale du quotidien. @@ -386,7 +388,7 @@ Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 1 La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, TTFT, latence par token de sortie. Elle les a présentées ; il restait à les **brancher**. C'est ce que fait cette PR. -Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue tout ce qui est spécifique aux LLM — lire le champ `model` dans le corps de la requête, appliquer le `modelNameOverride`, compter les tokens de la réponse. C'est donc lui, et lui seul, qui voit à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. Ce détail d'implémentation dicte la forme du scrape : +Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM. Ce que ce sidecar fait précisément en interne n'est pas documenté dans les faits vérifiés de cette PR, mais le raisonnement de conception tient de lui-même : s'il y a un composant qui lit le champ `model` dans le corps de la requête, applique le `modelNameOverride` et compte les tokens de la réponse, c'est vraisemblablement celui-là, puisqu'il est le seul du chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est cette position qui en ferait le point naturel où brancher le scrape : * **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet de l'opérateur VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` * **Namespace** : `envoy-gateway-system` @@ -402,7 +404,7 @@ Reste une question que la PR #1559 laisse **explicitement ouverte**, et que je p Ce n'est pas un détail cosmétique. Si l'attribution suit le nom surchargé, le split de routage est **aussi**, et gratuitement, un split de mesure : canary et base ont chacun leur série, sans rien à instrumenter. Si elle retombe sur le nom du modèle de base, canary et base se retrouvent mélangés dans la même série — et l'attribution que le dashboard promet de faire n'existe tout simplement pas. -Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** est construit sur le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : +Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** vise le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : * La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir une requête à travers un adapter LoRA passe-t-il par le même chemin de coût que la servir sur les poids de base ? Ce sont ces deux courbes, côte à côte, qui permettraient de le dire. * La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dirait si le fine-tune génère au même rythme. From c96a25ab1f9f2619a8e9bef5b18558f721bbd8aa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:06:24 +0200 Subject: [PATCH 13/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20hedg?= =?UTF-8?q?e=20the=20base-row=20canaryWeightPercent=20claim=20in=20the=20s?= =?UTF-8?q?chema=20table?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 9b09d13b..b3da8739 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -346,7 +346,7 @@ C'est le quatrième manque, et il se comble par un champ de statut. `status.serv |---|---| | `name` | le nom que le client écrira dans son champ `model` | | `kind` | `base` (les poids du modèle) ou `adapter` (un LoRA posé par-dessus) | -| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic que cette entrée capte — présent uniquement là où une entrée de `gateway.canaries` en déclare une, donc jamais sur le modèle de base | +| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic que cette entrée capte — présent là où une entrée de `gateway.canaries` en déclare une (une entrée de canary ne peut viser qu'un adapter, jamais le modèle de base : reste à confirmer sur le cluster si le modèle de base porte pour autant son poids résiduel) | Appliqué à `xplane-qwen-coder` tel que la claim le décrit à ce stade de l'article — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % sur l'un d'eux — le champ porte trois entrées : From f6dbd6325f08419ad267d8afb0f56a3464106d9d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:08:46 +0200 Subject: [PATCH 14/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20endp?= =?UTF-8?q?oint=20picker,=20KEDA=20queue=20trigger,=20cold-start=20streami?= =?UTF-8?q?ng?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 61 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 61 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index b3da8739..fd58f0d9 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -428,6 +428,67 @@ Ce n'est pas de la prudence de façade. Livrer un export vers un endpoint qu'on ## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin +Tout ce qui précède décide **quel modèle** sert une requête. Personne n'a encore décidé **quel réplica**. Jusqu'ici, la réponse venait par défaut, sans que je l'aie choisie : le `Service` ClusterIP, et son **round-robin** — chaque requête au pod suivant, à tour de rôle. + +Sur du HTTP sans état, c'est exactement ce qu'on veut. Sur vLLM, c'est **hostile**, et pour deux raisons qui attaquent précisément ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : + +* **Il détruit la localité du prefix cache.** Le *prefix caching* réutilise le KV cache déjà calculé pour un préfixe partagé — en autocomplete, le fichier autour du curseur, identique d'une frappe à l'autre. Mais ce cache est **local à un pod**. Éparpiller à tour de rôle sur des réplicas différents des requêtes qui partagent leur préfixe, c'est garantir que chacun devra recalculer ce que le voisin a déjà en mémoire : du **prefill** (la passe de calcul initiale sur l'intégralité du prompt, avant le premier token généré) redondant, payé deux fois — en GPU, et en TTFT. +* **Il est aveugle à la charge.** Le tour de rôle ne regarde ni la file d'attente d'un pod, ni la pression sur son KV cache. Une requête peut donc atterrir sur un réplica au bord de la saturation pendant qu'un autre, juste à côté, tourne à vide. + +### Un flag, un sous-système + +L'**Endpoint Picker** (EPP) est le composant de la **Gateway API Inference Extension** (GAIE, v1.5.0 — dont l'objet `InferencePool` est GA depuis septembre 2025) qui prend cette décision à la place du round-robin : pour chaque requête, **lequel** des réplicas la servira. Et il la prend sur des données que la plateforme possédait déjà — il scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que celles collectées dans VictoriaMetrics depuis la partie 3, puis score chaque pod candidat sur quatre signaux : profondeur de la file d'attente, utilisation du KV cache, **affinité de préfixe** (ce pod a-t-il déjà en cache le préfixe de cette requête ?), et présence de l'adapter LoRA demandé. + +Côté claim, ça tient en un booléen : + +```diff + spec: + gateway: + enabled: true ++ endpointPicker: ++ enabled: true +``` + +Derrière ce booléen, la composition rend cinq ressources : + +| Ressource générée | Ce qu'elle apporte | +|---|---| +| **`HelmRelease`** (chart `inferencepool`, v1.5.0) | l'installation de l'EPP | +| **`InferencePool`** | l'ensemble des réplicas à scorer — scopé aux pods de **sa propre claim** (`matchLabels: {app.kubernetes.io/name: }`), jamais cross-modèle | +| **Deployment EPP** | le service de scoring lui-même | +| **`CiliumNetworkPolicy`** | le default-deny du pod EPP : il ne parle qu'à ce qu'il doit parler | +| **`VMServiceScrape`** | l'EPP est à son tour observé, comme tout le reste | + +Les deux dernières lignes méritent qu'on s'y arrête, parce qu'elles sont la vraie thèse de cette section : **la sécurité n'est pas la note de bas de page de cette liste, elle en est le plancher.** Le pod EPP arrive avec sa politique réseau default-deny et satisfait le profil **PSS restricted** (*Pod Security Standards* : le niveau le plus strict de Kubernetes — pas de privilèges, pas de root, système de fichiers en lecture seule). Personne n'a eu à y penser, personne n'a eu à s'en souvenir : c'est ce que la plateforme émet, parce qu'un utilisateur a coché une case. + +### KEDA et l'EPP ne se disputent rien + +Le réflexe, en lisant « il route vers le pod le moins chargé », est d'y voir un doublon de l'autoscaler. Ce n'en est pas un : **ils opèrent à deux échelles de temps différentes.** KEDA décide **combien** de réplicas doivent exister — en dizaines de secondes, le temps qu'un pod démarre et, s'il faut un nœud, que Karpenter le provisionne. L'EPP décide **lequel** des réplicas existants sert la requête qui arrive — en millisecondes, sur le chemin de la requête. Les deux lisent les mêmes signaux de saturation vLLM ; ils en tirent des décisions de nature différente. + +C'est d'ailleurs le bon moment pour un troisième trigger KEDA, ajouté au passage dans cette PR. Aux deux de la partie 3 — `vllm:num_requests_running` rapporté à `maxNumSeqs`, et `vllm:gpu_cache_usage_perc` — s'ajoute **`vllm:num_requests_waiting`** (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) : le nombre de requêtes que vLLM a acceptées mais n'a pas encore commencé à traiter. C'est le signal de pression **le plus précoce** des trois — la file grossit avant que le batch ne sature. Les triggers KEDA se combinent en **OR** : le premier qui franchit son seuil déclenche le scale-up. + +Sur le chiffre, restons honnête. Le projet **llm-d** rapporte jusqu'à **57× d'amélioration du TTFT** face au round-robin sous charge. C'est une mesure **externe**, faite par d'autres, sur leur charge et leur matériel — **je ne l'ai pas reproduite ici**, et elle décrit vraisemblablement un cas où le prefix cache a beaucoup à donner. Je la cite pour l'ordre de grandeur du levier, pas comme un résultat de cette plateforme. + +{{% notice warning "EPP et canary : il faut choisir" %}} +Les deux fonctionnalités les plus visibles de cette PR sont **mutuellement exclusives**. Une claim qui active `gateway.endpointPicker` avec un `gateway.canaries` non vide est **rejetée à l'admission** — `kubectl apply` échoue. + +Ce n'est pas un raccourci de la composition, c'est une contrainte de l'objet : un `backendRef` qui pointe une `InferencePool` ne supporte **ni `weight`, ni `modelNameOverride`** — c'est-à-dire exactement les deux mécanismes sur lesquels repose le canary — et une seule `InferencePool` est admise par règle de routage. Il n'y a donc rien à composer : le canary pondéré et le routage intelligent parlent deux langages de `backendRef` différents. + +Il faut donc choisir, aujourd'hui : **le canary pondéré, ou le scoring par réplica.** Et un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une combinaison acceptée qui ignorerait silencieusement l'une des deux — un poids déclaré dans la claim que rien n'applique dans le cluster, c'est très précisément le genre de mensonge que le reste de cet article passe son temps à traquer. +{{% /notice %}} + +{{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} +La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid en stockant les poids sur un **PVC S3 Files** : un pod vLLM monte le volume au lieu de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon, en aval : la lecture de ces ~15 Go depuis le volume vers la VRAM. + +Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là — il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU **au fil de la lecture**, au lieu d'attendre que tout soit chargé en mémoire hôte. Il est embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, et s'active par `model.streaming` **sur le chemin PVC déjà en place** : rien à changer au stockage. + +Ses flags rejoignent la **denylist `engineArgs`**, et c'est la même règle qu'à la section précédente — dès qu'un champ curé pilote un flag, ce flag n'est plus à écrire à la main. + +Deux capacités du streamer sont en revanche **descopées** : le chargement `s3://` direct (sans PVC) et le résolveur LoRA. Toutes deux demandent **vLLM v0.9.0**, que l'image ne fournit pas encore. Et combien de secondes tout cela fait-il gagner, réellement ? Je ne l'ai pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. +{{% /notice %}} + + + ## :telescope: Modelplane : évolution convergente ## :thought_balloon: Dernières remarques From ac3df8c54c88b1af6e2e699975bc11cffb0eb405 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:20:04 +0200 Subject: [PATCH 15/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20trim?= =?UTF-8?q?=20the=20endpoint=20picker=20section,=20attribute=20the=20strea?= =?UTF-8?q?mer=20mechanism?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 36 ++++++++----------- 1 file changed, 15 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index fd58f0d9..11f90115 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -428,16 +428,14 @@ Ce n'est pas de la prudence de façade. Livrer un export vers un endpoint qu'on ## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin -Tout ce qui précède décide **quel modèle** sert une requête. Personne n'a encore décidé **quel réplica**. Jusqu'ici, la réponse venait par défaut, sans que je l'aie choisie : le `Service` ClusterIP, et son **round-robin** — chaque requête au pod suivant, à tour de rôle. +Tout ce qui précède décide **quel modèle** sert une requête. Reste **quel réplica** — tranché par défaut par le `Service` ClusterIP et son **round-robin** (chaque requête au pod suivant). Sur vLLM, c'est **hostile**, pour deux raisons qui attaquent ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : -Sur du HTTP sans état, c'est exactement ce qu'on veut. Sur vLLM, c'est **hostile**, et pour deux raisons qui attaquent précisément ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : - -* **Il détruit la localité du prefix cache.** Le *prefix caching* réutilise le KV cache déjà calculé pour un préfixe partagé — en autocomplete, le fichier autour du curseur, identique d'une frappe à l'autre. Mais ce cache est **local à un pod**. Éparpiller à tour de rôle sur des réplicas différents des requêtes qui partagent leur préfixe, c'est garantir que chacun devra recalculer ce que le voisin a déjà en mémoire : du **prefill** (la passe de calcul initiale sur l'intégralité du prompt, avant le premier token généré) redondant, payé deux fois — en GPU, et en TTFT. -* **Il est aveugle à la charge.** Le tour de rôle ne regarde ni la file d'attente d'un pod, ni la pression sur son KV cache. Une requête peut donc atterrir sur un réplica au bord de la saturation pendant qu'un autre, juste à côté, tourne à vide. +* **Il détruit la localité du prefix cache.** Le **prefix caching** réutilise le **KV cache** (les activations déjà calculées pour un préfixe donné), local à un pod. Éparpiller des requêtes qui partagent leur préfixe force chaque réplica à recalculer ce que son voisin a déjà en mémoire : du **prefill** (le calcul initial sur tout le prompt) redondant, payé deux fois, en GPU et en TTFT. +* **Il est aveugle à la charge.** Round-robin ne regarde ni la file d'attente d'un pod ni la pression sur son KV cache. Une requête peut atterrir sur un réplica saturé pendant qu'un autre tourne à vide. ### Un flag, un sous-système -L'**Endpoint Picker** (EPP) est le composant de la **Gateway API Inference Extension** (GAIE, v1.5.0 — dont l'objet `InferencePool` est GA depuis septembre 2025) qui prend cette décision à la place du round-robin : pour chaque requête, **lequel** des réplicas la servira. Et il la prend sur des données que la plateforme possédait déjà — il scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que celles collectées dans VictoriaMetrics depuis la partie 3, puis score chaque pod candidat sur quatre signaux : profondeur de la file d'attente, utilisation du KV cache, **affinité de préfixe** (ce pod a-t-il déjà en cache le préfixe de cette requête ?), et présence de l'adapter LoRA demandé. +L'**Endpoint Picker** (EPP), composant de la **Gateway API Inference Extension** (GAIE, v1.5.0 ; `InferencePool` GA depuis septembre 2025), décide **lequel** des réplicas sert chaque requête. Il score chaque pod sur les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà : file d'attente, KV cache, affinité de préfixe, adapter LoRA présent. Côté claim, ça tient en un booléen : @@ -454,37 +452,33 @@ Derrière ce booléen, la composition rend cinq ressources : | Ressource générée | Ce qu'elle apporte | |---|---| | **`HelmRelease`** (chart `inferencepool`, v1.5.0) | l'installation de l'EPP | -| **`InferencePool`** | l'ensemble des réplicas à scorer — scopé aux pods de **sa propre claim** (`matchLabels: {app.kubernetes.io/name: }`), jamais cross-modèle | +| **`InferencePool`** | les réplicas à scorer, scopés à **sa propre claim**, jamais cross-modèle | | **Deployment EPP** | le service de scoring lui-même | -| **`CiliumNetworkPolicy`** | le default-deny du pod EPP : il ne parle qu'à ce qu'il doit parler | -| **`VMServiceScrape`** | l'EPP est à son tour observé, comme tout le reste | - -Les deux dernières lignes méritent qu'on s'y arrête, parce qu'elles sont la vraie thèse de cette section : **la sécurité n'est pas la note de bas de page de cette liste, elle en est le plancher.** Le pod EPP arrive avec sa politique réseau default-deny et satisfait le profil **PSS restricted** (*Pod Security Standards* : le niveau le plus strict de Kubernetes — pas de privilèges, pas de root, système de fichiers en lecture seule). Personne n'a eu à y penser, personne n'a eu à s'en souvenir : c'est ce que la plateforme émet, parce qu'un utilisateur a coché une case. +| **`CiliumNetworkPolicy`** | default-deny du pod EPP | +| **`VMServiceScrape`** | l'EPP est aussi observé | ### KEDA et l'EPP ne se disputent rien -Le réflexe, en lisant « il route vers le pod le moins chargé », est d'y voir un doublon de l'autoscaler. Ce n'en est pas un : **ils opèrent à deux échelles de temps différentes.** KEDA décide **combien** de réplicas doivent exister — en dizaines de secondes, le temps qu'un pod démarre et, s'il faut un nœud, que Karpenter le provisionne. L'EPP décide **lequel** des réplicas existants sert la requête qui arrive — en millisecondes, sur le chemin de la requête. Les deux lisent les mêmes signaux de saturation vLLM ; ils en tirent des décisions de nature différente. +Le réflexe est d'y voir un doublon de l'autoscaler. Ce n'en est pas un : **ils opèrent à deux échelles de temps différentes.** KEDA décide **combien** de réplicas exister, en dizaines de secondes ; l'EPP décide **lequel** des réplicas existants sert la requête, en millisecondes. Les deux lisent les mêmes signaux vLLM, pour des décisions différentes. -C'est d'ailleurs le bon moment pour un troisième trigger KEDA, ajouté au passage dans cette PR. Aux deux de la partie 3 — `vllm:num_requests_running` rapporté à `maxNumSeqs`, et `vllm:gpu_cache_usage_perc` — s'ajoute **`vllm:num_requests_waiting`** (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) : le nombre de requêtes que vLLM a acceptées mais n'a pas encore commencé à traiter. C'est le signal de pression **le plus précoce** des trois — la file grossit avant que le batch ne sature. Les triggers KEDA se combinent en **OR** : le premier qui franchit son seuil déclenche le scale-up. +Troisième trigger KEDA ajouté au passage : aux deux de la partie 3 s'ajoute **`vllm:num_requests_waiting`** (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) — les requêtes acceptées mais pas encore traitées, le signal de pression **le plus précoce** des trois. Les triggers se combinent en **OR** : le premier à franchir son seuil déclenche le scale-up. Sur le chiffre, restons honnête. Le projet **llm-d** rapporte jusqu'à **57× d'amélioration du TTFT** face au round-robin sous charge. C'est une mesure **externe**, faite par d'autres, sur leur charge et leur matériel — **je ne l'ai pas reproduite ici**, et elle décrit vraisemblablement un cas où le prefix cache a beaucoup à donner. Je la cite pour l'ordre de grandeur du levier, pas comme un résultat de cette plateforme. {{% notice warning "EPP et canary : il faut choisir" %}} -Les deux fonctionnalités les plus visibles de cette PR sont **mutuellement exclusives**. Une claim qui active `gateway.endpointPicker` avec un `gateway.canaries` non vide est **rejetée à l'admission** — `kubectl apply` échoue. +Les deux fonctionnalités les plus visibles de cette PR sont **mutuellement exclusives**. Une claim qui active `gateway.endpointPicker` avec un `gateway.canaries` non vide est **rejetée à l'admission**. -Ce n'est pas un raccourci de la composition, c'est une contrainte de l'objet : un `backendRef` qui pointe une `InferencePool` ne supporte **ni `weight`, ni `modelNameOverride`** — c'est-à-dire exactement les deux mécanismes sur lesquels repose le canary — et une seule `InferencePool` est admise par règle de routage. Il n'y a donc rien à composer : le canary pondéré et le routage intelligent parlent deux langages de `backendRef` différents. +La cause est structurelle : un `backendRef` pointant une `InferencePool` ne supporte **ni `weight`, ni `modelNameOverride`** — les deux mécanismes du canary — et une seule `InferencePool` est admise par règle. Rien à composer : ils parlent deux langages de `backendRef` incompatibles. -Il faut donc choisir, aujourd'hui : **le canary pondéré, ou le scoring par réplica.** Et un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une combinaison acceptée qui ignorerait silencieusement l'une des deux — un poids déclaré dans la claim que rien n'applique dans le cluster, c'est très précisément le genre de mensonge que le reste de cet article passe son temps à traquer. +Il faut donc choisir, aujourd'hui. Un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une combinaison silencieusement incomplète. {{% /notice %}} {{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} -La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid en stockant les poids sur un **PVC S3 Files** : un pod vLLM monte le volume au lieu de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon, en aval : la lecture de ces ~15 Go depuis le volume vers la VRAM. - -Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là — il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU **au fil de la lecture**, au lieu d'attendre que tout soit chargé en mémoire hôte. Il est embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, et s'active par `model.streaming` **sur le chemin PVC déjà en place** : rien à changer au stockage. +La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files**, évitant de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon : la lecture de ces poids depuis le volume vers la VRAM. -Ses flags rejoignent la **denylist `engineArgs`**, et c'est la même règle qu'à la section précédente — dès qu'un champ curé pilote un flag, ce flag n'est plus à écrire à la main. +Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs`. -Deux capacités du streamer sont en revanche **descopées** : le chargement `s3://` direct (sans PVC) et le résolveur LoRA. Toutes deux demandent **vLLM v0.9.0**, que l'image ne fournit pas encore. Et combien de secondes tout cela fait-il gagner, réellement ? Je ne l'ai pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. +Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? Pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. {{% /notice %}} From 808a763be9655505e6a999fdcf299657cbc4751b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:24:13 +0200 Subject: [PATCH 16/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20Mode?= =?UTF-8?q?lplane=20positioning,=20four=20lessons,=20references?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 91 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 91 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 11f90115..d17a8a07 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -485,6 +485,97 @@ Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le rés ## :telescope: Modelplane : évolution convergente +Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet que l'on gère. Un `ModelService` déclare le service rendu, un `ModelEndpoint` déclare la manière dont on l'atteint — et l'endpoint est **retenu tant que le workload n'est pas prêt à répondre**. + + + +Autant le dire franchement : c'est la thèse de cet article, écrite par d'autres. Le découpage entre ce que l'équipe plateforme possède et ce que l'équipe ML déclare, le refus de publier une route vers un backend qui n'a pas encore chargé ses poids — tout y est. Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. + +Sur la chronologie, coupons court : leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme (9 mai 2026), et je n'en tire rien du tout. Ce n'est pas une course, personne n'a copié personne — c'est une **évolution convergente**, deux équipes qui butent sur le même mur et en sortent avec le même plan. Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est autre chose : une **grille de revue comparative**. Des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. + +### Eux vont large, ici on va profond + +La différence n'est pas de qualité, elle est de **périmètre** — et c'est ce qui rend la comparaison lisible. + +| | Modelplane | `InferenceService` (ici) | +|---|---|---| +| **Unité gérée** | la **flotte** : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | **un seul cluster** | +| **Placement** | un scheduler choisit où poser chaque réplica | Karpenter, dans le cluster | +| **Moteur d'inférence** | agnostique (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires) | **couplé à vLLM**, avec une échappatoire | +| **Maturité** | v0.1, API annoncée comme instable | v0.8.0, en GitOps sur un cluster réel | + +Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas**. Cette plateforme est une référence mono-cluster ; prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. + +En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées que leur v0.1 n'adresse pas à ce jour : le **canary pondéré implémenté**, et pas seulement spécifié — leur design décrit des endpoints pondérés, cet article montre le trafic effectivement splitté, validé à l'admission et couvert par des tests ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces ; et le **GitOps de bout en bout**, où la claim est la seule chose qu'un utilisateur écrit. + +Et surtout, leurs propres docs le disent : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Ce ne sont pas deux réponses concurrentes, ce sont deux étages. + +### Ce que leur revue a changé, ici + +C'est le point le plus intéressant, et le plus honnête : leur design a **modifié le code de cette PR**, et pas à la marge. Ce qu'il apporte tient en une discipline — la **forward-compatibilité** : concevoir un champ non pour le besoin du jour, mais pour que le besoin du mois prochain n'impose pas de casser l'API. + +* **Des arrays plutôt que des objets.** Le champ `gateway.canaries` de la section canary est un array **dès le premier jour**, alors qu'une seule entrée suffisait au besoin. Passer d'un objet à un array plus tard est un breaking change ; l'inverse est gratuit. +* **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. +* **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** L'échappatoire `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. + +Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des seize flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; l'échappatoire est là pour qu'il ne devienne pas une prison. + +--- + ## :thought_balloon: Dernières remarques +Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **honnête** : ce que la claim déclare est enfin ce que le cluster fait. Et le chemin pour y arriver a produit quatre leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. + +* **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. +* **Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping.** Les deux erreurs sont symétriques, elles ne coûtent pas le même prix. Portail à la création, latch ensuite. +* **Une API sans échappatoire finit contournée ; une échappatoire sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. +* **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. + +Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes les quatre : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. + +### Et après ? + +Le chaînon vraiment manquant, c'est le premier de cette liste : **fine-tuner mon propre adapter**. Les deux LoRA de cet article viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres ; le canary sait donc exposer progressivement un fine-tune au trafic réel, mais il n'a encore jamais servi à valider *le mien*. C'est là que la boucle se ferme — et c'est un autre métier, que je n'ai pas encore fait. + +* **`s3://` en chargement direct et le résolveur LoRA** — les deux capacités descopées de cette PR, qui demandent vLLM v0.9.0. De quoi supprimer le dernier détour par le PVC. +* **Les traces OTLP vers VictoriaTraces** — case volontairement décochée aujourd'hui, à cocher le jour où la compatibilité du chemin d'ingestion sera vérifiée, pas avant. +* **Les trois modèles restants**, à basculer sous routage possédé par la composition — et, dans le même mouvement, la suppression définitive de `route.yaml`. C'est ce commit-là, et pas celui de cette PR, qui tuera pour de bon la double comptabilité. + +{{% notice note "Où en est la validation, exactement" %}} +Autant être précis sur ce qui est **prouvé** au moment où j'écris ces lignes : + +* `kcl test` : **44/44 PASS**, dont le lockstep XRD ↔ composition vérifié par mutation. +* `./scripts/validate-kcl-compositions.sh` : **exit 0**. +* `crossplane render` puis Polaris, contre le **tag réel** de la composition (`0.8.0-pr1559`) : les ressources rendues sont celles décrites ici, et elles passent le durcissement. + +Et ce qui **attend encore le passage e2e sur le cluster** : le split de trafic réellement observé, l'attribution `gen_ai` du canary, la sortie de la colonne `SERVED MODELS`, et le gain de cold-start du streamer. Tant que ces mesures ne sont pas faites, elles ne sont pas dans cet article — ni en chiffres, ni en captures d'écran. +{{% /notice %}} + +--- + ## :bookmark: Références + +### Le code + +- [`cloud-native-ref`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) — la plateforme complète +- [PR #1559](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559) — la composition `InferenceService` v0.6.0 → **v0.8.0** +- [`docs/specs/`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/tree/main/docs/specs) — les specs de cette PR : **002** (routage possédé + canary), **003** (`engineArgs` et `servedModels`), **004** (InferencePool + Endpoint Picker), **005** (cold-start / Model Streamer), **006** (observabilité `gen_ai`) + +### Composants techniques + +- [Envoy AI Gateway](https://aigateway.envoyproxy.io/) — la porte d'entrée compatible OpenAI, et ses [métriques `gen_ai`](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/) +- [Gateway API Inference Extension](https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension) — `InferencePool` et Endpoint Picker +- [Run:ai Model Streamer](https://github.com/run-ai/runai-model-streamer) — chargement concurrent des poids vers la VRAM +- [KEDA](https://keda.sh/) — autoscaling sur métriques vLLM +- [Crossplane](https://www.crossplane.io/) — le moteur de composition +- [KCL](https://www.kcl-lang.io/) — le langage dans lequel la composition est écrite + +### Évolution convergente + +- [Modelplane](https://github.com/modelplaneai/modelplane) — le plan de contrôle d'inférence des créateurs de Crossplane, à l'échelle de la flotte + +### Articles précédents de la série + +- [Agentic Coding : concepts et cas concrets](/fr/post/series/agentic_ai/ai-coding-agent/) — Partie 1 +- [Quelques mois avec Claude Code : tips et workflows](/fr/post/series/agentic_ai/ai-coding-tips/) — Partie 2 +- [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) — Partie 3 From 64da21675dd31fd53f9436b8259bf10b95aa8822 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:28:00 +0200 Subject: [PATCH 17/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20corr?= =?UTF-8?q?ect=20Modelplane's=20API=20names=20from=20the=20source=20docs?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 6 ++---- 1 file changed, 2 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index d17a8a07..27733e01 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -485,11 +485,9 @@ Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le rés ## :telescope: Modelplane : évolution convergente -Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet que l'on gère. Un `ModelService` déclare le service rendu, un `ModelEndpoint` déclare la manière dont on l'atteint — et l'endpoint est **retenu tant que le workload n'est pas prêt à répondre**. +Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet que l'on gère. Leur API porte la même séparation que celle-ci défend : côté équipe plateforme, `InferenceCluster` et `InferenceClass` déclarent la capacité disponible ; côté équipe ML, `ModelDeployment` et `ModelService` déclarent le modèle à faire tourner et le service qui l'expose ; le tout est servi par une `InferenceGateway` commune aux deux. - - -Autant le dire franchement : c'est la thèse de cet article, écrite par d'autres. Le découpage entre ce que l'équipe plateforme possède et ce que l'équipe ML déclare, le refus de publier une route vers un backend qui n'a pas encore chargé ses poids — tout y est. Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. +Autant le dire franchement : c'est la thèse de cet article, écrite par d'autres. Le découpage entre ce que l'équipe plateforme possède et ce que l'équipe ML déclare — `InferenceCluster`/`InferenceClass` d'un côté, `ModelDeployment`/`ModelService` de l'autre — est exactement celui que cette plateforme applique entre la composition et la claim. Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. Sur la chronologie, coupons court : leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme (9 mai 2026), et je n'en tire rien du tout. Ce n'est pas une course, personne n'a copié personne — c'est une **évolution convergente**, deux équipes qui butent sur le même mur et en sortent avec le même plan. Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est autre chose : une **grille de revue comparative**. Des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. From 21111842ecc6a8cbb06f9d7628dbd315be76ecaa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 20:35:43 +0200 Subject: [PATCH 18/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20diff?= =?UTF-8?q?erentiate=20on=20what=20this=20platform=20has,=20not=20on=20Mod?= =?UTF-8?q?elplane's=20gaps?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 27733e01..6dca299c 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -504,7 +504,7 @@ La différence n'est pas de qualité, elle est de **périmètre** — et c'est c Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas**. Cette plateforme est une référence mono-cluster ; prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. -En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées que leur v0.1 n'adresse pas à ce jour : le **canary pondéré implémenté**, et pas seulement spécifié — leur design décrit des endpoints pondérés, cet article montre le trafic effectivement splitté, validé à l'admission et couvert par des tests ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces ; et le **GitOps de bout en bout**, où la claim est la seule chose qu'un utilisateur écrit. +En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées ici : le **canary pondéré implémenté** — le trafic est effectivement splitté entre adapters LoRA, validé à l'admission, couvert par des tests, à coût GPU nul ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces de vLLM ; et le **GitOps de bout en bout** — tout ce qui précède arrive par Flux depuis un commit git, la claim restant la seule chose qu'un utilisateur écrit. Et surtout, leurs propres docs le disent : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Ce ne sont pas deux réponses concurrentes, ce sont deux étages. From d33185a7bbad5599370ceb49b6cfe783468184f0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 21:20:20 +0200 Subject: [PATCH 19/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20trim?= =?UTF-8?q?=20engineArgs,=20servedModels=20and=20metrics=20sections?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 98 ++++++++----------- 1 file changed, 41 insertions(+), 57 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 6dca299c..99318fae 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -261,17 +261,15 @@ Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme ## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` -Ce troisième manque est le plus gênant à admettre, parce qu'il ne vient pas d'un oubli : il vient d'un refus. Le schéma de la claim n'expose que des champs curés, et j'avais délibérément décidé qu'il n'y aurait rien d'autre. +Ce troisième manque ne vient pas d'un oubli : il vient d'un refus. Le schéma de la claim n'expose que des champs curés, et j'avais délibérément décidé qu'il n'y aurait rien d'autre. Le problème, c'est le rythme de vLLM : le moteur ajoute des flags à chaque release, bien plus vite qu'une API de plateforme ne peut les modéliser un par un. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** -Le problème, c'est le rythme de vLLM. Le moteur ajoute des flags à chaque release — une politique d'ordonnancement, un format de chargement, un backend d'attention — bien plus vite qu'une API de plateforme ne peut les modéliser un par un. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** +Sauf qu'une API sans échappatoire ne bloque personne : elle se fait **contourner**. Un `kubectl edit deployment`, le flag ajouté à la main, et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. -Sauf qu'une API sans échappatoire ne bloque personne. Elle se fait **contourner**. On fait un `kubectl edit deployment`, on ajoute son flag, on teste — et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane, ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement lui-même, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. - -Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint, où l'on colle ce qu'on veut — n'est pas une solution non plus. Il ne fait que déplacer la casse : au lieu de sortir de l'abstraction pour la trouer, on la troue de l'intérieur, avec sa bénédiction. +Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. ### Un champ, une contrainte de forme -`spec.engineArgs` est un array de chaînes de caractères, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** aux arguments du serveur vLLM. Aucune traduction, aucun mapping, aucune opinion : ce que l'utilisateur écrit est exactement ce que le moteur reçoit. +`spec.engineArgs` est un array de chaînes, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** aux arguments du serveur vLLM. Aucune traduction, aucun mapping, aucune opinion : ce que l'utilisateur écrit est exactement ce que le moteur reçoit. ```yaml # exemple : trois flags que le schéma curé ne modélise pas @@ -285,15 +283,15 @@ spec: - --rope-scaling={"rope_type":"yarn","factor":2.0} ``` -Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes de la liste. La raison tient à ce qui vient après : les entrées sont **inspectées à l'admission**, et une inspection qui regarde chaque entrée isolément est aveugle à un flag **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun, pris seul, ne ressemble à ce qu'on cherche. La forme normalisée n'est pas une préférence d'écriture, c'est la condition pour que la vérification qui suit soit une vérification. Le troisième flag de l'exemple ci-dessus illustre bien la latitude que laisse cette forme : `--rope-scaling={"rope_type":"yarn","factor":2.0}` loge du JSON entier dans une seule entrée — la valeur peut contenir à peu près n'importe quoi, tant qu'aucun espace ne vient la couper en deux tokens. +Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes. Les entrées sont en effet **inspectées à l'admission**, une par une, et une inspection qui les regarde isolément serait aveugle à un flag réservé **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun ne ressemble, pris seul, à ce qu'on cherche. -Les `engineArgs` sont concaténés **après** tous les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, donc le résultat est déterministe. Mais que l'on soit clair — **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service.** Un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne, par construction, le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. +Les `engineArgs` sont concaténés **après** les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, le résultat déterministe. Mais **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service** : un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. ### Seize flags qui ne passeront pas -Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, la composition ne se déclenche même pas, rien n'atteint le cluster. +Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, rien n'atteint le cluster. -Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée doit commencer par `--`), et **seize règles de flags réservés, une par flag**. Le découpage peut sembler inutilement bavard — une seule règle bouclant sur une liste aurait fait le même travail de rejet. Elle aurait aussi produit le même message pour les seize : *« `engineArgs` contient un flag réservé »*. Un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag** — et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : +Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **seize règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les seize — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**, et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : | Flag réservé | Ce que répond l'admission | |---|---| @@ -306,49 +304,41 @@ Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute en *(Extrait — les seize flags sont listés dans le README de la composition.)* -Prenez `--max-num-seqs`. C'est la taille du batch interne de vLLM, et c'est aussi le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3 : le `ScaledObject` divise `vllm:num_requests_running` par cette valeur pour obtenir un taux de saturation. Laissez un utilisateur la redéfinir dans `engineArgs`, et vLLM tourne avec un batch que l'autoscaler ignore — celui-ci continue de calculer un ratio contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. Même logique pour `--enable-lora` et `--lora-modules` : le routage canary réécrit le nom du modèle vers un adapter que le pod est **censé** avoir chargé au démarrage. - -### Le détail qui m'a le plus appris : `--port` et `--host` +Prenez `--max-num-seqs` : c'est le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3. Laissez un utilisateur le redéfinir, et l'autoscaler continue de calculer son taux de saturation contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. -Ces deux-là sont réservés alors que **la composition ne les émet jamais**. Elle ne passe ni `--port`, ni `--host` à vLLM — elle laisse le moteur prendre ses valeurs par défaut : le port `8000`, et l'écoute sur toutes les interfaces. +Deux flags méritent un arrêt particulier, parce que **la composition ne les émet jamais** : `--port` et `--host`. Elle laisse le moteur prendre ses défauts — le port `8000`, l'écoute sur toutes les interfaces — et pourtant elle les réserve. Ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving** : le `targetPort` du `Service` vise 8000, les probes interrogent 8000, le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. -Sauf que ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving**. Le `targetPort` du `Service` vise 8000. Les probes de liveness et de readiness interrogent 8000. Le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Trois ressources générées, trois hypothèses silencieuses sur une valeur que personne n'a écrite nulle part. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. - -C'est la leçon que je retiens le plus volontiers de cette section, et elle n'a rien à voir avec les LLM : **la denylist d'une échappatoire doit couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Ce sont deux ensembles différents, et le second est celui qu'on oublie — parce qu'un défaut sur lequel on s'appuie sans le déclarer n'apparaît dans aucun diff. +La leçon dépasse les LLM : **la denylist d'une échappatoire doit couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Le second ensemble est celui qu'on oublie, parce qu'il n'apparaît dans aucun diff. ### Une seule source d'application -Reste la question qui décide de tout : **où vit la denylist ?** - -La réponse tenue ici : **à un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne vérifie rien. Elle appende les `engineArgs` verbatim et fait confiance à l'admission — si le contenu est arrivé jusqu'à elle, c'est qu'il est passé. +Reste la question qui décide de tout : **où vit la denylist ?** À **un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne vérifie rien : elle appende les `engineArgs` verbatim et fait confiance à l'admission. -La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer. Une liste de seize flags dans l'XRD, une liste de seize flags dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune des deux ne fait de bruit** — un flag ajouté d'un côté seulement, et l'on obtient soit un flag accepté à l'admission puis silencieusement ignoré, soit un flag rejeté que la composition aurait très bien passé. C'est la même forme de bug que `route.yaml`. Autre fichier, autre sujet, même piège. +La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer — une liste de seize flags dans l'XRD, une autre dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune ne fait de bruit.** Même forme de bug que `route.yaml` : autre fichier, même piège. -Mais « un seul endroit » est une promesse qui doit **tenir dans le temps**, et elle est fragile : les seize flags réservés sont précisément ceux que la composition émet. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. +Mais « un seul endroit » est une promesse fragile : les seize flags réservés sont précisément ceux que la composition émet. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. {{% notice tip "Un test qui ne peut pas échouer ne prouve rien" %}} -Un test de cohérence entre deux listes a une propriété désagréable : il passe au vert le jour où on l'écrit, et il passerait tout aussi bien s'il ne testait rien du tout. Une faute de frappe dans le nom d'une variable, une assertion qui compare une liste vide à une liste vide — et vous obtenez le pire des artefacts : un test qui **rassure**. +Un test de cohérence entre deux listes a une propriété désagréable : il passe au vert le jour où on l'écrit, et il passerait tout aussi bien s'il ne testait rien du tout. Une faute de frappe dans un nom de variable, une assertion qui compare une liste vide à une liste vide — et vous obtenez le pire des artefacts : un test qui **rassure**. -D'où l'étape suivante, qui n'a coûté que quelques minutes : **casser volontairement la denylist** (retirer un flag), relancer la suite, et vérifier que `test_engine_args_denylist_lockstep` **échoue bien**. C'est ce qu'on appelle une vérification par **mutation** : on introduit la faute exprès pour s'assurer que le filet la rattrape. Tant que vous n'avez pas vu un test rouge, vous n'avez pas de test — vous avez une ligne dans un rapport de CI. +D'où l'étape suivante : **casser volontairement la denylist**, relancer la suite, et vérifier que `test_engine_args_denylist_lockstep` **échoue bien**. C'est une vérification par **mutation** : on introduit la faute exprès pour s'assurer que le filet la rattrape. Tant que vous n'avez pas vu un test rouge, vous n'avez pas de test — vous avez une ligne dans un rapport de CI. {{% /notice %}} `engineArgs` ne rend donc pas la plateforme plus permissive : il rend sa permissivité **lisible**. Ce qui n'est pas listé passe, sans demander la permission à personne. Ce qui est listé est refusé à l'`apply`, avec le nom du champ à utiliser à la place. **Liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas.** -Et c'est sans doute ce qui se transpose le mieux de tout cet article, GPU ou pas : toute API de plateforme finira par rencontrer un utilisateur qui a besoin de quelque chose qu'elle n'a pas prévu. Elle a le choix entre le lui donner **sous conditions**, ou le voir pris **sans conditions**. Il n'y a pas de troisième option — il y a seulement des équipes qui n'ont pas encore découvert laquelle des deux elles avaient choisie. - ## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert -`kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. Deux sections plus tôt, la question était encore triviale — un pod, un modèle, un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base, à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. +`kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. La question était triviale tant qu'un pod servait un modèle sous un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base et à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. -C'est le quatrième manque, et il se comble par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée par la composition à chaque réconciliation : +C'est le quatrième manque, comblé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : | Champ | Ce qu'il porte | |---|---| | `name` | le nom que le client écrira dans son champ `model` | | `kind` | `base` (les poids du modèle) ou `adapter` (un LoRA posé par-dessus) | -| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic que cette entrée capte — présent là où une entrée de `gateway.canaries` en déclare une (une entrée de canary ne peut viser qu'un adapter, jamais le modèle de base : reste à confirmer sur le cluster si le modèle de base porte pour autant son poids résiduel) | +| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic captée, là où `gateway.canaries` en déclare une — un canary ne peut viser qu'un adapter, jamais le modèle de base | -Appliqué à `xplane-qwen-coder` tel que la claim le décrit à ce stade de l'article — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % sur l'un d'eux — le champ porte trois entrées : +Sur `xplane-qwen-coder` — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % sur l'un d'eux — le champ porte trois entrées : | `name` | `kind` | `canaryWeightPercent` | |---|---|---| @@ -358,72 +348,66 @@ Appliqué à `xplane-qwen-coder` tel que la claim le décrit à ce stade de l'ar -Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq` : la topologie complète du pod, à l'œil, dans la sortie la plus banale du quotidien. +Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq`. ### C'est de la topologie, pas de la santé -Un détail conditionne toute la lecture de ce champ : `servedModels` est calculé **depuis le spec seul**. La composition ne consulte ni l'`ocds`, ni l'état du `Deployment`, ni celui de la route — elle dérive la liste des noms de ce que la claim déclare, et de rien d'autre. Conséquence directe : le champ est peuplé **dès la première réconciliation**, avant que le pod n'existe, avant que la route ne soit publiée. - -C'est donc une projection de **topologie**, pas un signal de santé. Il répond à « à quels noms cette claim est-elle *censée* répondre ? », jamais à « répond-elle, là, maintenant ? ». Un modèle dont le pod est en `CrashLoopBackOff` affiche exactement les mêmes `servedModels` qu'un modèle en pleine forme — et c'est le comportement voulu, pas une lacune. +Un détail conditionne toute la lecture de ce champ : `servedModels` est calculé **depuis le spec seul**. La composition ne consulte ni l'`ocds`, ni l'état du `Deployment`, ni celui de la route — elle dérive la liste des noms de ce que la claim déclare. Le champ est donc peuplé **dès la première réconciliation**, avant même que le pod n'existe. -Le contresens serait coûteux, autant le désamorcer tout de suite : la santé a déjà ses réponses, et elles sont ailleurs. La condition `READY` de la claim, le latch de readiness qui décide si la route existe, les métriques vLLM de la partie 3. Vouloir que `servedModels` dise aussi la santé reviendrait à attendre le `Deployment` pour peupler le champ — c'est-à-dire à le rendre vide précisément dans la situation où on le consulte le plus : quand quelque chose ne démarre pas et qu'on cherche à comprendre ce que ce truc était censé servir. +C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé. Il répond à « à quels noms cette claim est-elle *censée* répondre ? », jamais à « répond-elle, là, maintenant ? ». Un pod en `CrashLoopBackOff` affiche les mêmes `servedModels` qu'un modèle en pleine forme — c'est le comportement voulu, pas une lacune. La santé, elle, a déjà ses réponses ailleurs : la condition `READY`, le latch de readiness, les métriques vLLM de la partie 3. {{% notice note "Le piège : un JSONPath wildcard dans une colonne" %}} La colonne `SERVED MODELS` a d'abord pointé le JSONPath qui s'imposait naturellement : `.status.servedModels[*].name` — *tous* les noms de la liste. Elle n'en aurait affiché **qu'un seul**. -Les colonnes de `kubectl get` ne sont pas rendues par le client. Elles sont produites côté serveur, par le **convertisseur de table** de l'API server, qui applique le JSONPath déclaré dans les `additionalPrinterColumns` du CRD — et n'en retient que la **première correspondance**. Une cellule de tableau est un scalaire, pas une liste : le wildcard ne boucle pas, il sélectionne. La colonne aurait donc affiché `xplane-qwen-coder`, et les deux adapters n'auraient existé nulle part. Le pire cas de figure : une valeur juste, et une réponse fausse à la question posée — une colonne censée révéler la topologie, qui en cache précisément la moitié intéressante. +Les colonnes de `kubectl get` ne sont pas rendues par le client, mais côté serveur, par le **convertisseur de table** de l'API server, qui applique le JSONPath des `additionalPrinterColumns` du CRD — et n'en retient que la **première correspondance**. Une cellule de tableau est un scalaire, pas une liste : le wildcard ne boucle pas, il sélectionne. La colonne aurait donc affiché `xplane-qwen-coder`, et les deux adapters n'auraient existé nulle part. D'où un second champ, `status.servedModelsSummary` : un scalaire, les noms joints par des virgules, sur lequel la colonne pointe désormais. {{% /notice %}} -Deux champs pour une seule vérité, après un article passé à traquer les doubles sources — l'ironie mérite d'être adressée. La différence tient en ceci : `servedModelsSummary` n'est pas une seconde saisie, c'est une **fonction pure** de `servedModels`, calculée au même endroit, dans le même passage de la composition. Il n'existe aucun chemin par lequel les deux divergent. Le champ structuré reste l'API — celle que lisent un contrôleur, un script, un `-o jsonpath` ; le scalaire n'est qu'une projection pour le CLI. +Deux champs pour une seule vérité, après un article passé à traquer les doubles sources — l'ironie mérite d'être adressée. Mais `servedModelsSummary` n'est pas une seconde saisie : c'est une **fonction pure** de `servedModels`, calculée dans le même passage de la composition, et il n'existe aucun chemin par lequel les deux divergent. Le champ structuré reste l'API ; le scalaire n'est qu'une projection pour le CLI. -Et la leçon transposable est plus large que ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité.** C'est de la donnée correcte, rangée dans un endroit que personne ne regarde. +Et la leçon dépasse ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité.** C'est de la donnée correcte, rangée dans un endroit que personne ne regarde. ## :bar_chart: Mesurer le canary -Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 10 % sur le fine-tune. Reste la seule question qui justifiait de le faire — **est-ce que ces 10 % se comportent mieux, ou moins bien, que les 90 % restants ?** Sans réponse, on n'a pas déployé un canary : on a détourné une fraction du trafic des utilisateurs vers autre chose, et on a croisé les doigts. **Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** D'où cette section ici, immédiatement après le split, et non reléguée dans une annexe « observabilité » : la mesure n'est pas l'accessoire de la fonctionnalité, elle en est la moitié. +Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 10 % sur le fine-tune. Reste la seule question qui justifiait de le faire — **est-ce que ces 10 % se comportent mieux, ou moins bien, que les 90 % restants ?** Sans réponse, on n'a pas déployé un canary : on a détourné du trafic utilisateur vers autre chose en croisant les doigts. **Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** -La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, TTFT, latence par token de sortie. Elle les a présentées ; il restait à les **brancher**. C'est ce que fait cette PR. +La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, TTFT, latence par token de sortie. Il restait à les **brancher**. -Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM. Ce que ce sidecar fait précisément en interne n'est pas documenté dans les faits vérifiés de cette PR, mais le raisonnement de conception tient de lui-même : s'il y a un composant qui lit le champ `model` dans le corps de la requête, applique le `modelNameOverride` et compte les tokens de la réponse, c'est vraisemblablement celui-là, puisqu'il est le seul du chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est cette position qui en ferait le point naturel où brancher le scrape : +Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM, seul sur le chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est là que le scrape se branche : -* **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet de l'opérateur VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` +* **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` * **Namespace** : `envoy-gateway-system` * **Port** : `1064`, le port d'administration de l'extproc -Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil : la promesse de la partie 3, tenue par un objet de plus. +Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil. ### L'attribution canary vs base : une question ouverte -Le routage repose sur une propriété déjà rencontrée : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. Une requête tirée dans les 10 % n'est donc pas servie sous le nom `xplane-qwen-coder`, mais sous celui de `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. +`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM : une requête tirée dans les 10 % est servie sous le nom `xplane-qwen-coder-sql-dpo`, pas `xplane-qwen-coder`. -Reste une question que la PR #1559 laisse **explicitement ouverte**, et que je préfère nommer plutôt que deviner : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter surchargé** — celui que vLLM a réellement servi — ou au nom **du modèle de base** — celui que le client a demandé ? Rien, dans ce qui précède, ne permet de le déduire : seule une requête envoyée dans le canary, puis retrouvée (ou non) dans les séries sous le nom de l'adapter, le dira. +Reste une question que la PR #1559 laisse **explicitement ouverte**, et que je préfère nommer plutôt que deviner : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter surchargé** — celui que vLLM a servi — ou au nom **du modèle de base** — celui que le client a demandé ? Seule une requête envoyée dans le canary, puis retrouvée (ou non) sous le nom de l'adapter, le dira. -Ce n'est pas un détail cosmétique. Si l'attribution suit le nom surchargé, le split de routage est **aussi**, et gratuitement, un split de mesure : canary et base ont chacun leur série, sans rien à instrumenter. Si elle retombe sur le nom du modèle de base, canary et base se retrouvent mélangés dans la même série — et l'attribution que le dashboard promet de faire n'existe tout simplement pas. +Ce n'est pas un détail cosmétique. Si l'attribution suit le nom surchargé, le split de routage est **aussi**, gratuitement, un split de mesure. Sinon, canary et base se mélangent dans la même série, et l'attribution que le dashboard promet n'existe pas. -Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** vise le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base, sur la même fenêtre de temps et le même trafic réel. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : +Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** vise le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : -* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir une requête à travers un adapter LoRA passe-t-il par le même chemin de coût que la servir sur les poids de base ? Ce sont ces deux courbes, côte à côte, qui permettraient de le dire. +* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir via un adapter LoRA coûte-t-il le même chemin que servir sur les poids de base ? * La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dirait si le fine-tune génère au même rythme. -* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, serait un fine-tune plus cher. -* Le **volume de requêtes** de chaque branche — accessoirement, de quoi vérifier que le split fait bien ce qu'il annonce. +* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, est un fine-tune plus cher. +* Le **volume de requêtes** de chaque branche — de quoi vérifier que le split fait ce qu'il annonce. -### Ce que ces courbes ne disent pas - -Elles disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que la règle de pin décrite plus haut reprend tout son sens : une éval a besoin d'interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas de tomber dessus une fois sur dix. - -Les deux mesures sont complémentaires, et aucune ne se suffit. Le canary observe du trafic réel sans savoir ce qu'il vaut ; l'éval observe un jeu de tests connu sans savoir ce que fait le vrai trafic. Décider de promouvoir un fine-tune, c'est regarder les deux. +Ces courbes disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que la règle de pin reprend tout son sens : une éval doit interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas tomber dessus une fois sur dix. Promouvoir un fine-tune, c'est regarder les deux. {{% notice note "Ce qui n'est pas livré : les traces" %}} -L'AI Gateway sait exporter des **traces OTLP**, et la cible naturelle serait **VictoriaTraces**. Sur cette plateforme, l'export est **volontairement désactivé** : je n'ai pas vérifié la compatibilité du chemin d'ingestion OTLP entre les deux, et tant que ce n'est pas vérifié, la case reste décochée. +L'AI Gateway sait exporter des **traces OTLP**, et la cible naturelle serait **VictoriaTraces**. Sur cette plateforme, l'export est **volontairement désactivé** : je n'ai pas vérifié la compatibilité du chemin d'ingestion OTLP entre les deux, et tant que ce n'est pas fait, la case reste décochée. -Ce n'est pas de la prudence de façade. Livrer un export vers un endpoint qu'on n'a pas testé, c'est livrer une ligne de configuration qui donne l'**illusion** d'une capacité. Le jour où on en aurait besoin — une requête anormalement lente, et l'envie de savoir où part le temps entre la gateway, l'extproc et vLLM — on découvrirait qu'il n'y a rien au bout. Une case décochée est honnête ; une case cochée qui ne transporte rien ne l'est pas. +Livrer un export vers un endpoint qu'on n'a pas testé, c'est livrer une ligne de configuration qui donne l'**illusion** d'une capacité : le jour où on voudrait savoir où part le temps entre la gateway, l'extproc et vLLM, on découvrirait qu'il n'y a rien au bout. Une case décochée est honnête ; une case cochée qui ne transporte rien ne l'est pas. {{% /notice %}} ## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin From df90b955e16ee97e6488a1b0bb0fe77465ba2f29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 21:33:32 +0200 Subject: [PATCH 20/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20rout?= =?UTF-8?q?ing-ownership=20and=20canary-split=20diagrams?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/canary-split.png | Bin 0 -> 522601 bytes .../llm-platform-abstraction/index.md | 4 +- .../routing-ownership.png | Bin 0 -> 691416 bytes .../llm-gateway-routing-ownership.drawio | 173 ++++++++++++++++++ .../architecture/llm-lora-canary-split.drawio | 108 +++++++++++ 5 files changed, 283 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/canary-split.png create mode 100644 content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png create mode 100644 docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio create mode 100644 docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/canary-split.png b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/canary-split.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..418b113c893234e1ac264273ccdc05007c3af7bb GIT binary patch literal 522601 zcmZ^~byyrr6EB<)oZ!JNxJz)i;O=h0W%0!=c<=zh-Q9h0cU|0FgS%f&&Uxkg-g}>? z|CpVvsp+n+s;T-_b%=tTI3heQ{JVGW5G5r~GaQD$`=R__=xvA<}Wo3rSx zvwPCN2wDdBL1I1x~<=P;N^3PNej&>2{3F83l z4r-BlL*$^iE9^;?uY`yAxPJuF)LBW?*f(yRhLsxAFt%%536&6XLSy(;m`}7g3CH~( zp>3Bzi~S|qmS?7`&tB7ov_%7Xw&59fsj2vTuDZ&`f7U&a@;(B4+d2SiWya-~^$TT+ z?R#msNQeLIlpBKIU;DOg9aLU(CX}|j_7jDPPn@}sAE)|&oJIWJ^O!}8( zw-J4zt{qd$2Q8g-l$AnG^uN=T&fl<2suo)T(hUA1>Cd**f4044lqrFTRWBdLnc4sb zYLiBDryR7T>Wyc6d6X-;4335nFIAp5s$L7ChYUW@C|=CE0jZ!XOg= zo9Ttx2dKAS14|ztQYT%}ii)_nCM&3Wc9AgXUq8rqZ;7a%qmuna-Lhc^D!1o_?Ockx zGS9vCI4i?Hofx*+;`IIZZhRilM*bA=wjH)C8lNFNRav@=Qzzi;f0Z_1R0QtDB*(BB zB5Vkx{h_}Q>!^BK69Kz*Zj>*g9(k%M$2erGD?9pa8zy!BM<=)Gq5jh7pA9(o*g~?h z=(@hAu7ksue&w`%%o64>f20>7Vy54L(lu^AsXB(h&W1HNgI{3v_kVwM`)32iA2nZ% zx0^XAI|DWwX4*Lc@dI#x=6!I6TEpsZ=mw58OOzEF-p$7H0u(5vm z{dMaC6H1`@zqC1SBs+vnL_-9y;{5-=Zdu}Q zM>L06e5(OT%!ndXyS%P5Ha_7G5>vrwb5NnmCisut|9MT*#^2K`$7A(VC^#sI1Cro{ zDZQF;e)TFQ-5vpEPa|E#7+>CrNKUbV5J_QCx80e+&1*^&-tm21e4(VSDNT_&&-ghR zaFYez#*o1u{yUm?9CVC)M|)Jx z)w^Fho>^d>y5n{=?Nv@CZL`zZXJyF){k^T1sk~ZKEFh)jo$bYWwo7^vPUHeRfk2p@ zS7KePS(?#qIvDu5`E<+fKhl5m34eU=Hb{u*LWx{LX{+160LjtsU8vn|jVp+s*o$n0 zc0q=!zS4a~ZL6?^O@`Z}O<-v=D76lW1agK>imR!?fq^rS~!=Z z)l~;x$1gdxQQHwYiW(rZ8G}3z7qQ#>|BtNb{*e_1i(LphS;$sEX?}r2Xy0_S&9Tsr zuV^~Xk_xIne*{T4$D8%g8TWe5mL8}z_4!+@&YKsa7{2fXfBrT}_q%RvES)1X2ql-K zGu$>S|BS{-MUNj7TPV`oOeL%(Ep;}WFx?vYruQR;moD>laUxD3@JOVqm46;X+$?Q< z-L<(%RT4!vPko5~`{W1Qo~ni`(&UkJ0| 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z$)ZZ@l`p$1qD52DZuQV`V|9BirWfLM)&te;f@3pO_5J+iLQDBqm%dJExqWk6h+I}M zT`Kqc;LMfp=rg0M5I7>}8T%f{V08i~7K#~$%tjdylzuDFjB6m`!DUb@sXhdjz`*JcLq;CprEriw@5pLC&PPjlW2 z8|WVV6gYejU3L3`9ahog$DOkR2_Gb;XDD>Cz4?zX0KNY<-?7=uXLik|(PI&;RX_SP zrw&E{bW{x$jF#@?^f`E62Y^#tUO$tBona(`uwh>B$iw4V&xdMmq?!g57nNm+D}*d8D^b zgf;yGjkLQ8On>g!%Dx#MBJ*o2TuQ1wE?mMW<>N|PMn2gy%B?WMa(GDEqlb1@no1$T zy=uG5pY>uW0^yt1LpP%D=@%0CVAhs(T~TuowuQD8Pe0OnXqgV#*Am~SQI@{{awbVE zn<_uXil`xYEnxMr0MZAhKiThz^uWOfpGZqLRS{EW(I70Eg$OO0n2aK&Z~MFc@M&a( z83hiLR+J>8%O2G{^U8(C#B@ienk(BGR8tA)8;25Nu1r!*=;`QZ+p336Zn*g!&i9jj z(zOp+kM38w$t$tZZ^w3n#VFxLW-!FA@y7b2(LMlL43~v=+MI@}m$B5_~t;J%6gj7Az=tAx=klLvujtY4dAxrqHoTY7f0$wcN4t!WK}F#vL^%oSRU1Gu&L83{l$64S*fFG{Z?!B zTIrwm$Di4nq}*z(VY^77Oe&v7*B!$cR9uPxAsB~nosDJ&#ApA9gH;XyEWDou8@U}k zVg5@aCZGT-J~r=qbNX4v{=f@DVpAgtVrrj5R%n;2o!^{*BY0Rg4Xno^o@>Zr_64>v zMN3LGlof2vKyq1Qo6mqdyA!3^=%` zZjNATh9-$&VxXwWl!n3n=Dquy>6=>0B~uqG2hF#cOU2gb71E@65X^@9(a3Js_8OTz zr+2HY&xr+6OMB-(bVuf0NMP2t)q+qre^Kr;d){w2*;g*KyK71HI9DIGYqQ!3ra>$C z=Vgdoj=FF@kd%!OvDG<-+r*`fIdzZQB0mpy_#JNZNn0_BB?et&h-#yVq*U)x&yL0D zkz#@7Ljz%@Rhcdt$4-2r7&32u=yQUy->q6k3dxr}A~^o5m(p3qBCsDOZ+7KWhDqMV zTN)Gg2$GpHqZPC13$$LBhYokg{uJ#h8zUXtyXiq{sC4bUf$nvYPKF?RFXH-*6iU(OvmSw?sKUhu!Zb z?#a0j6nLMXdpm<7RC7akDud90RFSpSp`0D{wWodx5Zcg#rfKMf5!u<}9P)HPI~;zy zyZ$wrIaqMsuer-HA1Ee(N&}=QFWc?+6}Qzu=z5?7xDdKPL9E` ze_&|;^tu7BXa{P_^_5Y#H90vP6uedB;vjZHt&8M96zAJ<)6oq_V#eF1xQ`xpI zDIrPB-SZsy^uSf`xo8iHf&0pc@UKQ&dzzy&FJ_gF4Wo5VVDp6*s$YWPqOQ@kk!=;U%c5O$( zvfg$T5j6wO?=AR1f^Ub}v9G=?Q$$gc3ot|*K4mhMx6~v7EM*|x-=;qa;Ew+HHA7x> zt(C{Ww8-=}>YofB5aM+inIF%Y>VYlXAzdsaq>EI*f6SA>Kc3$>$2#mjxIEejCJm79 zm=6IK6ai&wnOw_MNo+C>p}4lJPr+6G9AN(02;cXqRwoEQI}vsoB)%?o-}UvROC$T? zKK~_D19Qwa%bsb-;T#%7hF+t7dj9JBexrbYEXQIM($zcWgQi-75n@5Br71PxSAxix zBfd>CLJ1xwdH*ju9M=fn(jtej>If2<4wtr^qkL&5U_)SKcIdtg%iHFQ((V`!^1WLA z-1KiB-!aZVT;B^FRzI=1-Y3dnLS4eo|9*@K{@dW$!dbSUQ<{H!a)6YV}K4|6fKWA$nw|yz@&{bxpy`(c2Lk`8<2v zXDgqGY1Sw@j>wC7m?>J8<9V`Pjrw}QW69GN@~;f#X)J8)D<$YA+cJz=a}RKZsH9H? z|He8&e22a|Ut~kG?BHnoOv@IFBhwCuuS2lm<=TJaqpECgrGp%91K44%5>{tnvkN80YUZm&6lne z(kxBcW2)Y18F`~57~p?WgR%hT5Bv%-uoLzkCu`rAtTuYcn)EXHWr6w)7aL%&;CdcC zapwbLdZA=2PRNS2j?WDJ$jjKrj^xsxwy<8TK(cSV=3gQ15|UFlt*pCOV^Zy5(gtkHwg9l}6TCF4=L;39Pg z7pI=w7TLEHYX>)Pz@R3Gmd+dGix(CjRHBq^m{**CV1~TP=txTVPnP_@@z`;jopGiB zM8+cFh-fln`vktGFs`2hm7b*R%G~PBurjz#tGUXRXs1nQh0br)n7K0_l^+f8GV>yi z`t7wKw7Ra|HtMI-6`~7v$1ZAEXm|?Qu!8rwU_c2ghHu`4?h3qQ*oQVO#b4>s*l_=EZbaDGhF9e!>s*cADZnfY+C}L ze-lZr(y2wX*ISHmyjOIunq{@h5J8VoF%#SHif0@@Xh0f#X%O4k+Ol(I zuixa50MLccGD~jeJO`h^@>!kCGDTv)XQrFtW{Mqa^oAZw(nUU&lIHeqO`hSL>)rJA z%h5hutop>dLb+EL=%7SNF`#Y@>&`)B!OR_A)sA`sM7BQzfF4nQ*llM^;G7L;ry`!Qya;xvOdgq8iQG;r zlhFHm?|Uo&ZR;4K)`mMv@hJnDdB01PSd1N_HgT6ad8PJnI3qtZpU|va4mpB^yXrHX?^*N5$~b*Y05y)n076{qUZvR zzwj;HN;S9|yOwoMiN?y*QG2j|Nqfnp?6IWzRfZ@f&dc5RAXBj~Lxgw_78aUFvHfHr zT7977E#Je9_R=(?@+SW5Fk4y7j|FFGH|P1iFmM8|`ybou$(Uv+qg3G;l9`(6DZsBiWp zG;4O1r8&ry_v-lxZ!c`>@80zK%~vJ2QmU1AL-W%SYQp}qFt+U&YS1a^okgv zru?3L?VdWnYCNiUCfJEwm)8BkBQ;B7JZ`#sO)ek~2x5-{mX(wNmm=>;<5 zA-KWM#)!SSXQ?YA2cU5_Guz8h(1pe8j-1XZ2K--f`+~92=BzlpP*7jVrSdJIpEd8l zcVJmTRhSXGq%h02p!$~X+(S1XK}td1SI=|S4Mq%welu-?q2P@*5(O3(eAgA0nPTt` zi}1=(gD-vlb??d;E#$og6#>2WNEp(VAx=QNkp%F87kmnb~+U2Fl?P(6|Octupk?1$O z89|DWM{gcf>*{LhD+$1?V#_m3L?qy)B1VQH7EVjGXgr8rHw`U-8BM+YC$hN{QbYAaelo<_Lxpg*lPqZ+Tc<{(2VlPHU64X5MzqRoim!VR%3 zhTXmU)we3IrjTpw!4cD91gzP;M#=Wd^*$MtL=h4GXnt4R-_kK!k<Wbg2164ym z_v=r}{@=~$|F1>IbO13C(XU@}S`@-WL_{PfZw)b#z{_@ZkDqaSgc2fEB`w8L`TIft E0}Z`X!2kdN literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 99318fae..ad446a48 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -141,7 +141,7 @@ Avec `gateway.enabled: true`, la composition ne rend plus seulement le pod : ell Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède, exactement comme il possède déjà le `Deployment` ou le `ScaledObject`. Elles portent l'`ownerReference` de la **ressource composite** — l'objet interne que Crossplane crée pour honorer la claim, et dont dépendent aussi le `Deployment` et les autres ressources générées — donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route — non pas parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* de la section précédente devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : il n'y a plus deux fichiers à garder synchronisés, il n'y en a plus qu'un. - +{{< img src="routing-ownership.png" alt="Propriété du routage : avant, deux sources de vérité ; après, une seule" width="1200" >}} ### Le latch de readiness @@ -222,7 +222,7 @@ La règle de l'`AIGatewayRoute` qui répond au nom du modèle de base ne porte p Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend`** — le même `Service`, les mêmes pods, le même GPU. Rien n'est envoyé ailleurs, parce qu'il n'y a pas d'ailleurs. Tout ce que fait le canary, c'est **réétiqueter** 10 % des requêtes : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle avant que la requête n'atteigne vLLM, et vLLM — qui a déjà l'adapter en mémoire, puisqu'il l'a chargé au démarrage — la sert avec le fine-tune plutôt qu'avec les poids de base. - +{{< img src="canary-split.png" alt="Split canary : un pod, un GPU, le modèle de base et deux adapters LoRA" width="1200" >}} C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de quelques dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7da7d7ea98fb3656cad64058ec99c7d19378f8a1 GIT binary patch literal 691416 zcmce-WmsI>vIR;YxFxtlaCdhC1b26LclQ9ngVVUXHSQ2JcyM=Z+#ULH_POWoec!!5 z-}ip?*K4jhSIw%qMpccf6`?3EfsBBM009AkEF~$X3;_Xe2mt|24F~ytrR2MpECj?S z2q`fURnN?mSLi?jsgwhFzK<@f^~yhu8Ix4U{^*Ub3beS?L-}m1udkn;t`VKCt)HD- zps=%HvPsh>r?IFEk9`{Z{PsFN)<=d`R9=0gtkxN@uv|GIaY>f1*+ssBCYeXLO7C)}rm|6{rLu^f`mB;^11nt~#v!jk`| z7^Hr|rfn0)>~e`_xIz^FkkZeP)m;BU{E0fsJpOM{Zgl?mWQgncg(w!5g2&7$(wF~! z;500C%y`Gm#?=fk?vJkRI=ymV`ycv*zqcC^F=AuWDVaTj3cnS0Ky#dQ@u0 zA(bMy?4$MfmO){kDfL*x1M5ifb0kSZ>na_fU#VNrtJ$Lp$BX|V%?HcNF_|&a8lH%b zZynfV5n{|gW5ty79DVI6Go<}?L)L!&x2mR*NeNNw9#aR78!@pf)GL-wS(a=QSZH>l z6`!bor-^?<%M+u;QjiF73ZTu}&6(o=hv5DyM(=viD^A~SXj|i~k!s`~ldo7}#3Z<{ zWgXGM`-Dflo$AVtcXUj+1fJKG@G-XM%ozUN%M$K{Z&7wHN`Clr;`;7ZA{eaS|fcmvmv#7!7AnrqZGGw_Ut*lA=Tl z7G>SzI!nt;*9Mo@_OkJ`{)h^G&|14ZGJtp*Qr6BMz<4HmYq?WUW86OzCk2*6;U0 zK_Ph$y0nS?Nh)fxk(EC{G|&ZK{@d<_8@gc`hP)Z`4V6-j)CnhUNxoM1IjWx4_1fzD z66%#dgRPcaA18$m=Hg!+%t=2FSi7mJYjx^Nm{Is!)Gx#h(%}4UQP%<)Av48z^m?`_ z5a?k{mXZk7)kA?mXusS+@e$)>@SbEhUa`JYMI-jM14}Nf2fFhPt$92=2diFg8ny3l zYokTnWJsCA{Z!)R!MTSmU^_7lmo;YOb*lsSWZ4k8Xs+3ofFf69Qz5?NrRGyd1QNR{ zjuv8O%*`xz?8_K9H8+%+M_p)>^Zw(dIZtg^RYHLWuWrgP#SrlSM1me#=TU9)lWFsLVH4Jl$8+5h)Zd>2kolKa^Riw7If zD|T|UxFpHyX})Qw0$Oe=KV9GtbA%WEUA><;`F^HOjz`JSVk1X54Bn)N2j!v(%%Kwt z3&{Rn3*?8M(cmQXRl-VZ)ItzFBb$KFnVgju4eyZ2S|>n&YAoRQHq$4mFbmQhEgBtD zy7scY?8dnjRxNjkFB^-r|7}KcG?1Ul8OejP$1S0aP?6Nqb%;dW(wM3xyH?kfbseL} z@7zDrMBmerj3HAI!gttav?)z)ANd(7G;7mLmG=!k6aI}oh4*@RLe#z6w_fS#C6ie) z;-r_LGFf`_x)qAku6!SVOsT0v6EAoH5E*slEQXKWe z%KO#8w8|;dMdB=Ziv+B>tLjM-jAvytIhnC>W6l!o%83!$0aN3ykjSs`;{QMpsKnl4 z)3WH!%GDERs=mC36J1_BH9JnwV9FSc;X67MZfh~vaPj%YPFJSHn*sg@$caez(O33s z8L8VX*^=N~Lw(Y}&ZdxWJ<#FfcuAF_yu{DVH3ru1nti?wYx4UWji+Hr1XqmNn6&!n zW!2R(RBoWUKu>M*7N0?owI|dzd5``I#4VDDwBv)2YjpG`&-?qne}TbM{||_NK<7UWX~YdY+J~?I_dF0fIpp`hvE*;C z`eM3uv9m<|8W${?sjssE`$(s=*l=?5?gF1KO| zVt0a>7V}rHw}b!EPT{@y|568Wu<1_`DRlauJHq1+x+5%Kf8hL=3EofM|68wxs3I_g zACVf$DaF<6mDS^uR4J1uiYa3LdkQSY|DGa28f!_JNCYoCsN$riG_xcNXrHxnDXF6| z{*Tp&|95mFND%Zw6A3B(@U+*w-gcETbMz6zmfq%J^=y(em1`i;i6($3k5a1tKLOJ^ z@n2C;VO&Yds-aA~y%blh;E|du=*46>683jOwZdrUxr1f+J%z)6>7pAtf(`CV{qU^v zx@+BnU(2y1HxW>a9z8EYsQo|zPa1!_jGwF!hy-f>B8TeVeqoZX7*N^h`dC+PS!cjsFb$Hc`Qs3FmD zC*0!S4?lY?APA<$NO6F*N#g~{_1Ysxrjfh2Ru74=_6>I5czID{N_y8*H%c+dNzt&W zE<0@Keq;pHcl`Tpc#=HqlxtiML0u1?U0>n1y6jLUzJ^08kkX=QcQ{>ln>)_td0lm} z$T@Qv0Z7E(NX;<$s1` zLseAY&R4Nn&so^#Rn|851Z$vtYi`}M39%^Z2)MhyrN0Eo?8}YTKq!X1OV0i;g$wRa zr=~qB*u80l9uK^1$mlkmq_Yxp(CdfHpN}Y&Vpg*->eNDZ5%By>+18;m=vZ~Bk)Xf! 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zl-D?H-3}&)y5@ePiD;kSmkk6R8B5a2UW$Zm@G$ze83euPEYBLko+!PV($AwUYc4+Pf!05Kt zv2p=Y(|W9~uF+mz&fSRTD(`=vV~8J4Ho52r+qHDrH=6>yxRvGakW5BF*2j?PlUw#H zO!TU|BjJmII!#_WGr*bnfo9X%67*wm{3XK$*s2`l2t#paARlw2ylii_MVhR%h^akm zs?`Y_-7B`L=uMc8Arsk=N;KMF=S_;nnxI?pRqw}$hsNyc dU%0LkDCv;j^Ha6OI|2y^z^V|HGNp$h{{`Na2*&^b literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio b/docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio new file mode 100644 index 00000000..52c1e286 --- /dev/null +++ b/docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio @@ -0,0 +1,173 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio b/docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio new file mode 100644 index 00000000..8d500865 --- /dev/null +++ b/docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio @@ -0,0 +1,108 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + From f83ac45b2746a3aeade4a0c57b08a39d4b4360c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 21:39:12 +0200 Subject: [PATCH 21/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20fina?= =?UTF-8?q?l=20title?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index ad446a48..dac1f251 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -1,8 +1,8 @@ +++ author = "Smaine Kahlouch" -title = "Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit" +title = "Le modèle, pas le pod" date = "2026-07-12" -summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Voici comment on les a comblés — canary LoRA à coût GPU nul compris." +summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Comment une abstraction de plateforme mûrit — canary LoRA à coût GPU nul compris." featured = true codeMaxLines = 30 usePageBundles = true From 4689e82818a231c6a7cf75fe4f8572056c31bc53 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 21:45:01 +0200 Subject: [PATCH 22/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20fina?= =?UTF-8?q?l=20review=20fixes=20(overclaims,=20flag=20count,=20thesis=20ga?= =?UTF-8?q?p,=20lessons)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 38 +++++++++++-------- 1 file changed, 22 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index dac1f251..a9b82865 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -84,7 +84,7 @@ Deux fichiers qu'il faut penser à garder synchronisés, donc deux dérives poss La bascule d'un modèle est **binaire**. On change `repository` et `revision`, Flux réconcilie, et 100 % du trafic part sur les nouveaux poids. Aucun palier, aucune fraction, aucun retour arrière progressif. -C'est d'autant plus dommage que la composition savait déjà charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_ : un fine-tune léger, quelques dizaines de Mo, chargé **par-dessus** les poids du modèle de base, dans le même pod vLLM). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. +C'est d'autant plus dommage que la composition savait déjà charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. ### 3. Aucune échappatoire @@ -174,7 +174,7 @@ Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devie La section précédente a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Comme tout ce qui suit repose dessus, il faut deux minutes pour dire précisément ce que c'est — et surtout ce que ça n'est **pas**. -Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : quelques dizaines de Mo pour l'adapter, contre les ~15 Go de poids du modèle de base. +Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : un adapter se compte en **dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. De cette différence de nature découle la seule propriété qui compte pour la suite : **vLLM charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est un pod, un GPU, et **trois noms auxquels il répond**. @@ -209,7 +209,7 @@ Voilà ce que ça coûte dans la claim : + weightPercent: 10 ``` -Deux lignes utiles. Flux réconcilie, et une requête sur dix adressée à `xplane-qwen-coder` est désormais servie par le fine-tune. +Deux lignes utiles. Flux réconcilie, et une requête sur dix adressée à `xplane-qwen-coder` est routée vers le fine-tune plutôt que vers les poids de base. ### Sous le capot : un split qui n'envoie rien ailleurs @@ -224,7 +224,7 @@ Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend {{< img src="canary-split.png" alt="Split canary : un pod, un GPU, le modèle de base et deux adapters LoRA" width="1200" >}} -C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de quelques dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. +C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de poids qui se compte en dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. @@ -241,7 +241,7 @@ Autrement dit, le canary répond à « ce fine-tune tient-il face au trafic rée ### Ce que l'admission refuse -Un pourcentage de trafic est exactement le genre de champ où une faute de frappe se paie en production. Les garde-fous sont donc **à l'admission**, en CEL dans l'XRD : `kubectl apply` échoue, et la composition ne se déclenche même pas. +Un pourcentage de trafic est exactement le genre de champ où une faute de frappe se paie en production. Les garde-fous sont donc **à l'admission**, écrits en **CEL** (_Common Expression Language_ : le langage d'expressions que l'API server évalue lui-même, au moment de l'`apply`) dans l'**XRD** (_Composite Resource Definition_ : le schéma de l'API que la composition expose à ses utilisateurs). `kubectl apply` échoue, et la composition ne se déclenche même pas. * Des `canaries` **sans `gateway.enabled: true`** — une pondération sans route à pondérer. * Un `canaries[].adapter` **absent de `loraAdapters[].name`** — on ne route pas vers un adapter que le pod ne charge pas. @@ -304,6 +304,8 @@ Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute en *(Extrait — les seize flags sont listés dans le README de la composition.)* +Seize **dans cette version**, et le nombre n'a rien de sacré : la denylist grandit avec la plateforme. Chaque nouveau champ curé réserve le flag qu'il pilote — ceux du Run:ai Model Streamer, plus bas dans cet article, la rejoignent. C'est précisément ce qui rend la question suivante décisive : une liste qui bouge est une liste qui ne doit vivre qu'à **un seul endroit**. + Prenez `--max-num-seqs` : c'est le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3. Laissez un utilisateur le redéfinir, et l'autoscaler continue de calculer son taux de saturation contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. Deux flags méritent un arrêt particulier, parce que **la composition ne les émet jamais** : `--port` et `--host`. Elle laisse le moteur prendre ses défauts — le port `8000`, l'écoute sur toutes les interfaces — et pourtant elle les réserve. Ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving** : le `targetPort` du `Service` vise 8000, les probes interrogent 8000, le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. @@ -314,9 +316,9 @@ La leçon dépasse les LLM : **la denylist d'une échappatoire doit couvrir non Reste la question qui décide de tout : **où vit la denylist ?** À **un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne vérifie rien : elle appende les `engineArgs` verbatim et fait confiance à l'admission. -La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer — une liste de seize flags dans l'XRD, une autre dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune ne fait de bruit.** Même forme de bug que `route.yaml` : autre fichier, même piège. +La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer — une liste de flags réservés dans l'XRD, une autre dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune ne fait de bruit.** Même forme de bug que `route.yaml` : autre fichier, même piège. -Mais « un seul endroit » est une promesse fragile : les seize flags réservés sont précisément ceux que la composition émet. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. +Mais « un seul endroit » est une promesse fragile, parce que la denylist épouse ce que la composition émet — et que ce que la composition émet grandit à chaque version. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. {{% notice tip "Un test qui ne peut pas échouer ne prouve rien" %}} Un test de cohérence entre deux listes a une propriété désagréable : il passe au vert le jour où on l'écrit, et il passerait tout aussi bien s'il ne testait rien du tout. Une faute de frappe dans un nom de variable, une assertion qui compare une liste vide à une liste vide — et vous obtenez le pire des artefacts : un test qui **rassure**. @@ -374,7 +376,7 @@ Et la leçon dépasse ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours n Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 10 % sur le fine-tune. Reste la seule question qui justifiait de le faire — **est-ce que ces 10 % se comportent mieux, ou moins bien, que les 90 % restants ?** Sans réponse, on n'a pas déployé un canary : on a détourné du trafic utilisateur vers autre chose en croisant les doigts. **Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** -La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, TTFT, latence par token de sortie. Il restait à les **brancher**. +La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, **TTFT** (_time to first token_ : le délai entre la requête et le premier token de la réponse), latence par token de sortie. Il restait à les **brancher**. Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM, seul sur le chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est là que le scrape se branche : @@ -460,7 +462,7 @@ Il faut donc choisir, aujourd'hui. Un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une c {{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files**, évitant de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon : la lecture de ces poids depuis le volume vers la VRAM. -Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs`. +Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs` — la démonstration, en direct, que cette liste n'est pas figée à seize. Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? Pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. {{% /notice %}} @@ -484,11 +486,13 @@ La différence n'est pas de qualité, elle est de **périmètre** — et c'est c | **Unité gérée** | la **flotte** : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | **un seul cluster** | | **Placement** | un scheduler choisit où poser chaque réplica | Karpenter, dans le cluster | | **Moteur d'inférence** | agnostique (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires) | **couplé à vLLM**, avec une échappatoire | -| **Maturité** | v0.1, API annoncée comme instable | v0.8.0, en GitOps sur un cluster réel | +| **Maturité** | v0.1, API annoncée comme instable | v0.8.0, rendue et validée contre le tag réel `0.8.0-pr1559` — le passage e2e sur le cluster reste à faire | Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas**. Cette plateforme est une référence mono-cluster ; prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. -En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées ici : le **canary pondéré implémenté** — le trafic est effectivement splitté entre adapters LoRA, validé à l'admission, couvert par des tests, à coût GPU nul ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces de vLLM ; et le **GitOps de bout en bout** — tout ce qui précède arrive par Flux depuis un commit git, la claim restant la seule chose qu'un utilisateur écrit. +En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées : le **canary pondéré** — implémenté, validé à l'admission, couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44), et à coût GPU nul par construction ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces de vLLM ; et le **GitOps de bout en bout** — la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit, tout le reste est rendu par la composition et porté par Flux. + +Une réserve, et elle vaut pour les trois : ce qui est prouvé aujourd'hui, c'est le **rendu** — la composition produit bien ces ressources, contre le tag réel `0.8.0-pr1559`. Le split observé sur du trafic vivant, lui, attend encore le passage e2e sur le cluster. Et surtout, leurs propres docs le disent : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Ce ne sont pas deux réponses concurrentes, ce sont deux étages. @@ -500,7 +504,7 @@ C'est le point le plus intéressant, et le plus honnête : leur design a **modif * **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. * **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** L'échappatoire `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. -Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des seize flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; l'échappatoire est là pour qu'il ne devienne pas une prison. +Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; l'échappatoire est là pour qu'il ne devienne pas une prison. --- @@ -508,13 +512,15 @@ Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **honnête** : ce que la claim déclare est enfin ce que le cluster fait. Et le chemin pour y arriver a produit quatre leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. -* **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. -* **Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping.** Les deux erreurs sont symétriques, elles ne coûtent pas le même prix. Portail à la création, latch ensuite. +* **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. Et posséder une ressource, c'est aussi décider **quand** elle existe : une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide, une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. +* **Un rollout progressif ne coûte un GPU de plus que si l'abstraction confond le modèle et le pod.** La politique de trafic appartient au **modèle**, pas au réplica : dès qu'on la déclare au bon niveau, déplacer 10 % du trafic vers un fine-tune devient une décision de routage — pas une deuxième flotte à provisionner et à payer. * **Une API sans échappatoire finit contournée ; une échappatoire sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. * **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes les quatre : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. +Avec une réserve que cet article a lui-même établie, et qu'il serait malhonnête de taire : aujourd'hui, `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission**. Dans une même claim, on déclare donc la politique de trafic **ou** la stratégie de rollout — pas encore les deux. L'unité de déploiement est la bonne ; elle n'est pas encore complète. + ### Et après ? Le chaînon vraiment manquant, c'est le premier de cette liste : **fine-tuner mon propre adapter**. Les deux LoRA de cet article viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres ; le canary sait donc exposer progressivement un fine-tune au trafic réel, mais il n'a encore jamais servi à valider *le mien*. C'est là que la boucle se ferme — et c'est un autre métier, que je n'ai pas encore fait. @@ -528,7 +534,7 @@ Autant être précis sur ce qui est **prouvé** au moment où j'écris ces ligne * `kcl test` : **44/44 PASS**, dont le lockstep XRD ↔ composition vérifié par mutation. * `./scripts/validate-kcl-compositions.sh` : **exit 0**. -* `crossplane render` puis Polaris, contre le **tag réel** de la composition (`0.8.0-pr1559`) : les ressources rendues sont celles décrites ici, et elles passent le durcissement. +* `crossplane render` puis **Polaris** (un linter qui audite des manifestes Kubernetes contre un jeu de bonnes pratiques de sécurité et de fiabilité), contre le **tag réel** de la composition (`0.8.0-pr1559`) : les ressources rendues sont celles décrites ici, et elles passent le durcissement. Et ce qui **attend encore le passage e2e sur le cluster** : le split de trafic réellement observé, l'attribution `gen_ai` du canary, la sortie de la colonne `SERVED MODELS`, et le gain de cold-start du streamer. Tant que ces mesures ne sont pas faites, elles ne sont pas dans cet article — ni en chiffres, ni en captures d'écran. {{% /notice %}} @@ -541,7 +547,7 @@ Et ce qui **attend encore le passage e2e sur le cluster** : le split de trafic r - [`cloud-native-ref`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) — la plateforme complète - [PR #1559](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559) — la composition `InferenceService` v0.6.0 → **v0.8.0** -- [`docs/specs/`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/tree/main/docs/specs) — les specs de cette PR : **002** (routage possédé + canary), **003** (`engineArgs` et `servedModels`), **004** (InferencePool + Endpoint Picker), **005** (cold-start / Model Streamer), **006** (observabilité `gen_ai`) +- [`docs/specs/`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559/files) — les specs de cette PR : **002** (routage possédé + canary), **003** (`engineArgs` et `servedModels`), **004** (InferencePool + Endpoint Picker), **005** (cold-start / Model Streamer), **006** (observabilité `gen_ai`). Elles arrivent **avec la PR** — elles ne sont pas encore sur `main`. ### Composants techniques From d751146eba5c6b3fdaca74d1ce1891376e3643b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 22:54:30 +0200 Subject: [PATCH 23/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20refr?= =?UTF-8?q?ame=20as=20maturity=20improvements,=20rename=20the=20escape=20h?= =?UTF-8?q?atch?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 70 ++++++++++--------- 1 file changed, 36 insertions(+), 34 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index a9b82865..8287f742 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -2,7 +2,7 @@ author = "Smaine Kahlouch" title = "Le modèle, pas le pod" date = "2026-07-12" -summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Comment une abstraction de plateforme mûrit — canary LoRA à coût GPU nul compris." +summary = "Deux mois d'usage de l'abstraction `InferenceService` ont dégagé quatre axes d'amélioration : le routage possédé par la claim, un rollout par paliers, une configuration avancée encadrée et une topologie lisible. Comment une abstraction de plateforme gagne en maturité et devient évolutive — canary LoRA à coût GPU nul compris." featured = true codeMaxLines = 30 usePageBundles = true @@ -14,12 +14,14 @@ thumbnail = "thumbnail.png" +++ {{% notice info "Série Agentic AI — Partie 4" %}} -Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on répare ce qui a cassé. +Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on la fait mûrir. {{% /notice %}} Ajouter un modèle à la plateforme, c'est un fichier YAML et un `git push`. Le pod démarre, les poids se chargent, la ressource passe `READY`. Et le client, lui, peut très bien prendre un `404` — parce que la **route** qui expose ce modèle sur la Gateway ne vit pas dans ce fichier. Elle vit dans un autre fichier, à côté, écrit à la main. -Ce n'est pas un bug : c'est exactement le contrat que j'ai livré dans la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), il y a deux mois. La fondation, elle, a tenu — la **claim** (le manifeste YAML par lequel un utilisateur déclare *ce qu'il veut*, à charge pour la plateforme de produire les ressources Kubernetes correspondantes) fait toujours le job. Mais **la faire vivre** au quotidien a fait remonter quatre manques qui ne sont pas des détails d'implémentation : ce sont des trous dans l'abstraction elle-même. +Ce n'est pas un bug : c'est exactement le contrat livré dans la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), il y a deux mois. Et ce contrat tient. La **claim** (le manifeste YAML par lequel un utilisateur déclare *ce qu'il veut*, à charge pour la plateforme de produire les ressources Kubernetes correspondantes) reste la bonne interface, et la plateforme produit bien les ressources du modèle. + +Ce que deux mois d'usage ont montré, c'est que la **promesse** attachée à cette interface — produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin — s'arrêtait avant le routage. Elle ne s'y arrête plus. Et l'analyse qui a mené là a dégagé trois autres axes, ceux qui font passer une abstraction de « ça marche » à « ça évolue sans casser ». Pour que cet article se lise seul, voici ce que la partie 3 a livré — servir un modèle open-weight sur la plateforme tenait dans ces quelques lignes : @@ -48,10 +50,10 @@ De cette claim, la **composition** Crossplane — le programme qui traduit la cl ## :dart: Objectifs -* Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — et ce qui casse quand elle ne le possède pas +* Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — c'est la promesse de complétude qui en dépend * Voir un **canary LoRA** déplacer une fraction du trafic vers un fine-tune, **à coût GPU nul** : même pod, même GPU, aucun réplica supplémentaire -* Comprendre ce qu'est une **échappatoire encadrée** : laisser passer l'imprévu sans laisser trouer le contrat de service -* Rendre la topologie **découvrable** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement +* Voir comment une **configuration avancée** encadrée laisse passer les options que le schéma curé n'a pas prévues, sans trouer le contrat de service +* Rendre la topologie **lisible** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement * En tirer **quatre leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas {{% notice tip "Le code" %}} @@ -60,15 +62,15 @@ Tout ce qui suit est dans [**cloud-native-ref**](https://github.com/Smana/cloud- --- -## :mag: Ce qui clochait +## :arrow_upper_right: Quatre axes d'amélioration -Deux mois d'usage, quatre manques. Aucun n'est un incident spectaculaire — ce sont des frictions qui reviennent, et qui ont toutes la même origine : l'abstraction modélisait **le pod**, pas **le service rendu**. +Le contrat de la partie 3 n'a pas bougé : une claim d'un côté, la plateforme qui en tire les ressources du modèle de l'autre. C'est en le mettant au travail pendant deux mois qu'une analyse délibérée a dégagé quatre axes. Le premier est le plus structurant, parce qu'il porte sur la **complétude** de l'abstraction : sa promesse est de produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin, et le routage y échappait. Les trois autres portent sur son **évolutivité** : rien ne permettait de faire bouger un modèle par paliers, ni de sortir des champs curés, ni de lire ce qu'un pod servait réellement. -### 1. Deux sources de vérité +### 1. Le routage échappait à la claim La claim déclare *quel* modèle tourne. Un second fichier, `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`, déclare *comment* on l'atteint : c'est lui qui dit à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) que `model: xplane-qwen-coder` doit atterrir sur tel backend. Et ce fichier était **écrit à la main**. -Autant l'assumer franchement : la partie 3 listait l'`AIGatewayRoute` parmi les ressources générées par la composition. C'était vrai de l'intention, pas du code. +Une précision pour qui relit la partie 3 : elle listait l'`AIGatewayRoute` parmi les ressources générées par la composition. C'était vrai de l'intention, pas du code — et c'est exactement la lacune de couverture que cette version comble. | Où c'est déclaré | Quoi | Qui l'écrit | |---|---|---| @@ -80,32 +82,32 @@ Deux fichiers qu'il faut penser à garder synchronisés, donc deux dérives poss * **Un modèle sans route** — le pod tourne, le GPU est facturé, et la Gateway répond `404` à qui le demande. * **Une route qui survit à son modèle** — la claim est supprimée, l'entrée de routage reste : un *backend fantôme* vers un `Service` qui n'existe plus. -### 2. Aucune stratégie de rollout +### 2. Aucun moyen de faire évoluer un modèle par paliers La bascule d'un modèle est **binaire**. On change `repository` et `revision`, Flux réconcilie, et 100 % du trafic part sur les nouveaux poids. Aucun palier, aucune fraction, aucun retour arrière progressif. -C'est d'autant plus dommage que la composition savait déjà charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. +La matière première était pourtant déjà là : la composition savait charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. -### 3. Aucune échappatoire +### 3. Aucun moyen de sortir des champs curés Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte. Vouloir essayer un flag vLLM une après-midi coûtait donc : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, et enfin Flux. Une release de plateforme pour un essai. -Le réflexe inverse — un champ fourre-tout non contraint — est pire : il laisse l'utilisateur écraser `--served-model-name` ou `--port`, c'est-à-dire casser silencieusement le contrat sur lequel reposent le `Service`, les probes et la route. Faute de savoir encadrer, j'avais choisi d'interdire. +Le réflexe inverse — un champ fourre-tout non contraint — n'est pas une réponse non plus : il laisse l'utilisateur écraser `--served-model-name` ou `--port`, c'est-à-dire casser silencieusement le contrat sur lequel reposent le `Service`, les probes et la route. La question à trancher était donc de trouver la forme qui laisse passer l'imprévu sans ouvrir cette brèche. -### 4. Aucune découvrabilité +### 4. La topologie servie n'était pas lisible -`kubectl get isvc` dit qu'un modèle est prêt. Il ne dit pas **à quels noms il répond**. Pour répondre à une question aussi élémentaire que « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? », il fallait ouvrir le fichier de routage, le recouper avec les arguments vLLM du `Deployment`, et reconstituer la topologie à la main. Rétro-ingénierer sa propre plateforme pour savoir ce qu'elle expose : ce n'est plus une abstraction, c'est une devinette. +`kubectl get isvc` dit qu'un modèle est prêt. Il ne dit pas **à quels noms il répond**. Pour répondre à une question aussi élémentaire que « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? », il fallait ouvrir le fichier de routage, le recouper avec les arguments vLLM du `Deployment`, et reconstituer la topologie à la main. Une abstraction qu'il faut rétro-ingénierer pour savoir ce qu'elle expose s'arrête à mi-chemin. --- -Chacun de ces manques est comblé dans une section de cet article : +Chacun de ces axes est traité dans une section de cet article : -| Le manque | Ce qui le comble | +| L'axe | Ce qui l'adresse | |---|---| -| Deux sources de vérité | La composition **possède** le routage (`gateway.enabled`) | -| Aucune stratégie de rollout | Des **canaries LoRA** pondérés (`gateway.canaries`) | -| Aucune échappatoire | `spec.engineArgs`, encadré à l'admission | -| Aucune découvrabilité | `status.servedModels` et une colonne `SERVED MODELS` | +| Le routage échappait à la claim | La composition **possède** le routage (`gateway.enabled`) | +| Aucune évolution par paliers | Des **canaries LoRA** pondérés (`gateway.canaries`) | +| Aucune sortie des champs curés | `spec.engineArgs`, encadré à l'admission | +| Topologie servie illisible | `status.servedModels` et une colonne `SERVED MODELS` | Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »**. Ce que l'on déploie, c'est un modèle de base, *ses adapters*, *les noms sous lesquels on les atteint*, et *la fraction de trafic qui va à chacun*. Tant que l'abstraction ne modélise que le pod, tout le reste retombe sur l'humain — dans un fichier à côté, à la main. @@ -259,13 +261,13 @@ Le plafond à **99** garantit donc qu'il reste toujours du trafic sur le modèle Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme **Modelplane** — sur laquelle je reviens en fin d'article — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal, pas un exotisme. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL. Le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. {{% /notice %}} -## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` +## :gear: Configuration avancée : ouvrir sans trouer -Ce troisième manque ne vient pas d'un oubli : il vient d'un refus. Le schéma de la claim n'expose que des champs curés, et j'avais délibérément décidé qu'il n'y aurait rien d'autre. Le problème, c'est le rythme de vLLM : le moteur ajoute des flags à chaque release, bien plus vite qu'une API de plateforme ne peut les modéliser un par un. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** +Une abstraction curée ne peut pas tout prévoir. Le schéma de la claim n'expose que des champs modélisés un par un, et vLLM ajoute des options à chaque release, plus vite qu'une API de plateforme ne peut les exposer. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** -Sauf qu'une API sans échappatoire ne bloque personne : elle se fait **contourner**. Un `kubectl edit deployment`, le flag ajouté à la main, et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. +Une API qui ne laisse aucune sortie ne bloque personne : elle se fait **contourner**. Un `kubectl edit deployment`, le flag ajouté à la main, et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. -Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. +Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. `spec.engineArgs` est la troisième voie : il laisse passer les **options non curées** — celles que le schéma n'a pas anticipées — sauf les seize dont l'autoscaling et le routage dépendent. ### Un champ, une contrainte de forme @@ -310,7 +312,7 @@ Prenez `--max-num-seqs` : c'est le **dénominateur** du trigger KEDA vu en parti Deux flags méritent un arrêt particulier, parce que **la composition ne les émet jamais** : `--port` et `--host`. Elle laisse le moteur prendre ses défauts — le port `8000`, l'écoute sur toutes les interfaces — et pourtant elle les réserve. Ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving** : le `targetPort` du `Service` vise 8000, les probes interrogent 8000, le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. -La leçon dépasse les LLM : **la denylist d'une échappatoire doit couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Le second ensemble est celui qu'on oublie, parce qu'il n'apparaît dans aucun diff. +La leçon dépasse les LLM : **les garde-fous d'une configuration avancée doivent couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Le second ensemble est celui qu'on oublie, parce qu'il n'apparaît dans aucun diff. ### Une seule source d'application @@ -332,7 +334,7 @@ D'où l'étape suivante : **casser volontairement la denylist**, relancer la sui `kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. La question était triviale tant qu'un pod servait un modèle sous un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base et à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. -C'est le quatrième manque, comblé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : +C'est le quatrième axe, adressé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : | Champ | Ce qu'il porte | |---|---| @@ -485,7 +487,7 @@ La différence n'est pas de qualité, elle est de **périmètre** — et c'est c |---|---|---| | **Unité gérée** | la **flotte** : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | **un seul cluster** | | **Placement** | un scheduler choisit où poser chaque réplica | Karpenter, dans le cluster | -| **Moteur d'inférence** | agnostique (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires) | **couplé à vLLM**, avec une échappatoire | +| **Moteur d'inférence** | agnostique (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires) | **couplé à vLLM**, avec une configuration avancée encadrée | | **Maturité** | v0.1, API annoncée comme instable | v0.8.0, rendue et validée contre le tag réel `0.8.0-pr1559` — le passage e2e sur le cluster reste à faire | Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas**. Cette plateforme est une référence mono-cluster ; prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. @@ -502,24 +504,24 @@ C'est le point le plus intéressant, et le plus honnête : leur design a **modif * **Des arrays plutôt que des objets.** Le champ `gateway.canaries` de la section canary est un array **dès le premier jour**, alors qu'une seule entrée suffisait au besoin. Passer d'un objet à un array plus tard est un breaking change ; l'inverse est gratuit. * **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. -* **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** L'échappatoire `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. +* **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** Le champ `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. -Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; l'échappatoire est là pour qu'il ne devienne pas une prison. +Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; la configuration avancée est là pour qu'il ne devienne pas une prison. --- ## :thought_balloon: Dernières remarques -Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **honnête** : ce que la claim déclare est enfin ce que le cluster fait. Et le chemin pour y arriver a produit quatre leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. +Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **complète** et **évolutive** : la claim produit désormais *toutes* les ressources du modèle, routage compris, et elle sait le faire bouger par paliers. Le chemin pour y arriver a produit quatre leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. * **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. Et posséder une ressource, c'est aussi décider **quand** elle existe : une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide, une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. * **Un rollout progressif ne coûte un GPU de plus que si l'abstraction confond le modèle et le pod.** La politique de trafic appartient au **modèle**, pas au réplica : dès qu'on la déclare au bon niveau, déplacer 10 % du trafic vers un fine-tune devient une décision de routage — pas une deuxième flotte à provisionner et à payer. -* **Une API sans échappatoire finit contournée ; une échappatoire sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. +* **Une API qui ne laisse aucune sortie finit contournée ; une configuration avancée sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. * **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes les quatre : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. -Avec une réserve que cet article a lui-même établie, et qu'il serait malhonnête de taire : aujourd'hui, `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission**. Dans une même claim, on déclare donc la politique de trafic **ou** la stratégie de rollout — pas encore les deux. L'unité de déploiement est la bonne ; elle n'est pas encore complète. +Avec une limite que cet article a lui-même établie, et qui reste à lever : aujourd'hui, `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission**. Dans une même claim, on déclare donc la politique de trafic **ou** la stratégie de rollout — pas encore les deux. L'unité de déploiement est la bonne ; le prochain axe d'amélioration est déjà nommé. ### Et après ? From 3d62393f6fbe46a823bbce794ffc02ba390352ae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 22:59:35 +0200 Subject: [PATCH 24/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20expl?= =?UTF-8?q?ain=20what=20LoRA=20is=20for,=20and=20frame=20Modelplane=20as?= =?UTF-8?q?=20a=20complementary=20layer?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 54 +++++++++++-------- 1 file changed, 33 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 8287f742..a9ea2c39 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -174,11 +174,28 @@ Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devie ## :dna: LoRA en deux minutes -La section précédente a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Comme tout ce qui suit repose dessus, il faut deux minutes pour dire précisément ce que c'est — et surtout ce que ça n'est **pas**. +La section précédente a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Tout ce qui suit repose dessus, alors autant prendre deux minutes — pour dire ce que c'est, mais surtout **à quoi ça sert**. Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : un adapter se compte en **dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. -De cette différence de nature découle la seule propriété qui compte pour la suite : **vLLM charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est un pod, un GPU, et **trois noms auxquels il répond**. +### Ce que ça évite : un second modèle complet + +Ce que LoRA résout se comprend mieux par ce qu'il faudrait faire sans lui. Spécialiser un modèle — le rendre meilleur sur le SQL, sur le code sécurisé, sur le jargon maison — c'est le **fine-tuner** : reprendre l'entraînement sur un jeu de données ciblé. Un fine-tuning classique réécrit les poids, et ce qu'on obtient au bout est donc… **un second modèle complet**. Un second jeu de ~15 Go à stocker, à charger, à servir : un second pod, un second GPU, un second nœud sur la facture. Et l'addition se répète à chaque spécialisation — deux fine-tunes, trois GPU. + +LoRA casse cette proportionnalité. Le fine-tune ne remplace pas les poids de base, il **s'ajoute** à eux : quelques dizaines de Mo posés par-dessus les ~15 Go que la plateforme sert déjà. Et comme c'est un delta, rien n'empêche d'en poser plusieurs, sur la même base, en même temps. + +C'est vLLM qui encaisse cette propriété, et c'est là que tout se joue : **il charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est **un pod, un GPU, et trois noms auxquels il répond**. Retenez cette phrase : c'est d'elle, et de nulle part ailleurs, que vient le « zéro GPU » de la section suivante. + +### Quand on sort un adapter — et quand on ne le fait pas + +Le cas d'usage a une forme reconnaissable : **le modèle de base est presque bon, et on veut l'infléchir, pas le remplacer.** Les deux adapters de cette plateforme en sont l'illustration — l'un spécialisé en génération SQL, l'autre en code sécurisé — mais la famille est plus large : + +* **Un vocabulaire de domaine** — les termes, les schémas et les usages d'un métier qu'un modèle généraliste connaît mal. +* **Un style de code maison** — les patterns, la structure de projet et les bibliothèques qu'une équipe utilise réellement. +* **Des conventions internes** — le format des commits, les règles de nommage, tout ce qu'aucune documentation publique ne contient. +* **Un ton** — la voix d'un support client, le registre d'une documentation. + +Le contre-exemple compte tout autant : **LoRA n'apprend pas à un modèle une capacité qui lui manque fondamentalement.** Quelques dizaines de Mo de delta infléchissent un comportement, elles ne créent pas une compétence absente des poids de base. Un modèle qui ne sait pas raisonner sur du code ne l'apprendra pas par adapter — pour ça, on change de modèle de base, et c'est `model.repository` qui en parle, pas `loraAdapters`. Deux adapters sont déclarés sur `xplane-qwen-coder`, tous deux posés sur exactement le même modèle de base (`Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) : @@ -471,42 +488,37 @@ Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le rés -## :telescope: Modelplane : évolution convergente +## :telescope: Modelplane : deux étages, pas deux camps -Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet que l'on gère. Leur API porte la même séparation que celle-ci défend : côté équipe plateforme, `InferenceCluster` et `InferenceClass` déclarent la capacité disponible ; côté équipe ML, `ModelDeployment` et `ModelService` déclarent le modèle à faire tourner et le service qui l'expose ; le tout est servi par une `InferenceGateway` commune aux deux. +Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, à l'échelle de la **flotte**. Le mérite leur revient d'avoir mis le bon objet au centre : ce qu'on gère, ce sont des **modèles**, pas des clusters. Leur API porte d'ailleurs la même séparation des rôles que celle défendue ici — côté équipe plateforme, `InferenceCluster` et `InferenceClass` déclarent la capacité disponible ; côté équipe ML, `ModelDeployment` et `ModelService` déclarent le modèle à faire tourner et le service qui l'expose ; le tout est servi par une `InferenceGateway` commune aux deux. -Autant le dire franchement : c'est la thèse de cet article, écrite par d'autres. Le découpage entre ce que l'équipe plateforme possède et ce que l'équipe ML déclare — `InferenceCluster`/`InferenceClass` d'un côté, `ModelDeployment`/`ModelService` de l'autre — est exactement celui que cette plateforme applique entre la composition et la claim. Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. +Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. Sur la chronologie, coupons court — leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme (9 mai 2026), et je n'en tire rien du tout. Personne n'a copié personne : c'est une **évolution convergente**, deux équipes qui butent sur le même mur et en sortent avec le même plan. Et surtout, il n'y a **rien à départager** — ce ne sont pas deux réponses à la même question. -Sur la chronologie, coupons court : leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme (9 mai 2026), et je n'en tire rien du tout. Ce n'est pas une course, personne n'a copié personne — c'est une **évolution convergente**, deux équipes qui butent sur le même mur et en sortent avec le même plan. Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est autre chose : une **grille de revue comparative**. Des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. +### Deux étages du même bâtiment -### Eux vont large, ici on va profond +Modelplane opère **au-dessus** du cluster : provisionner des clusters GPU chez plusieurs fournisseurs, placer un modèle sur du matériel hétérogène, mettre une seule gateway devant l'ensemble. Ce que décrit cet article opère **à l'intérieur** d'un cluster. Les deux couches s'empilent ; elles ne se disputent pas le même terrain. -La différence n'est pas de qualité, elle est de **périmètre** — et c'est ce qui rend la comparaison lisible. - -| | Modelplane | `InferenceService` (ici) | +| | **Au-dessus du cluster** — Modelplane | **Dans le cluster** — `InferenceService` | |---|---|---| -| **Unité gérée** | la **flotte** : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | **un seul cluster** | -| **Placement** | un scheduler choisit où poser chaque réplica | Karpenter, dans le cluster | -| **Moteur d'inférence** | agnostique (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires) | **couplé à vLLM**, avec une configuration avancée encadrée | -| **Maturité** | v0.1, API annoncée comme instable | v0.8.0, rendue et validée contre le tag réel `0.8.0-pr1559` — le passage e2e sur le cluster reste à faire | - -Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas**. Cette plateforme est une référence mono-cluster ; prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. +| **La question traitée** | *où* poser ce modèle : quel cluster, quel fournisseur, quel GPU ? | *comment* ce cluster le sert : ses adapters, sa route, son trafic | +| **L'objet géré** | la flotte : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | un cluster : la claim et les ressources qu'elle produit | +| **Le placement** | un scheduler choisit où atterrit chaque réplica | Karpenter, à l'intérieur du cluster | -En échange, elle va plus profond sur le seul cluster qu'elle connaît. Trois choses y sont livrées : le **canary pondéré** — implémenté, validé à l'admission, couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44), et à coût GPU nul par construction ; le **durcissement production comme défaut**, pas comme remarque de fin — zero-trust Cilium, **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), secrets, autoscaling sur des signaux de saturation précoces de vLLM ; et le **GitOps de bout en bout** — la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit, tout le reste est rendu par la composition et porté par Flux. +Leurs propres docs le disent sans détour : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est très exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas** : cette plateforme est une référence mono-cluster, et prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. -Une réserve, et elle vaut pour les trois : ce qui est prouvé aujourd'hui, c'est le **rendu** — la composition produit bien ces ressources, contre le tag réel `0.8.0-pr1559`. Le split observé sur du trafic vivant, lui, attend encore le passage e2e sur le cluster. +La contribution de cet article est donc d'un autre ordre : **creuser un seul cluster.** Le **canary LoRA pondéré**, à coût GPU nul par construction, validé à l'admission et couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44). Les **signaux d'autoscaling curés**, pris sur les métriques de saturation les plus précoces de vLLM. Et le **durcissement comme plancher**, pas comme remarque de fin : zero-trust Cilium, **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), secrets, et un GitOps de bout en bout où la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit. -Et surtout, leurs propres docs le disent : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Ce ne sont pas deux réponses concurrentes, ce sont deux étages. +Une réserve honnête, et elle vaut pour les trois : ce qui est prouvé aujourd'hui, c'est le **rendu** — la composition produit bien ces ressources, contre le tag réel `0.8.0-pr1559`. Le split observé sur du trafic vivant, lui, attend encore le passage e2e sur le cluster. ### Ce que leur revue a changé, ici -C'est le point le plus intéressant, et le plus honnête : leur design a **modifié le code de cette PR**, et pas à la marge. Ce qu'il apporte tient en une discipline — la **forward-compatibilité** : concevoir un champ non pour le besoin du jour, mais pour que le besoin du mois prochain n'impose pas de casser l'API. +Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est une **grille de revue** : des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. Et c'est le point le plus intéressant — cette lecture a **modifié le code de cette PR**, et pas à la marge. Ce qu'elle apporte tient en une discipline : la **forward-compatibilité**, c'est-à-dire concevoir un champ non pour le besoin du jour, mais pour que le besoin du mois prochain n'impose pas de casser l'API. * **Des arrays plutôt que des objets.** Le champ `gateway.canaries` de la section canary est un array **dès le premier jour**, alors qu'une seule entrée suffisait au besoin. Passer d'un objet à un array plus tard est un breaking change ; l'inverse est gratuit. * **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. * **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** Le champ `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. -Reste le caveat qui garde la comparaison honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; la configuration avancée est là pour qu'il ne devienne pas une prison. +Reste le caveat qui garde l'exercice honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** Modelplane parle vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, TGI ou llama.cpp, sur NVIDIA, AMD, TPU, Trainium ou Gaudi. La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; la configuration avancée est là pour qu'il ne devienne pas une prison. --- From 76e4eb74ea1c2ddca0264f2a55aee16842ca6e4c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Sun, 12 Jul 2026 23:03:23 +0200 Subject: [PATCH 25/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20stac?= =?UTF-8?q?k=20the=20routing-ownership=20diagram=20vertically=20for=20legi?= =?UTF-8?q?bility?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../routing-ownership.png | Bin 691416 -> 1116642 bytes .../llm-gateway-routing-ownership.drawio | 144 +++++++++--------- 2 files changed, 74 insertions(+), 70 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png index 7da7d7ea98fb3656cad64058ec99c7d19378f8a1..59a8e90fcd72db1968d786608c77de283ae88504 100644 GIT binary patch literal 1116642 zcmeFYRaczL8Z8{fHMj=|?$Wq>aChk78r(IwySuwPG#1?5J-E9x&gs3@+GCuv_8<5z zz8fwWP@~?eN9LT*tPpuwaYQ&=xOeZ~A%2$-QGE9f_Q$(-NO~|IAis&2b^7w|9m>1! zB7({;=_fDF@dOJQ`>a@7MM-Mse?@l=D zyqugGTPIZItnpNaq{uKt74i>w1wW!BUa+-;_gv9xHr%a6cBG)cnTAU2fJv2^FLjgg z7DTeoD7-q48@{C$9)l943i|1RsclYxgrgz?$JT4{u!1bwO91A!|hK8H| zgUw{9s<+XV`~O`Jvb+^tda%IS_7tM<0^-_nMa#CpbyCL{TABq40pjTdR z2F9_nyPWhr96Vr+afS*gC}?|K+Kn;RSElMl`dO0w z2!Z6=zs_%GzUMnb>F$@1lJW7O#`&5uHRdU*s0rlDq|DSKuj8=<;A? z*UhxGR{|~(`2L0Q7r_L-T8FFDQooG3{kgJuYs#2upq??ae6U65wc(nM^C4eW!iZTR zRX0L`gu_hYmw&HqMIe%%6-qM8+OvNR<>%DV?6Gjw{1sU{-1W99$Gk7L3tWCJZPMh5c7tw)EAs6MAHub%Swq ztv5q443g+mm&y~y`rX{eq{Vu1juM&X=FCz!34BrT0Dwb6LSY1um4(yxQTE0 zScBTJ*bJ9Y?s8ZqaDs+!cz4UQoiTvKySMw6sO>mXax5X^rms7 zC2Vh*UF*N->lFR3Gm9>O_sF83N2?bRQ^3Hd^jgH7oZQj$yDOX~Gyhkl`A3sQXzST5 zzwB}fGDQ6EhjO~gPX6!qN1)(@{(bd{sObLxUYwSc66W8RpdluY^6$8*4bT4i?;J41 z5&YlmW%l*`pN}>A^qKhI7c>I%|8J1^{|hI`r$#IFT8;U-J`F?Mgw0M^H)6KqHSf$Q zWtU++=UqSX>p1=Xv4G^Sz-i*pjrb>$`NSOvltw|%oD-j#Dp!C*K!DKTegrpR6~A%P z&@Ua!pMx6>Q2|;hZ`~M`>uV@M8ET(~ulKN`{`z-Xx__e13eAc`IEjB|Ush>-vQ^#Q zDWx^QDX(N`X@g!L%bnpA#8R5|%(1}hTgr6Ga;=!Itg`4dS?^FaaPd@B)TzK(XlBfu zXjYpG)8d#sFGLu%d21GUhM?tPm2z0mYg~2xr&(uE&H26$<`ZjAwS};kRiR?mGZNcN ztp9+;eOqd!Tvm5&FO}7O{;SKrBVo+_8XAHuFxAqOCJj)h5m9CJ_ii=*yIbhOkJa^` zo1>10xHf} zHRx)5-m}Ej5OLk7j6q3C@fJtO;R_af4fPhvZ{AHQ2OPU)=l5Q?ts!57QyeGi^Dndv ziD&!o>LwVs{QR0($6Bn4<-EUbAqD_CPW~zewT3x=XK@Qb^1Msn`?TEju=M4b6Ck5s znxt7If|9-KjPLMq-%W0N5>ICG<;ZTi^j@GXtm-;bksrmX&XphD-WnP9>{V2i7ZV*z zoa*(+qa!IyQPeirf>6#&zAra&oACW@AZat;SA=~FKDqGeV~hebi}|fVj>XKJFKBF+ zqoj1m%t1MT{mbFopO=}p4euymZ;`2wa%pvq*_v|}?FNW0N!9{VsaA0popq|5|Mc{z zdB3&x4pxW1%-PiSQLbHXyrm5jwAM~h5rB7AaHX1hRYoXaUJ)`lye^aY<&coK6@s-? z*kUd)M4VpJ-fA4y+@2#5>!aXheN50Zd0v9}o9}}74fPdJ#bLyg#s#KMU$R~&0%XRP zTt+Kw<^&$ocag21mu1#*Y9d0iI2tziy&kTX-mbE?US2pD_$CTtInMiuUL9{cJhyo9 zpj^@ZbGEcH{{%@Q&%-8sGKsW!UaFY|?V74$;^sAUm=vqd2r_eW zlR)(YtH#Nltg~Jm0YUOd=uvGbiiY$FCNgSYJf6&F7)E!j9>%&Q5xJ-oB7_`cAzs3C z&D3!`5uW0n)D~@X{SQb(wX5(+1D9^L_y=;Hn}(&O-xk@~IErN~B$Z~>zt@1yq?PAO zYeSqWyzu4AtQzj&;gr=w#Lmg~voAls5EEq7;*X?Bk=I>v;Hnv5pxV*ol)W=uy<=ID z=80U%8z4eyVxxj-(3Wj?wRJDTPC!=DF0e6hF^)**_dZejIU1 za*Q#{Lj94(3UBa+>x+*zn}N28r(n%a{2^jMA*faMnc>ae&JdDO@gGOXVn0VjaKAoz zqg57Jw|@G7MsPat27HqnWhm2Ovi)9e$>z1@E2rTc=*` z%mpsxr*N~wKt%4hptmV31icL(QgQm{XCg=8g?++J<7)W8knP$lz{a!cnosMfcH+>| z>}peRe;2L$*KA*F<@AD0@Jii^f3y~?Q52&wlLV6`Z^ti>x^CqO^cCf`btn1CbZTbe zr{}ne3M}u-x{`5O)OSBMT-Gtz02L2=O%`|O;uuR&opJ{-3A@+W92tjFG=h}Yv3wN6 zz_js@)2|CQV@n#4AVk$~ZU*?#!4l5YyuOCHBJUicbUKtP(Gy zPzxO{Q1ly!O!&Eeboo$S(2gBjZ+dT$o!`9or>nPa!Zg}e@m#M+o0-$@(ILN)a9&1Q zV4VFUr7)#*IukDd;IS&8{(pmIL$hsakTfly!-+6U8mgBp9bg9vUZ|z(E`vWQGaW%qIr&P-$S7XpCQt|x zr4Ai8`sBE`l+fgKYlBO5h{$~3KIxJhaQCGYb9_W?!w!qgSi}?f>DFFyS(9TRPAcc|Jt-&^d@=*bhT9U$ zq@pj=S0vBouOTsQRTW?x&7a@@Dmy*)K&gbd-d zPS{s-DZF&+Il}0Z9^4r5ktBh3>q|{#XLSCZ2Eo#jSpI&R^RC3PSPUymq}^JH%~M%` zpFgcL-GqkD7O3S_Iq4DGM?5U0p|d3AMbyfYu5B=-VC*fk>v2TKR3m;^3E7q6pPO$Z4x@TAao*{hAN7D zv5ED?R7pRB$J91>&8Aj83w3~*4#qZxu#1?&Zms2h9Hv=C4O5t?hw$M42fb{yLR z*lZ&CbUv6oJ-}N7*JNaWYsr4l8$mt4CiHlmw))my-bPvc8JPo|Y_H;9$m!EIFNAT> z7_*x^g=cBqN%HlKmW3V7&KR^UgXM1gRC>10R$uVi^yf3ZgJWHp)J)aF{&iI0@dB2y zlZAPhmCUI@X+sNEHXV;~MU=())$s+|{3s7}7E^ZlF~YQ~q+nKA6#PHQsJY=v|`9<18w5(}jAsjCbg&z&^?UK~tO$~ltE zX)sKkdR`L9kygIYXXWyEjHlXuHp~xGk7ZO>)orkEVj^h$145GmyXCM1$z{|ViYX~T zp>yCPB_{SgJxNnB)M$8Qd)HPpIGir`Ne}O{cyguVCd5f2W%2Ra9Vzdgt);dh7}VIO zf>Lt=4p(2D-!c-M4O^kUe*M^`4xDJ<=SjdOWJ8Fe>Xr<*q*ZNmIt?UxP6!oAUtg!f zpr+H-$y-WM+m|-nU~5K_URL7vE4wLAWzM@NNvc!+T~+~$wF_57aXh!fXW7J2d&WUL zl6fqSxc|qRiIcu|Z!ZnGNl9?`h;QRYn}=`UV$k>sPgY5%%dB;2C2zzy{nS>V!6$A) zRpvMhF+V*sa&=5eDR84|L@=odp4MHg+@x?rQ(tT5jAk}n}nyyHxcGDgtz(zb?<(k6Wk8UqgeDV{aOno9XJ>44vJ5@^oJ zI4dKFlew-dG(9;Z=v@zvl#QtH-60twd}2|fUbN?Ib5Tec;qxOQ$S$#CQWF133YmbD_*Gnth&Qz3?rR5VG(9VA!164fKe9mMW zNaQq7RZ}T?jKZ#73g7k5Ss~aJYpMx2T2ck(8cREmay2-kVN!Pjat@SVnm5cIBKYhD zT9%PTzm#w|KCPu5>IEC8>N-rebPnz-FC|udmXS$qYyC7lEUYrOMVveoEIATFoTJ-Y zb43D^v2E(&B#kxQA!S&hJ>Mbh(jMq3H$u}!?)SuqZ;Y-;i&)IbkUc1cf`NB>nsRi~ zTQPd!DynJiK$JCs1{X#u#U9eW+M2$y)XSLk$T&S&{Q!JpznVs{7SzkHlx=g5A1V&; 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23:18:56 +0200 Subject: [PATCH 26/42] chore: keep the writing spec and plan local, out of the PR --- .../plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md | 565 ------------------ .../2026-07-12-llm-platform-part4-design.md | 197 ------ 2 files changed, 762 deletions(-) delete mode 100644 docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md delete mode 100644 docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md diff --git a/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md b/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md deleted file mode 100644 index 1c0ace1c..00000000 --- a/docs/superpowers/plans/2026-07-12-llm-platform-part4.md +++ /dev/null @@ -1,565 +0,0 @@ -# Article « Self-hosted LLM stack, partie 4 » — Plan de rédaction - -> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking. - -**Goal:** Rédiger en français la partie 4 de la série Agentic AI — comment l'abstraction `InferenceService` a mûri (PR #1559, composition v0.8.0) — publiable une fois les marqueurs `TODO-e2e` remplis. - -**Architecture:** Un seul page bundle Hugo (`content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/`). Rédaction par blocs de sections, chacun vérifié par un build Hugo. Deux diagrammes drawio produits en fin de parcours, quand le texte a figé ce qu'ils doivent montrer. Les faits techniques sont **tous** figés dans ce plan (valeurs vérifiées contre la PR) : aucune tâche de rédaction ne doit aller les rechercher. - -**Tech Stack:** Hugo 0.156.0 extended, thème hugo-clarity, front matter TOML, shortcodes `img` et `notice`, draw.io pour les schémas. - -**Spec:** [`docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md`](../specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md) - -## Global Constraints - -- **Langue : français uniquement.** La traduction EN est hors périmètre de ce plan. -- **Style :** appliquer la skill `ogenki-blog-style`. Paragraphes de 2 à 5 phrases. Toute notion technique en **gras** à sa première occurrence, suivie immédiatement de sa définition. Tous les 3-4 paragraphes de prose : une liste, un tableau, un bloc de code ou une notice. Honnêteté sur les limites, jamais de triomphalisme. -- **Aucune affirmation de performance non mesurée.** Les chiffres externes (57× TTFT rapporté par llm-d) sont cités **comme externes et non reproduits**. Interdiction absolue d'inventer un chiffre, un screenshot ou une sortie de commande. -- **Marqueurs de données manquantes :** utiliser un commentaire HTML `` — invisible au rendu, greppable avant publication. -- **Liens internes FR :** `/fr/post/...` (jamais `/en/post/...`). -- **Chemin cible :** `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` -- **`draft = true`** dans le front matter jusqu'à ce que l'e2e soit passé et les `TODO-e2e` remplis. -- **Titre :** utiliser le titre de travail « Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit ». Il est **explicitement à retravailler** (tâche 9) — ne pas s'y attacher. - -## Faits techniques figés (source : PR #1559, vérifiés) - -Toute tâche de rédaction s'appuie **uniquement** sur ces valeurs. Ne pas en inventer d'autres. - -**Versions & identités** -- Composition `InferenceService` : v0.6.0 (partie 3, commit du 2026-05-09) → **v0.8.0** (PR #1559) -- Modèle migré : `xplane-qwen-coder` (base : `Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) -- Adapters LoRA déclarés : `xplane-qwen-coder-sql-dpo` (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`) et `xplane-qwen-coder-securecode` (`scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`) — **tirés de HuggingFace, pinés au commit SHA** -- Preuves disponibles : `kcl test` **44/44 PASS** ; `./scripts/validate-kcl-compositions.sh` exit 0 ; `crossplane render` + Polaris contre le tag réel `0.8.0-pr1559` -- Modelplane : billet publié le **2026-06-23** ; la v0.6.0 de cette plateforme est du **2026-05-09** - -**SPEC-002 — routage possédé par la composition** -- `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` (FQDN du Service de la claim, port 8000), `AIServiceBackend` (schéma OpenAI), `AIGatewayRoute` (parentRef `ai-gateway/envoy-ai-gateway-system`) -- **Latch de readiness** : l'`AIGatewayRoute` est retenue tant que le `Deployment` n'est pas `Available=True`, puis **jamais retirée** en cas d'indisponibilité passagère (portail à la création + latch via `ocds`) -- Les clés `ocds` de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles ne peuvent pas diverger -- Canary : `gateway.canaries` est un **array, max 4 entrées**. La règle du modèle de base porte un backendRef par entrée ; le backendRef de base garde `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary `AIServiceBackend` (`-canary-`) prend son `weightPercent` et porte `modelNameOverride` = le `loraAdapters[].name` **verbatim**. Tous pointent le **même `Backend`**. -- Chaque `loraAdapters[]` a une **règle de pin** (`x-ai-eg-model: ` → backend de base, poids 100) : une requête nommant explicitement l'adapter est servie à 100 %, indépendamment du canary -- CEL rejette à l'admission : `canaries` sans `gateway.enabled` ; un `canaries[].adapter` absent de `loraAdapters[].name` ; des adapters dupliqués ; un `weightPercent` hors de 1–99 ; `sum(weightPercent) > 99` (le modèle de base garde toujours du trafic) -- Migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées de `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` **dans le même commit**. Les 3 autres modèles suivent dans une PR ultérieure. - -**SPEC-003 — échappatoire `engineArgs`** -- `spec.engineArgs` : array de string, **`maxItems: 16`**, chaque entrée est **un seul token** `--flag` ou `--flag=value` (jamais `--flag value`) -- Appendus **après** tous les args gérés par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : les flags gérés gagnent toujours -- **17 règles CEL** dans l'XRD : 1 règle de préfixe `--` + **16 règles de flags réservés**, une par flag, pour que chaque message nomme le champ curé à utiliser -- Table des flags réservés (à reproduire fidèlement, éventuellement abrégée) : - -| Flag réservé | Message CEL (fragment) | -|---|---| -| `--model` | `use spec.model.repository` | -| `--served-model-name` | `the served model name is the claim name (metadata.name)` | -| `--max-model-len` | `use spec.model.contextWindow` | -| `--max-num-seqs` | `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)` | -| `--gpu-memory-utilization` | `composition-managed (fixed at 0.92)` | -| `--quantization` | `use spec.model.quantization` | -| `--enable-prefix-caching` | `use spec.cache.prefixCache.enabled` | -| `--cpu-offload-gb` | `use spec.cache.kvOffload.{enabled,sizeGB}` | -| `--enable-auto-tool-choice` | `use spec.model.toolCallParser` | -| `--tool-call-parser` | `use spec.model.toolCallParser` | -| `--enable-lora` | `use spec.loraAdapters` | -| `--max-loras` | `use spec.loraAdapters` | -| `--max-lora-rank` | `use spec.loraAdapters (rank fixed at 64)` | -| `--lora-modules` | `use spec.loraAdapters` | -| `--port` | `serving-contract flag; the vLLM port is fixed at 8000 (Service/probes/Backend depend on it)` | -| `--host` | `serving-contract flag; managed by the composition` | - -- Point de conception à souligner : **l'application vit à UN seul endroit** (le CEL de l'XRD). La composition appende verbatim et fait confiance à l'admission — pas de seconde implémentation de la denylist en KCL. Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par `test_engine_args_denylist_lockstep` (mutation-verified). -- Deux flags (`--port`, `--host`) sont réservés bien que la composition **ne les émette pas** : leurs valeurs par défaut (8000, toutes interfaces) portent le contrat de service (Service, probes, FQDN du `Backend`). - -**SPEC-003 — `status.servedModels`** -- Forme : liste d'objets `{name, kind (base|adapter), canaryWeightPercent (optionnel)}`, calculée **depuis le spec seul** (aucune lecture d'`ocds`) — donc peuplée dès la première réconciliation. C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé. -- Piège Kubernetes à raconter (CL-5) : la colonne d'affichage pointait d'abord le JSONPath wildcard `.status.servedModels[*].name`. Le convertisseur de table côté serveur ne rend que la **première** correspondance d'un wildcard — la colonne n'aurait affiché que le modèle de base, jamais les adapters. D'où l'ajout d'un scalaire `status.servedModelsSummary` (noms joints par virgule) sur lequel pointe la colonne `SERVED MODELS`. - -**SPEC-006 — observabilité `gen_ai`** -- Métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0, scrapées dans VictoriaMetrics via un `VMPodScrape` sur le **sidecar extproc** dans le namespace `envoy-gateway-system`, **port admin 1064** -- Dashboard Grafana **`llm-gateway`**, avec attribution **canary vs base** -- Traces OTLP vers VictoriaTraces : **volontairement désactivées** en attendant la vérification de compatibilité de chemin (CL-4) — à dire honnêtement - -**SPEC-004 — InferencePool + Endpoint Picker** -- Problème : un `Service` ClusterIP fait du **round-robin**, hostile à vLLM — il éparpille les requêtes partageant un préfixe sur des pods différents, détruit la localité du prefix cache et force du prefill redondant. Il est aussi aveugle à la charge par pod. -- GAIE **v1.5.0** ; l'`InferencePool` a atteint **v1 GA en 2025-09** -- L'EPP scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà, et score chaque pod : profondeur de queue + utilisation du KV cache + affinité de préfixe + présence de l'adapter LoRA -- **Complémentaire de KEDA, pas concurrent** : KEDA réagit à l'échelle de la dizaine de secondes (*combien* de replicas), l'EPP à la milliseconde (*lequel* des replicas existants). Les deux lisent les mêmes signaux de saturation vLLM. -- Chiffre externe : llm-d rapporte **jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT** face au round-robin sous charge. **Cité comme externe, non reproduit ici.** -- Un flag (`gateway.endpointPicker.enabled`) → `HelmRelease` (chart `inferencepool` v1.5.0) + `InferencePool` + Deployment EPP + `CiliumNetworkPolicy` + `VMServiceScrape` -- **Mutuellement exclusif avec `canaries[]`** (rejeté à l'admission) : un backendRef `InferencePool` ne supporte **ni `weight` ni `modelNameOverride`**, et une seule InferencePool est admise par règle -- L'InferencePool est scopée aux replicas de **sa propre claim** (`matchLabels: {app.kubernetes.io/name: }`), jamais cross-modèle - -**KEDA — troisième trigger** -- Nouveau trigger combiné en OR sur `vllm:num_requests_waiting` (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) — le signal de pression le plus précoce. S'ajoute aux deux triggers de la partie 3 (`vllm:num_requests_running` / `maxNumSeqs`, et `vllm:gpu_cache_usage_perc`). - -**SPEC-005 — cold-start** -- Run:ai Model Streamer : `--load-format runai_streamer`, embarqué dans l'image `vllm-openai` v0.8.5, activé par `model.streaming` sur le chemin PVC existant -- Les flags du streamer rejoignent la denylist `engineArgs` -- `s3://` direct et le résolveur LoRA sont **descopés** (nécessitent vLLM v0.9.0) - ---- - -### Task 1: Squelette du post — bundle, front matter, notice de série - -**Files:** -- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Produces: le fichier `index.md` que toutes les tâches suivantes modifient ; les ancres de section (`##`) auxquelles les tâches suivantes se raccrochent. - -- [ ] **Step 1: Créer le page bundle et le front matter** - -Créer `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` : - -```toml -+++ -author = "Smaine Kahlouch" -title = "Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit" -date = "2026-07-12" -summary = "Deux mois après avoir posé les fondations, l'abstraction `InferenceService` a révélé quatre manques : deux sources de vérité, aucune stratégie de rollout, aucune échappatoire, aucune découvrabilité. Voici comment on les a comblés — canary LoRA à coût GPU nul compris." -featured = true -codeMaxLines = 30 -usePageBundles = true -toc = true -draft = true -series = ["Agentic AI"] -tags = ["ai", "kubernetes", "vllm", "crossplane", "platform-engineering"] -thumbnail = "thumbnail.png" -+++ -``` - -- [ ] **Step 2: Poser la notice de série et le squelette des sections** - -Sous le front matter, ajouter la notice de série (calquée sur celle de la partie 3) puis **uniquement les en-têtes** des sections, dans cet ordre, pour que les tâches suivantes aient des ancres stables : - -```markdown -{{% notice info "Série Agentic AI — Partie 4" %}} -Cet article fait suite à [Self-hosted LLM stack : poser les fondations](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) (partie 3), qui décrit la plateforme sur laquelle tout ce qui suit s'appuie. **Ici, on la fait vivre** — et on répare ce qui a cassé. -{{% /notice %}} - -## :dart: Objectifs - -## :mag: Ce qui clochait - -## :door: Le routage rejoint le modèle - -## :dna: LoRA en deux minutes - -## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU - -## :unlock: L'échappatoire `engineArgs` - -## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert - -## :bar_chart: Mesurer le canary - -## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin - -## :telescope: Modelplane : évolution convergente - -## :thought_balloon: Dernières remarques - -## :bookmark: Références -``` - -- [ ] **Step 3: Vérifier que Hugo construit** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -5` -Expected: build réussi, aucune erreur. Le post apparaît dans le décompte des pages FR. - -- [ ] **Step 4: Commit** - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): scaffold part 4 — LLM platform abstraction (FR)" -``` - ---- - -### Task 2: Intro, objectifs, et §1 « Ce qui clochait » - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: le squelette de la tâche 1. -- Produces: la thèse posée en intro, à laquelle chaque section suivante doit se raccrocher. - -- [ ] **Step 1: Rédiger le hook et les objectifs** - -Le hook ouvre sur un problème, jamais sur une définition (règle de style). Angle : deux mois après la partie 3, la fondation a tenu — la claim YAML fait toujours le job — mais **en la faisant vivre**, quatre manques structurels sont apparus. - -Rappeler en ~10 lignes de YAML la claim de la partie 3 pour que l'article se lise seul. - -Puis la liste `## :dart: Objectifs` (4-5 puces) : comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit posséder le routage ; voir un canary LoRA à coût GPU nul ; comprendre ce qu'est une échappatoire encadrée ; en tirer quatre leçons transposables hors LLM. - -- [ ] **Step 2: Rédiger §1 « Ce qui clochait »** - -Auto-critique assumée du travail publié deux mois plus tôt. Quatre manques, un paragraphe court chacun : - -1. **Deux sources de vérité** — la claim déclare le modèle ; un `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` **écrit à la main** déclare comment on l'atteint. Conséquences concrètes : un modèle peut exister sans route (404 silencieux), une route peut survivre à son modèle (backend fantôme). -2. **Aucune stratégie de rollout** — la bascule d'un modèle est binaire. Les adapters LoRA (`sql-dpo`, `securecode`) ne sont joignables que par un client qui les nomme explicitement : impossible de déplacer progressivement une fraction du trafic pour valider un fine-tune sur du trafic réel. -3. **Aucune échappatoire** — chaque nouveau flag vLLM exige une release de la composition. -4. **Aucune découvrabilité** — `kubectl get isvc` ne dit pas à quels noms le modèle répond réellement ; il fallait rétro-ingénierer la config de routage. - -Clore la section sur la thèse : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »*. - -- [ ] **Step 3: Vérifier le build et relire** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -Relire contre `ogenki-blog-style` : paragraphes de 2 à 5 phrases ; rupture visuelle (liste/notice/code) tous les 3-4 paragraphes ; termes techniques en gras à la première occurrence. - -- [ ] **Step 4: Commit** - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — intro, objectives and the four gaps" -``` - ---- - -### Task 3: §2 « Le routage rejoint le modèle » - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: le manque n°1 posé en §1 (deux sources de vérité). -- Produces: la notion de **latch de readiness**, réutilisée dans la section Endpoint Picker (le latch garde la route, quel que soit l'état de l'EPP). - -- [ ] **Step 1: Rédiger la section** - -Contenu, dans l'ordre : - -1. `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` + `AIServiceBackend` + `AIGatewayRoute` **par claim**. Montrer le diff de la claim (bloc `diff`). Supprimer le modèle supprime sa route : une seule source de vérité, garantie par le garbage collector Crossplane, pas par la discipline humaine. -2. **Le latch de readiness** — le point technique qui mérite le plus d'attention. Deux échecs symétriques à nommer : une route qui apparaît **trop tôt** envoie du trafic vers un modèle qui ne peut pas répondre (404/503 le temps du premier replica) ; une route qui disparaît **trop vite** fait du flapping à la moindre indisponibilité passagère. D'où : portail à la création (`Available=True`), puis **latch** — une fois créée, la route n'est plus retirée. -3. Une phrase sur le détail qui compte : les clés `ocds` de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles **ne peuvent pas** diverger. C'est le genre de bug qu'on ne trouve qu'en production. -4. La migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées de `route.yaml` dans le même commit ; les 3 autres modèles suivent. Notice `note` honnête : la double comptabilité n'est pas *encore* morte, elle est en cours de retrait. - -Marqueur à poser : `` - -- [ ] **Step 2: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — composition-owned gateway routing and the readiness latch" -``` - ---- - -### Task 4: §3 « LoRA en deux minutes » + §4 « Canary : 10 % du trafic, zéro GPU » - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: le latch (§2) — le canary n'existe que sur une route déjà latchée. -- Produces: la notion d'adapter LoRA, réutilisée en §6 (`servedModels`) et §7 (attribution canary vs base). - -- [ ] **Step 1: Rédiger §3 (pédagogie LoRA)** - -La partie 3 n'a **jamais** parlé de LoRA : sans cette section, le canary est incompréhensible. Rester court et théorique d'abord (règle de style : la théorie précède la pratique, et reste maigre). - -- Un adapter **LoRA** est un **delta de poids de faible rang** appliqué au modèle de base — pas un modèle complet. Quelques dizaines de Mo contre ~15 Go. -- Conséquence décisive : **vLLM sert le modèle de base et ses adapters depuis le même pod, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). C'est toute la raison pour laquelle la section suivante ne coûte pas un GPU de plus. -- Notice `note` d'honnêteté : ici les adapters viennent de HuggingFace (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`, `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`), pinés au commit SHA. **En fine-tuner un soi-même est un autre métier** — teasé dans « Et après ? ». - -- [ ] **Step 2: Rédiger §4 (le canary)** - -1. Le YAML, deux lignes utiles (`gateway.canaries: [{adapter: xplane-qwen-coder-sql-dpo, weightPercent: 10}]`). -2. Sous le capot : la règle du modèle de base porte un backendRef par entrée ; le backendRef de base garde `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary porte son poids et un **`modelNameOverride`** valant le nom de l'adapter verbatim. **Tous pointent le même `Backend`** — c'est là que se joue le « zéro GPU » : le trafic n'est pas envoyé ailleurs, il est **réétiqueté** vers un adapter que le pod sert déjà. -3. La règle de **pin** : une requête qui nomme explicitement `xplane-qwen-coder-sql-dpo` est servie à 100 % par l'adapter, **indépendamment du split**. Les deux comportements coexistent. -4. Les garde-fous CEL, à l'admission : adapters distincts, l'adapter doit exister dans `loraAdapters[]`, poids entre 1 et 99, **`sum(weightPercent) ≤ 99`** — le modèle de base garde toujours du trafic. Souligner *pourquoi* c'est ≤ 99 et pas ≤ 100 : un canary qui absorbe 100 % du trafic n'est plus un canary, c'est un remplacement déguisé. -5. Notice `tip` — leçon de forward-compat : le champ est **un array dès le jour 1** (max 4 entrées), précisément à cause de la revue Modelplane (renvoyer vers §10). Passer d'un objet à un array plus tard aurait été un breaking change de l'API. - -Marqueurs à poser : -`` -`` - -- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — LoRA primer and the zero-GPU weighted canary" -``` - ---- - -### Task 5: §5 « L'échappatoire `engineArgs` » - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: le manque n°3 posé en §1. -- Produces: la formule « liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas », reprise en §11 (leçon n°3). - -- [ ] **Step 1: Rédiger la section** - -C'est la section la plus transposable hors LLM — la soigner particulièrement. - -1. **Le problème, énoncé sans détour :** vLLM ajoute des flags plus vite qu'aucune API de plateforme ne peut suivre. Chaque flag manquant = une release de composition. Une API qui n'offre pas d'échappatoire finit **contournée** (on patche le Deployment à la main, et l'abstraction ment). -2. **La solution :** `spec.engineArgs`, un array de tokens vLLM verbatim (`maxItems: 16`), appendus **après** tous les args gérés par la composition — donc les flags gérés gagnent toujours. Contrainte de forme : **un seul token par entrée** (`--flag` ou `--flag=value`, jamais `--flag value`) — sinon un flag réservé pourrait être **passé en fraude**, éclaté sur deux entrées de la liste, et échapper à la vérification. -3. **Les garde-fous :** 16 flags sont réservés — ceux dont l'autoscaling et le routage dépendent. Rejetés **à `kubectl apply`**, par 16 règles CEL distinctes (une par flag) pour que **chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place**. Reproduire un extrait du tableau des flags réservés (5-6 lignes suffisent, avec renvoi au README de la composition pour la liste complète) : `--max-num-seqs` → `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)`, etc. -4. **Le détail qui fait la différence :** `--port` et `--host` sont réservés bien que la composition **ne les émette pas**. Leurs valeurs par défaut (8000, toutes interfaces) portent le contrat de service : le `Service`, les probes et le FQDN du `Backend` en dépendent tous. Un utilisateur pouvait casser le serving en silence. -5. **Une seule source d'application :** la denylist vit **uniquement** dans le CEL de l'XRD. La composition appende verbatim et fait confiance à l'admission — la réimplémenter en KCL aurait recréé exactement le problème que §2 vient de résoudre (deux sources de vérité). Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par un test (`test_engine_args_denylist_lockstep`, mutation-verified : on a vérifié que le test **échoue** quand on casse volontairement la denylist). -6. Formule de clôture : **liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas**. - -- [ ] **Step 2: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — the engineArgs escape hatch and its CEL denylist" -``` - ---- - -### Task 6: §6 « Le modèle dit ce qu'il sert » + §7 « Mesurer le canary » - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: la topologie base + adapters + poids de canary (§3, §4). -- Produces: rien en aval ; §7 clôt le cycle « déployer → router → mesurer ». - -- [ ] **Step 1: Rédiger §6 (`status.servedModels`)** - -1. `status.servedModels` : une liste d'objets `{name, kind (base|adapter), canaryWeightPercent}`, plus une colonne `SERVED MODELS` dans `kubectl get isvc`. Avant, il fallait rétro-ingénierer la config de routage pour savoir à quoi le modèle répondait. -2. Le champ est calculé **depuis le spec seul** : il est peuplé dès la première réconciliation, sans attendre le Deployment ni la route. C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé — le dire explicitement évite un contresens. -3. Notice `note` — le piège Kubernetes, qui vaut la peine d'être raconté : la colonne pointait d'abord le JSONPath wildcard `.status.servedModels[*].name`. **Le convertisseur de table côté serveur ne rend que la première correspondance d'un wildcard** — la colonne n'aurait affiché que le modèle de base, jamais les adapters. D'où l'ajout d'un scalaire `status.servedModelsSummary` (noms joints par virgule) sur lequel pointe la colonne. Le champ structuré reste l'API machine ; le scalaire est une pure projection pour le CLI. - -Marqueur : `` - -- [ ] **Step 2: Rédiger §7 (mesurer le canary)** - -Ouvrir sur l'argument qui justifie la place de la section : **un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** D'où cette section ici, et pas en annexe. - -1. Les métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0 (standard OpenTelemetry Gen AI, déjà présenté en partie 3), scrapées dans VictoriaMetrics via un `VMPodScrape` sur le sidecar extproc (namespace `envoy-gateway-system`, port admin 1064). -2. Le dashboard Grafana `llm-gateway`, avec **attribution canary vs base** — c'est précisément ce qui permet de répondre à « est-ce que les 10 % de trafic envoyés sur le fine-tune se comportent mieux ou moins bien que les 90 % restants ? ». -3. Notice `note` d'honnêteté : les traces OTLP vers VictoriaTraces sont **volontairement désactivées** pour l'instant, en attendant une vérification de compatibilité de chemin. On ne livre pas ce qu'on n'a pas vérifié. - -Marqueur : `` - -- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — servedModels discoverability and gen_ai canary attribution" -``` - ---- - -### Task 7: §8 « Endpoint Picker » (+ trigger KEDA) et le cold-start - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: le latch (§2), le canary (§4) — la section pose leur incompatibilité. -- Produces: rien en aval. - -- [ ] **Step 1: Rédiger §8 (Endpoint Picker) — section courte** - -Ne pas laisser cette section gonfler : elle sert la thèse (**un flag, et la plateforme câble tout un sous-système**), elle n'est pas le sujet. - -1. **Le problème :** un `Service` ClusterIP fait du round-robin. C'est **hostile à vLLM** — il éparpille sur des pods différents les requêtes qui partagent un préfixe, détruit la localité du prefix cache et force du prefill redondant. Il est aussi aveugle à la charge : une requête peut atterrir sur un replica dont le KV cache sature pendant qu'un replica tiède dort à côté. -2. **L'Endpoint Picker** (GAIE v1.5.0 ; l'`InferencePool` est GA depuis 2025-09) scrape les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà, et score chaque pod candidat : profondeur de queue, utilisation du KV cache, affinité de préfixe, présence de l'adapter LoRA. -3. **KEDA et l'EPP ne se concurrencent pas, ils opèrent à des échelles différentes** : KEDA décide *combien* de replicas, en dizaines de secondes ; l'EPP décide *lequel*, en millisecondes. Les deux lisent les mêmes signaux de saturation. Enchaîner ici sur le troisième trigger KEDA ajouté au passage : `vllm:num_requests_waiting` (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut 8) — le signal de pression le plus précoce, combiné en OR avec les deux triggers de la partie 3. -4. Un flag → `HelmRelease` + `InferencePool` + Deployment EPP + `CiliumNetworkPolicy` + `VMServiceScrape`. La sécurité n'est pas une remarque de fin : le pod EPP arrive avec sa politique réseau default-deny et satisfait PSS restricted. -5. Le chiffre externe, cité **comme externe** : llm-d rapporte jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT face au round-robin sous charge. **Non reproduit ici** — le dire. -6. Notice `warning` — la limite honnête : **EPP et canary sont mutuellement exclusifs** (rejeté à l'admission). Un backendRef `InferencePool` ne supporte ni `weight` ni `modelNameOverride`, et une seule InferencePool est admise par règle. Choisir : le routage intelligent, ou le canary pondéré. Pas les deux, aujourd'hui. - -- [ ] **Step 2: Rédiger le cold-start en notice `tip`** - -Court. Run:ai Model Streamer (`--load-format runai_streamer`, embarqué dans l'image `vllm-openai` v0.8.5) sur le chemin PVC existant — prolonge directement la section S3 Files de la partie 3. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs` (cohérence avec §5). `s3://` direct et le résolveur LoRA sont descopés : ils demandent vLLM v0.9.0. - -Marqueur : `` - -- [ ] **Step 3: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — endpoint picker, KEDA queue trigger, cold-start streaming" -``` - ---- - -### Task 8: §10 Modelplane, §11 Dernières remarques, §12 Références - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: toutes les sections précédentes — §11 en tire les quatre leçons. -- Produces: la fin de l'article. - -- [ ] **Step 1: Rédiger §10 (Modelplane)** - -Section délicate : il faut être **généreux et honnête**, jamais défensif. Ordre imposé — commencer par créditer, finir par différencier. - -1. Les créateurs de Crossplane ont publié **Modelplane** (`ModelService` / `ModelEndpoint`) : un plan de contrôle qui traite les **modèles**, et non les clusters, comme l'objet qu'on gère. Même intuition que celle défendue ici — split plateforme / ML, endpoints retenus jusqu'à ce que le workload soit prêt. Leur donner le crédit de la direction, franchement. -2. Chronologie honnête, énoncée sans en faire une revendication : leur billet date du 2026-06-23, la v0.6.0 de cette plateforme du 2026-05-09. Ce sont des **évolutions convergentes**, pas une course. Leurs docs de design ont surtout servi ici de **grille de revue comparative**. -3. **Eux vont large** : la flotte. Multi-cluster, multi-cloud, types de GPU hétérogènes, un scheduler qui place les replicas. Un problème qu'on n'a **délibérément pas** ici — c'est une plateforme de référence mono-cluster, prétendre le contraire serait du bruit. -4. **Ici on va profond** sur un seul cluster. Trois choses livrées ici qu'ils n'ont pas (à ce jour) : le canary pondéré **implémenté**, pas seulement spécifié (leur design décrit des endpoints pondérés ; ce billet montre le trafic effectivement splitté, validé à l'admission et testé) ; le durcissement production comme **défaut** (zero-trust, PSS restricted, secrets, autoscaling sur signaux de saturation précoces) ; le GitOps de bout en bout. -5. **Ce que leur design a appris** — le point le plus intéressant, et le plus honnête : la discipline de **forward-compatibilité**. Arrays plutôt qu'objets, aucun nouveau champ requis, flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés. Le champ `canaries` est un array et l'échappatoire `engineArgs` existe **à cause de cette revue**. Renvoyer vers §4 et §5. -6. Le caveat qui rend la comparaison honnête : eux sont **engine-agnostic** (vLLM, SGLang, topologies de parallélisme arbitraires), ici on est **couplé à vLLM avec une échappatoire**. C'est un choix de périmètre à énoncer, pas à cacher : c'est exactement ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés. - -- [ ] **Step 2: Rédiger §11 (Dernières remarques)** - -Réflexion honnête, jamais un résumé, jamais d'auto-satisfaction (règle de style). - -Les **quatre leçons**, énoncées comme transposables bien au-delà des LLMs : - -1. Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront. Ce n'est pas une question de discipline, c'est une question de temps. La composition doit posséder les deux. -2. Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. -3. Une API sans échappatoire finit contournée ; une échappatoire sans garde-fous casse les invariants. Denylist explicite, appliquée en **un seul** endroit. -4. Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment. - -Puis la phrase de chute : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « **un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité** »*. - -Sous-section **« Et après ? »** : fine-tuner son propre adapter (le vrai chaînon manquant du canary), `s3://` direct, résolveur LoRA, traces OTLP, migration des 3 modèles restants et suppression définitive de `route.yaml`. - -Ajouter une notice `note` sur l'état de validation : ce qui est prouvé aujourd'hui (44/44 `kcl test`, `validate-kcl-compositions.sh` exit 0, `crossplane render` + Polaris contre le tag réel `0.8.0-pr1559`) et ce qui attend le passage e2e sur le cluster. - -- [ ] **Step 3: Rédiger §12 (Références)** - -Liste simple, calquée sur la partie 3 : la PR #1559 ; les specs `docs/specs/002` → `006` ; les composants (Envoy AI Gateway, Gateway API Inference Extension, Run:ai Model Streamer, KEDA, Crossplane, KCL) ; Modelplane ; les articles précédents de la série (parties 1 à 3). - -- [ ] **Step 4: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi. - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — Modelplane positioning, four lessons, references" -``` - ---- - -### Task 9: Les deux schémas - -**Files:** -- Create: `docs/architecture/llm-gateway-routing-ownership.drawio` -- Create: `docs/architecture/llm-lora-canary-split.drawio` -- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png` -- Create: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/canary-split.png` -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: les marqueurs `TODO-e2e` de schéma posés en tâches 3 et 4. -- Produces: deux `{{< img >}}` en place des marqueurs. - -- [ ] **Step 1: Schéma 1 — propriété du routage, avant/après** - -Utiliser la skill `drawio-skill`. Deux panneaux côte à côte. - -**Avant :** la claim `InferenceService` (à gauche) génère Deployment / Service / KEDA / metrics ; **séparément**, un `route.yaml` écrit à la main (à droite, couleur distincte, icône « main ») génère `Backend` / `AIServiceBackend` / `AIGatewayRoute`. Une flèche en pointillé barrée entre les deux, annotée « aucun lien — peut diverger ». Deux dérives à annoter : « modèle sans route → 404 » et « route orpheline → backend fantôme ». - -**Après :** une seule claim génère **tout**, routage compris. Le lien vers l'`AIGatewayRoute` passe par un portail annoté « Deployment Available=True (latch) ». - -- [ ] **Step 2: Schéma 2 — le split canary** - -**Un seul pod vLLM, un seul GPU L4.** Dans le pod : les poids du modèle de base (~15 Go) + deux adapters LoRA (quelques dizaines de Mo chacun : `sql-dpo`, `securecode`). - -En amont, l'`AIGatewayRoute` avec ses règles : -- requête `model: xplane-qwen-coder` → split 90 % base / 10 % `sql-dpo` (via `modelNameOverride`) -- requête `model: xplane-qwen-coder-sql-dpo` → 100 % `sql-dpo` (règle de pin) - -Annoter le point central : **les deux branches pointent le même `Backend`, donc le même pod, donc zéro GPU supplémentaire**. - -- [ ] **Step 3: Exporter en PNG et insérer dans l'article** - -Exporter les deux `.drawio` en PNG (largeur ~1200) dans le page bundle. Remplacer les marqueurs `TODO-e2e` de schéma par : - -```markdown -{{< img src="routing-ownership.png" alt="Propriété du routage : avant, deux sources de vérité ; après, une seule" width="1200" >}} -``` - -```markdown -{{< img src="canary-split.png" alt="Split canary : un pod, un GPU, le modèle de base et deux adapters LoRA" width="1200" >}} -``` - -- [ ] **Step 4: Vérifier et commiter** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -3` -Expected: build réussi ; les dérivées WebP sont générées dans `resources/_gen`. - -Run: `grep -c "TODO-e2e" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` -Expected: 4 (les marqueurs de schéma ont disparu ; restent les 4 marqueurs de données cluster). - -```bash -git add docs/architecture/ content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/ -git commit -m "docs(blog): part 4 — routing-ownership and canary-split diagrams" -``` - ---- - -### Task 10: Passe finale — titre, relecture de style, cohérence - -**Files:** -- Modify: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` - -**Interfaces:** -- Consumes: l'article complet. -- Produces: un article prêt à publier, à l'exception des `TODO-e2e`. - -- [ ] **Step 1: Trancher le titre** - -Le titre de travail (« Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit ») est **explicitement jugé insuffisant**. Proposer une short-list à l'auteur, avec le résumé (`summary`) correspondant. Pistes de départ, à enrichir : « Le modèle, pas le pod » ; « Un modèle, sa route, son canary » ; « InferenceService : ce que deux mois d'usage ont cassé » ; « Quatre manques, quatre champs YAML ». **Ne pas trancher seul** — c'est une décision d'auteur. - -- [ ] **Step 2: Relecture de style contre `ogenki-blog-style`** - -Vérifier point par point : -- Paragraphes de 2 à 5 phrases ; les phrases uniques sont **délibérées**. -- Rupture visuelle (liste, tableau, code, notice) tous les 3-4 paragraphes. -- Chaque terme technique en **gras** à sa première occurrence, suivi de sa définition. -- Aucune section ne se termine sur de l'auto-satisfaction. -- Les emoji de section sont présents et cohérents avec ceux de la partie 3. - -- [ ] **Step 3: Vérifier les liens internes et la cohérence des faits** - -Run: `grep -n "](/" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` -Expected: **aucun** lien `/en/post/...`. Tous les liens internes en `/fr/post/...`. - -Relire l'article contre la section « Faits techniques figés » de ce plan : aucune valeur inventée, aucun chiffre de performance non mesuré, le 57× de llm-d bien attribué comme externe et non reproduit. - -- [ ] **Step 4: Build de production et inventaire des `TODO-e2e`** - -Run: `hugo --minify --buildDrafts 2>&1 | tail -5` -Expected: build réussi, aucun warning sur le post. - -Run: `grep -n "TODO-e2e" content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` -Expected: exactement 4 marqueurs — split canary observé, sortie `kubectl get isvc`, screenshot du dashboard `llm-gateway`, cold-start avec/sans streamer. Les lister à l'auteur : ce sont les seuls bloqueurs de publication. - -- [ ] **Step 5: Commit** - -```bash -git add content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md -git commit -m "docs(blog): part 4 — final title, style pass and internal link check" -``` - ---- - -## Ce qui reste après ce plan - -- **Le passage e2e sur le cluster** (hors périmètre de ce plan, dépend de la PR #1559) remplit les 4 marqueurs `TODO-e2e`, après quoi `draft = true` saute. -- **La thumbnail** — à produire, comme pour les articles précédents. -- **La traduction anglaise** — un plan séparé, une fois la version FR figée. diff --git a/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md b/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md deleted file mode 100644 index 0ef076e1..00000000 --- a/docs/superpowers/specs/2026-07-12-llm-platform-part4-design.md +++ /dev/null @@ -1,197 +0,0 @@ -# Design — Article « Self-hosted LLM stack, partie 4 » (FR) - -**Date**: 2026-07-12 -**Statut**: approuvé (design), rédaction à venir -**Langue**: français uniquement dans un premier temps (traduction EN plus tard) -**Fichier cible**: `content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md` -**Source technique**: [PR #1559](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559) — `cloud-native-ref`, composition `InferenceService` v0.8.0 -**Article précédent**: [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) — « poser les fondations » - ---- - -## Thèse - -> L'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « **un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité** ». - -L'article raconte **comment une abstraction de plateforme mûrit sous la pression du réel**. La partie 3 a posé une claim `InferenceService` qui déclare un modèle et génère son outillage Kubernetes. Deux mois d'usage ont révélé quatre manques structurels — et c'est leur résolution qui fait l'article. - -L'angle est **platform engineering**, pas LLM serving : les quatre leçons (source de vérité unique, latch de readiness, échappatoire encadrée, status découvrable) sont réutilisables bien au-delà des LLMs. Le canary LoRA est la **démo phare**, pas le sujet. - -## Décisions de cadrage - -| Décision | Choix | Pourquoi | -|---|---|---| -| Angle | L'abstraction qui mûrit | Cœur du lectorat (platform engineers) ; leçons transposables hors LLM | -| Série | Agentic AI, **partie 4** | Suite directe de la partie 3, même notice de série en tête | -| Périmètre | SPEC-002/003/006 en profondeur ; SPEC-004 court ; SPEC-005 en encadré | Évite le changelog : chaque section doit servir la thèse | -| Preuves | Rédaction immédiate, marqueurs `TODO-e2e` | L'e2e cluster n'est pas encore passé ; on ne publie pas un chiffre non mesuré | -| LoRA | Section pédagogique + fine-tuning teasé | La partie 3 n'a jamais parlé de LoRA ; sans ça le canary est incompréhensible | - -## Titre - -**Titre de travail** : « Self-hosted LLM stack : quand l'abstraction grandit » - -⚠️ **À retravailler avant publication** — jugé insatisfaisant. Short-list à reprendre : - -- « Le modèle, pas le pod » -- « Un modèle, sa route, son canary » -- « InferenceService : ce que deux mois de production ont cassé » -- « Quatre manques, quatre champs YAML » - -## Plan détaillé - -### Intro + rappel - -Notice `info` « Série Agentic AI — Partie 4 » renvoyant vers les parties 1 à 3. - -Deux mois après la partie 3. La fondation a tenu : la claim YAML fait toujours le job. Mais en la faisant **vivre**, quatre manques se sont révélés. Ce sont eux qui structurent l'article. - -Rappel court de la claim de la partie 3 (~10 lignes de YAML) pour que l'article se lise seul. - -### §1 — Ce qui clochait - -Le cœur de l'argument, posé tôt et sans ménagement. Auto-critique assumée d'un travail publié deux mois plus tôt. - -- **Deux sources de vérité** — la claim déclare le modèle, un `ai-gateway-routes/route.yaml` **écrit à la main** déclare comment on l'atteint. Rien n'empêche un modèle sans route, ni une route qui survit à son modèle. -- **Aucune stratégie de rollout** — on bascule un modèle en tout-ou-rien. -- **Aucune échappatoire** — chaque nouveau flag vLLM exige une release de la plateforme. -- **Aucune découvrabilité** — `kubectl get isvc` ne dit pas à quels noms le modèle répond réellement. - -### §2 — Le routage rejoint le modèle *(profondeur : haute)* - -Source : SPEC-002 (FR-001, FR-002). - -- `gateway.enabled: true` → la composition rend `Backend` + `AIServiceBackend` + `AIGatewayRoute` **par claim**. Supprimer le modèle supprime sa route. -- Le point technique intéressant : le **latch de readiness**. La route est retenue tant que le `Deployment` n'est pas `Available=True`, puis **jamais retirée** sur une indisponibilité passagère. Ni trafic vers un modèle qui ne peut pas répondre, ni flapping de route. -- Détail d'implémentation qui mérite une phrase : clés ocds de lecture et d'écriture partagent une constante unique (`_gatewayRouteSuffix`) — elles ne *peuvent pas* diverger. -- Migration : `xplane-qwen-coder` bascule, ses entrées sont retirées du `route.yaml` dans le même commit. - -**Visuel** : schéma avant/après de la propriété du routage (deux sources de vérité → une). - -### §3 — LoRA en deux minutes *(pédagogie)* - -Prérequis absent de la partie 3. - -- Un adapter LoRA est un **delta de poids de faible rang** appliqué au modèle de base, pas un modèle complet. -- vLLM sert le modèle de base **et** ses adapters **depuis le même pod, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). C'est toute la raison pour laquelle la section suivante est gratuite. -- Honnêteté : ici les adapters viennent de HuggingFace (`jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo`, `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode`), pinés au commit SHA. **En fine-tuner un soi-même est un autre métier** — teasé en « et après ». - -### §4 — Canary : 10 % du trafic, zéro GPU *(profondeur : haute)* - -Source : SPEC-002 (FR-003, FR-004, CL-5, CL-6). - -- Deux lignes de YAML : `gateway.canaries: [{adapter, weightPercent}]`. -- Sous le capot : `modelNameOverride` sur l'AIGatewayRoute — le trafic du modèle de base est splitté vers l'adapter, **même pod, zéro GPU supplémentaire**. -- Garde-fous CEL à l'admission : adapters distincts, somme des poids ≤ 99 %, l'adapter doit exister dans `loraAdapters[]`, poids entre 1 et 99. -- Une requête qui **nomme explicitement** l'adapter reste servie à 100 % (elle ne subit pas le split). -- Leçon de forward-compat : le champ est **un array dès le jour 1**, précisément à cause de la revue Modelplane (cf. §10). - -**Visuel** : schéma du split — un pod, un GPU, base + 2 adapters, 90/10. - -### §5 — L'échappatoire `engineArgs` *(profondeur : haute)* - -Source : SPEC-003. - -- Le problème : **vLLM ajoute des flags plus vite qu'aucune API de plateforme ne peut suivre**. Chaque flag manquant = une release de composition. -- La solution : passthrough verbatim des flags, appendus après tous les args gérés par la composition — **sauf** les ~16 flags dont l'autoscaling et le routage dépendent. -- Ces flags sont rejetés **à `kubectl apply`** (17 règles CEL dans l'XRD), avec un message qui **nomme le champ curé à utiliser à la place** : `--max-num-seqs` → `spec.model.maxNumSeqs`. -- Le lockstep XRD ↔ composition est verrouillé par un test (`test_engine_args_denylist_lockstep`, mutation-verified) : la denylist ne peut pas dériver silencieusement. -- Formule de la section : **liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas**. - -### §6 — Le modèle dit ce qu'il sert *(profondeur : moyenne)* - -Source : SPEC-003 (`status.servedModels`). - -- `status.servedModels` : topologie structurée (base + adapters + poids de canary), calculée à chaque réconciliation. -- Colonne `SERVED MODELS` dans un `kubectl get isvc`. -- Avant : il fallait rétro-ingénierer la config de routage pour savoir à quoi le modèle répondait. - -**`TODO-e2e`** : sortie réelle de `kubectl get isvc`. - -### §7 — Mesurer le canary *(profondeur : moyenne)* - -Source : SPEC-006. - -- Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary — d'où la place de cette section **ici** et pas en annexe. -- Métriques `gen_ai.*` d'Envoy AI Gateway v1.0, scrapées dans VictoriaMetrics (VMPodScrape sur le sidecar extproc, port admin 1064). -- Dashboard Grafana `llm-gateway`, avec **attribution canary vs base**. -- Traces OTLP vers VictoriaTraces : volontairement **OFF** pour l'instant (compat de chemin non vérifiée) — à dire honnêtement. - -**`TODO-e2e`** : screenshot du dashboard `llm-gateway`. - -### §8 — Endpoint Picker *(profondeur : courte)* - -Source : SPEC-004. - -- Un `Service` ClusterIP fait du **round-robin**, ce qui est **hostile à vLLM** : il éparpille les requêtes partageant un préfixe sur des pods différents et détruit la localité du prefix cache. Il est aussi aveugle à la charge par pod. -- L'**Endpoint Picker** (GAIE v1.5.0) score chaque pod candidat : profondeur de queue, utilisation du KV cache, affinité de préfixe, présence de l'adapter LoRA. -- Complémentaire de KEDA, pas concurrent : KEDA réagit en dizaines de secondes (*combien* de replicas), l'EPP en millisecondes (*lequel*). -- Un flag → HelmRelease + InferencePool + EPP + CiliumNetworkPolicy + VMServiceScrape. -- Chiffre externe cité **comme tel** : llm-d rapporte jusqu'à 57× d'amélioration de TTFT face au round-robin. Non reproduit ici. - -Notice `warning` honnête : **mutuellement exclusif avec le canary**, parce qu'un backendRef InferencePool ne supporte ni `weight` ni `modelNameOverride`. Rejeté à l'admission. - -### §9 — Cold-start *(encadré)* - -Source : SPEC-005. - -Notice `tip` : Run:ai Model Streamer (`--load-format runai_streamer`, embarqué dans vllm-openai v0.8.5) sur le chemin PVC existant — prolonge directement la section S3 Files de la partie 3. `s3://` direct et le résolveur LoRA sont descopés (nécessitent vLLM v0.9.0). - -**`TODO-e2e`** : cold-start avec / sans streamer. - -### §10 — Modelplane : évolution convergente *(profondeur : moyenne)* - -- Les créateurs de Crossplane ont publié **Modelplane** (`ModelService` / `ModelEndpoint`) — même intuition : le split plateforme / ML, les endpoints retenus jusqu'à Ready. Leur billet est postérieur (2026-06-23) à la v0.6.0 de cette plateforme (2026-05-09), mais leurs docs de design ont servi de **grille de revue comparative** ici. -- **Eux vont large** : la flotte — multi-cluster, multi-cloud, scheduler de placement, engine-agnostic (vLLM, SGLang). Un problème qu'on n'a délibérément pas ici. -- **Ici on va profond** sur un seul cluster : le canary pondéré est **implémenté**, pas seulement spécifié ; zero-trust / PSS restricted / secrets / GitOps sont le **plancher**, pas une remarque de fin. -- **Ce que leur design a appris** : la discipline de forward-compat — arrays plutôt qu'objets, pas de nouveau champ requis, flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés. Le champ `canaries` est un array et l'échappatoire `engineArgs` existe **à cause de cette revue**. -- Caveat honnête assumé : eux sont engine-agnostic, ici on est **couplé à vLLM avec une échappatoire** — c'est exactement ce qui rend les signaux d'autoscaling curés possibles. - -### §11 — 💭 Dernières remarques - -- Les quatre leçons, énoncées comme transposables hors LLM : - 1. Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront. La composition doit posséder les deux. - 2. Une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide ; une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Latch. - 3. Une API sans échappatoire finit contournée. Une échappatoire sans garde-fous casse les invariants. Denylist explicite. - 4. Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment. -- Phrase de chute : *l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »*. -- **Et après ?** : fine-tuner son propre adapter, `s3://` direct, résolveur LoRA, traces OTLP, migration des 3 modèles restants. - -### §12 — 🔖 Références - -Repos, specs (`docs/specs/002` → `006`), composants (GAIE, Envoy AI Gateway, Run:ai Model Streamer, Modelplane), articles précédents de la série. - -## Front matter - -```toml -+++ -author = "Smaine Kahlouch" -title = "" -date = "2026-07-XX" -summary = "..." -featured = true -codeMaxLines = 30 -usePageBundles = true -toc = true -series = ["Agentic AI"] -tags = ["ai", "kubernetes", "vllm", "crossplane", "platform-engineering"] -thumbnail = "thumbnail.png" -+++ -``` - -## Visuels à produire - -| Visuel | Type | Statut | -|---|---|---| -| Propriété du routage, avant/après | drawio → PNG | à produire | -| Split canary (1 pod, 1 GPU, base + 2 adapters, 90/10) | drawio → PNG | à produire | -| Dashboard Grafana `llm-gateway` | screenshot | `TODO-e2e` | -| `kubectl get isvc` avec colonne `SERVED MODELS` | bloc de code | `TODO-e2e` | -| Thumbnail | image | à produire | - -## Contraintes de rédaction - -- Style : voir la skill `ogenki-blog-style`. Ton de la partie 3 : concret, honnête, notices pour la pédagogie. -- **Aucune affirmation de perf non mesurée.** Les chiffres externes (57× TTFT de llm-d) sont cités comme externes. -- Liens internes FR : `/fr/post/...`. -- Le repo `cloud-native-ref` reste la source de vérité citée. From 2341238900f55ba951f3d389fbf84fb874c6e686 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 19:37:10 +0200 Subject: [PATCH 27/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20five?= =?UTF-8?q?=20axes,=20not=20four:=20semantic=20routing=20joins=20the=20set?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 24 ++++++++++++------- 1 file changed, 16 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index a9ea2c39..6db8f686 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -2,7 +2,7 @@ author = "Smaine Kahlouch" title = "Le modèle, pas le pod" date = "2026-07-12" -summary = "Deux mois d'usage de l'abstraction `InferenceService` ont dégagé quatre axes d'amélioration : le routage possédé par la claim, un rollout par paliers, une configuration avancée encadrée et une topologie lisible. Comment une abstraction de plateforme gagne en maturité et devient évolutive — canary LoRA à coût GPU nul compris." +summary = "Deux mois d'usage de l'abstraction `InferenceService` ont dégagé cinq axes d'amélioration : le routage possédé par la claim, un rollout par paliers, un routage sémantique où le prompt choisit le modèle, une configuration avancée encadrée et une topologie lisible. Comment une abstraction de plateforme gagne en maturité — canary LoRA à coût GPU nul et mesures sur cluster comprises." featured = true codeMaxLines = 30 usePageBundles = true @@ -21,7 +21,7 @@ Ajouter un modèle à la plateforme, c'est un fichier YAML et un `git push`. Le Ce n'est pas un bug : c'est exactement le contrat livré dans la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), il y a deux mois. Et ce contrat tient. La **claim** (le manifeste YAML par lequel un utilisateur déclare *ce qu'il veut*, à charge pour la plateforme de produire les ressources Kubernetes correspondantes) reste la bonne interface, et la plateforme produit bien les ressources du modèle. -Ce que deux mois d'usage ont montré, c'est que la **promesse** attachée à cette interface — produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin — s'arrêtait avant le routage. Elle ne s'y arrête plus. Et l'analyse qui a mené là a dégagé trois autres axes, ceux qui font passer une abstraction de « ça marche » à « ça évolue sans casser ». +Ce que deux mois d'usage ont montré, c'est que la **promesse** attachée à cette interface — produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin — s'arrêtait avant le routage. Elle ne s'y arrête plus. Et l'analyse qui a mené là a dégagé quatre autres axes, ceux qui font passer une abstraction de « ça marche » à « ça évolue sans casser ». Pour que cet article se lise seul, voici ce que la partie 3 a livré — servir un modèle open-weight sur la plateforme tenait dans ces quelques lignes : @@ -52,6 +52,7 @@ De cette claim, la **composition** Crossplane — le programme qui traduit la cl * Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — c'est la promesse de complétude qui en dépend * Voir un **canary LoRA** déplacer une fraction du trafic vers un fine-tune, **à coût GPU nul** : même pod, même GPU, aucun réplica supplémentaire +* Voir un **routage sémantique** décider du modèle **à partir du prompt** — et se composer avec le canary au lieu de lui disputer la décision * Voir comment une **configuration avancée** encadrée laisse passer les options que le schéma curé n'a pas prévues, sans trouer le contrat de service * Rendre la topologie **lisible** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement * En tirer **quatre leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas @@ -62,9 +63,9 @@ Tout ce qui suit est dans [**cloud-native-ref**](https://github.com/Smana/cloud- --- -## :arrow_upper_right: Quatre axes d'amélioration +## :arrow_upper_right: Cinq axes d'amélioration -Le contrat de la partie 3 n'a pas bougé : une claim d'un côté, la plateforme qui en tire les ressources du modèle de l'autre. C'est en le mettant au travail pendant deux mois qu'une analyse délibérée a dégagé quatre axes. Le premier est le plus structurant, parce qu'il porte sur la **complétude** de l'abstraction : sa promesse est de produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin, et le routage y échappait. Les trois autres portent sur son **évolutivité** : rien ne permettait de faire bouger un modèle par paliers, ni de sortir des champs curés, ni de lire ce qu'un pod servait réellement. +Le contrat de la partie 3 n'a pas bougé : une claim d'un côté, la plateforme qui en tire les ressources du modèle de l'autre. C'est en le mettant au travail pendant deux mois qu'une analyse délibérée a dégagé cinq axes. Le premier est le plus structurant, parce qu'il porte sur la **complétude** de l'abstraction : sa promesse est de produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin, et le routage y échappait. Les autres portent sur son **évolutivité** : rien ne permettait de faire bouger un modèle par paliers, ni de laisser le prompt choisir sa destination, ni de sortir des champs curés, ni de lire ce qu'un pod servait réellement. ### 1. Le routage échappait à la claim @@ -88,13 +89,19 @@ La bascule d'un modèle est **binaire**. On change `repository` et `revision`, F La matière première était pourtant déjà là : la composition savait charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. -### 3. Aucun moyen de sortir des champs curés +### 3. Le client devait savoir quel modèle il voulait + +La flotte compte quatre modèles, chacun bon à quelque chose de précis : du code, du raisonnement, de la modération. Pour en tirer quoi que ce soit, le client devait **choisir lui-même** — écrire `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, et donc connaître le catalogue, ses noms et ses spécialités. + +Le routeur sémantique de la partie 3 était censé lever exactement ça : classifier le prompt, et router vers le modèle qui va bien. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. + +### 4. Aucun moyen de sortir des champs curés Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte. Vouloir essayer un flag vLLM une après-midi coûtait donc : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, et enfin Flux. Une release de plateforme pour un essai. Le réflexe inverse — un champ fourre-tout non contraint — n'est pas une réponse non plus : il laisse l'utilisateur écraser `--served-model-name` ou `--port`, c'est-à-dire casser silencieusement le contrat sur lequel reposent le `Service`, les probes et la route. La question à trancher était donc de trouver la forme qui laisse passer l'imprévu sans ouvrir cette brèche. -### 4. La topologie servie n'était pas lisible +### 5. La topologie servie n'était pas lisible `kubectl get isvc` dit qu'un modèle est prêt. Il ne dit pas **à quels noms il répond**. Pour répondre à une question aussi élémentaire que « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? », il fallait ouvrir le fichier de routage, le recouper avec les arguments vLLM du `Deployment`, et reconstituer la topologie à la main. Une abstraction qu'il faut rétro-ingénierer pour savoir ce qu'elle expose s'arrête à mi-chemin. @@ -106,10 +113,11 @@ Chacun de ces axes est traité dans une section de cet article : |---|---| | Le routage échappait à la claim | La composition **possède** le routage (`gateway.enabled`) | | Aucune évolution par paliers | Des **canaries LoRA** pondérés (`gateway.canaries`) | +| Le client devait choisir son modèle | Un **routage sémantique** : `model: MoM`, et le prompt tranche | | Aucune sortie des champs curés | `spec.engineArgs`, encadré à l'admission | | Topologie servie illisible | `status.servedModels` et une colonne `SERVED MODELS` | -Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »**. Ce que l'on déploie, c'est un modèle de base, *ses adapters*, *les noms sous lesquels on les atteint*, et *la fraction de trafic qui va à chacun*. Tant que l'abstraction ne modélise que le pod, tout le reste retombe sur l'humain — dans un fichier à côté, à la main. +Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »**. Ce que l'on déploie, c'est un modèle de base, *ses adapters*, *les noms sous lesquels on les atteint*, et *la fraction de trafic qui va à chacun*. Tant que l'abstraction ne modélise que le pod, tout le reste retombe sur l'humain — dans un fichier à côté, à la main. Et une fois ce déplacement fait, un dernier tombe tout seul : **le client n'a même plus à savoir quel modèle il vise.** ## :door: Le routage rejoint le modèle @@ -351,7 +359,7 @@ D'où l'étape suivante : **casser volontairement la denylist**, relancer la sui `kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. La question était triviale tant qu'un pod servait un modèle sous un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base et à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. -C'est le quatrième axe, adressé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : +C'est le cinquième axe, adressé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : | Champ | Ce qu'il porte | |---|---| From a9853f1681e9391766e00d5982e95535c4f80ab0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 19:42:50 +0200 Subject: [PATCH 28/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20the?= =?UTF-8?q?=20readiness=20latch,=20observed:=20it=20keys=20on=20Available,?= =?UTF-8?q?=20not=20pod=20phase?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 24 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 24 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 6db8f686..6a2bfff8 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -164,6 +164,30 @@ Le compromis retenu est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas Techniquement, le latch tient sur l'**`ocds`** (_observed composed resources_) : l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation. La composition y cherche sa propre `AIGatewayRoute` ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert, et elle la rend de nouveau sans même regarder l'état du `Deployment`. +Sur le cluster, le portail se voit à l'œil nu. Une claim fraîche, `gateway.enabled: true`, et on regarde apparaître les ressources : + +``` +[10:23:46] Available=False route=0 pod=0/1 ContainerCreating +[10:25:54] Available=False route=0 pod=0/1 Running <- Running, mais pas prêt : toujours pas de route +[10:27:19] Available=False route=0 pod=0/1 Running +[10:27:41] Available=True route=1 pod=1/1 Running <- la route apparaît +``` + +Le pod est resté **`Running` mais `0/1` pendant environ 90 secondes** — il chargeait ses poids sur le GPU — et la route est restée retenue tout ce temps. C'est le point précis qui compte : **le latch s'accroche à la condition `Available` du `Deployment`, pas à la phase du pod.** Un pod qui tourne n'est pas un pod qui sert, et seule la première des deux le sait. + +Un détail de conception que le terrain a rendu visible : les deux `Backend` de la section précédente, eux, sont créés **immédiatement**. Ils sont statiquement prêts — un FQDN et un port ne « démarrent » pas. **Seule la route est retenue.** Le portail ne bloque pas la construction du chemin, il bloque sa publication. + +``` +$ kubectl get inferenceservice xplane-scratch-latch -o jsonpath='{...resourceRefs}' + AIServiceBackend/xplane-scratch-latch <- créé + Backend/xplane-scratch-latch-direct <- créé + Deployment/xplane-scratch-latch + ... + <- aucune AIGatewayRoute +``` + +Et à la suppression, la promesse de possession se vérifie d'un coup : les **onze** ressources composées disparaissent, route et backends compris. Aucune n'a survécu à sa claim. + {{% notice tip "Le détail qui aurait fini en incident" %}} La composition **écrit** la route sous une clé de ressource, et la **relit** sous cette même clé au tour suivant. Deux chaînes de caractères, à deux endroits du code : si elles divergent — un renommage d'un côté seulement — la relecture ne trouve jamais rien, le latch ne s'enclenche jamais, et la route est retirée à la première indisponibilité passagère venue. Un bug invisible en test, qui ne se manifeste qu'en production, au pire moment. From 51ebbd0089c5047e8085bb37cf0e5126662cc3a9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 19:46:51 +0200 Subject: [PATCH 29/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20the?= =?UTF-8?q?=20canary=20split,=20measured=20on=20two=20independent=20planes?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 24 ++++++++++++++++++- 1 file changed, 23 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 6a2bfff8..163a4666 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -277,7 +277,29 @@ Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de poids qui se compte en dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. - +### Le split, mesuré + +Soixante requêtes vers `model: xplane-qwen-coder`, canary à 10 % armé. Puis douze requêtes nommant explicitement l'adapter. Ce que la gateway a compté : + +| `gen_ai_original_model` (demandé) | `gen_ai_request_model` (servi) | n | +|---|---|---| +| `xplane-qwen-coder` | `xplane-qwen-coder` | **56** | +| `xplane-qwen-coder` | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | **5** | +| `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | **12** | + +**8,2 % de trafic capté pour un poids configuré à 10 %.** Sur n=61 et p=0,1, on attend 6,1 ± 2,3 : cinq est exactement là où il doit être. Et les douze requêtes explicites sont servies par l'adapter, **toutes les douze, sans une seule fuite vers la base** — le pin ne cède pas au tirage au sort. + +La deuxième ligne est celle qui compte : le client a demandé le modèle de base, et c'est le fine-tune qui a répondu. Sans qu'il le sache, et sans qu'un seul GPU de plus soit allumé. + +Mais la gateway n'est pas un témoin fiable d'elle-même : elle affirme avoir réétiqueté des requêtes, elle ne prouve pas que vLLM a joué le jeu. C'est le moteur qui tranche, et il le fait depuis ses propres métriques : + +``` +$ vllm:lora_requests_info +running_lora_adapters='(none)' max_lora=2 +running_lora_adapters='xplane-qwen-coder-sql-dpo' max_lora=2 +``` + +**Deux plans indépendants, une seule décision de routage.** La gateway dit avoir envoyé 5 requêtes sur l'adapter ; vLLM confirme l'avoir chargé et exécuté. Le « zéro GPU » n'est plus une propriété de construction : c'est un pod, un GPU, et le moteur qui le dit. ### Le canary n'écrase pas le nommage explicite From 09a6abaac744282ac20c9db637d08fbe14b77030 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 19:52:35 +0200 Subject: [PATCH 30/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20new?= =?UTF-8?q?=20section:=20semantic=20routing,=20and=20why=20it=20composes?= =?UTF-8?q?=20with=20the=20canary?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 73 ++++++++++++++++++- 1 file changed, 72 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 163a4666..00fc0358 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -93,7 +93,7 @@ La matière première était pourtant déjà là : la composition savait charger La flotte compte quatre modèles, chacun bon à quelque chose de précis : du code, du raisonnement, de la modération. Pour en tirer quoi que ce soit, le client devait **choisir lui-même** — écrire `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, et donc connaître le catalogue, ses noms et ses spécialités. -Le routeur sémantique de la partie 3 était censé lever exactement ça : classifier le prompt, et router vers le modèle qui va bien. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. +Le **routeur sémantique** (un service qui classe le prompt et décide seul quel modèle doit le traiter) de la partie 3 était censé lever exactement ça. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. ### 4. Aucun moyen de sortir des champs curés @@ -332,6 +332,77 @@ Le plafond à **99** garantit donc qu'il reste toujours du trafic sur le modèle Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme **Modelplane** — sur laquelle je reviens en fin d'article — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal, pas un exotisme. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL. Le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. {{% /notice %}} +## :brain: Le prompt choisit le modèle + +Tout ce qui précède suppose un client qui **sait ce qu'il veut**. Il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms, et lequel est bon en code. C'est une hypothèse raisonnable pour un service. C'en est une mauvaise pour un humain devant un chat. + +La flotte compte quatre modèles spécialisés. L'idée du **Mixture of Models** (`model: MoM`) est de retourner la question : le client n'annonce pas un modèle, il **envoie son prompt**, et la plateforme décide. + +```json +{"model": "MoM", "messages": [{"role": "user", "content": "integral of x squared"}]} +``` + +Le [routeur sémantique vLLM](https://github.com/vllm-project/semantic-router) classifie le prompt et le fait atterrir sur le modèle qui va bien : + +| Le prompt | Classé | Servi par | +|---|---|---| +| *refactor this function and debug the traceback* | `code` | `xplane-qwen-coder` | +| *write a kubectl yaml manifest* | `code` | `xplane-qwen-coder` | +| *integral of x squared* | `math` | `xplane-qwen3-8b` | +| *capital of France* | `general` | `xplane-qwen3-8b` | + +Ce routeur tournait déjà en partie 3. En bonne santé, scruté, avec ses métriques — et **jamais appelé**. Les règles de l'`AIGatewayRoute` matchent sur des noms de modèles concrets ; `MoM` n'en est pas un ; la Gateway répondait `404`. Le mécanisme était décrit dans un commentaire de `route.yaml`, et nulle part ailleurs. + +### Où l'insérer : avant celui qui décide + +Le brancher tient en une question, et elle est plus subtile qu'elle n'en a l'air : **à quel moment du chemin de requête ?** + +L'Envoy AI Gateway a son propre **extproc** — et c'est lui qui **dérive l'en-tête `x-ai-eg-model` depuis le `model` du corps** de la requête. Cet en-tête est ce sur quoi *toutes* les règles de routage matchent. Le routeur sémantique doit donc s'exécuter **avant** lui : il réécrit `body.model`, de `MoM` vers un nom concret, et l'extproc de la Gateway dérive ensuite l'en-tête depuis un corps **déjà réécrit**. + +La conséquence est la plus belle propriété de ce montage : **aucune règle de routage nouvelle.** Les routes existantes — celles que la composition génère, celles du canary, celles du pin explicite — matchent telles quelles, sans savoir que MoM existe. + +Reste à obtenir cet « avant ». L'objet prévu pour ça, l'`EnvoyExtensionPolicy`, ne sait pas l'exprimer : il **ajoute** ses filtres *après* ceux de l'AI Gateway — trop tard, l'en-tête est déjà dérivé. Le montage passe donc par un **`EnvoyPatchPolicy`** : un patch xDS brut qui insère le filtre ext-proc à **l'index 0** de la chaîne de filtres HTTP. + +```yaml +# apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/semantic-router-patch.yaml +kind: EnvoyPatchPolicy +spec: + type: JSONPatch + targetRef: {kind: Gateway, name: ai-gateway} + jsonPatches: + - type: "type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener" + name: envoy-ai-gateway-system/ai-gateway/http + operation: + op: add + path: /default_filter_chain/filters/0/typed_config/http_filters/0 # <- index 0 + value: + name: semantic-router-extproc + typedConfig: + "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.ext_proc.v3.ExternalProcessor + grpcService: + envoyGrpc: + authority: vllm-semantic-router.llm:50051 +``` + +Un patch xDS brut est un objet qu'on préfère éviter : il est couplé à la forme interne de la configuration Envoy, pas à une API stable. C'est ici le prix de l'ordre — et c'est le montage que le projet amont documente lui-même. + +### Deux couches qui se composent + +Et voilà le résultat qui justifie la section. Une requête `MoM`, classée `code`, réécrite en `xplane-qwen-coder`… **est tombée dans le canary LoRA** et a été servie par `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. + +Deux décisions, prises par deux composants qui ne se connaissent pas : + +* le **routeur sémantique** décide *quel modèle* — à partir du sens du prompt ; +* la **route pondérée** décide *quels poids* — à partir d'un tirage à 10 %. + +Elles s'empilent au lieu de se disputer le même point de décision, et c'est une propriété de la **position dans la chaîne**, pas une intention : le routeur agit sur le corps, la route agit sur l'en-tête qui en est dérivé. Chacune ignore l'autre, et c'est exactement pour ça qu'elles tiennent ensemble. + +MoM résout d'ailleurs à travers un modèle **migré** (routage possédé par la composition) *et* un modèle **non migré** (encore dans `route.yaml`). Les deux mondes coexistent pendant la migration — ce qui est la moindre des choses pour une migration qu'on annonce progressive. + +{{% notice note "Ce que ça ne fait pas" %}} +La classification est un modèle, pas une vérité. Un prompt ambigu tombe où il tombe, et rien ici ne mesure la **qualité** de la classification — je n'ai vérifié que le **câblage** : que le routeur soit appelé, qu'il réécrive, et que la route matche derrière. Savoir si `math` est le bon verdict pour une intégrale, c'est le domaine du routeur ; savoir si le chemin de requête l'appelle, c'est celui de la plateforme. Cet article ne traite que du second. +{{% /notice %}} + ## :gear: Configuration avancée : ouvrir sans trouer Une abstraction curée ne peut pas tout prévoir. Le schéma de la claim n'expose que des champs modélisés un par un, et vLLM ajoute des options à chaque release, plus vite qu'une API de plateforme ne peut les exposer. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** From 25c76877c945526326e8b31a7256c01e10f00ab6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 19:59:54 +0200 Subject: [PATCH 31/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20defi?= =?UTF-8?q?ne=20extproc=20at=20first=20use,=20and=20trim=20the=20semantic-?= =?UTF-8?q?routing=20prose?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 00fc0358..0bd2a645 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -93,7 +93,7 @@ La matière première était pourtant déjà là : la composition savait charger La flotte compte quatre modèles, chacun bon à quelque chose de précis : du code, du raisonnement, de la modération. Pour en tirer quoi que ce soit, le client devait **choisir lui-même** — écrire `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, et donc connaître le catalogue, ses noms et ses spécialités. -Le **routeur sémantique** (un service qui classe le prompt et décide seul quel modèle doit le traiter) de la partie 3 était censé lever exactement ça. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. +Le **routeur sémantique** de la partie 3 — un service qui classe le prompt et décide seul quel modèle doit le traiter — était censé lever exactement ça. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. ### 4. Aucun moyen de sortir des champs curés @@ -334,7 +334,7 @@ Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme ## :brain: Le prompt choisit le modèle -Tout ce qui précède suppose un client qui **sait ce qu'il veut**. Il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms, et lequel est bon en code. C'est une hypothèse raisonnable pour un service. C'en est une mauvaise pour un humain devant un chat. +Jusqu'ici, le client **sait ce qu'il veut**. Il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms, et lequel est bon en code. C'est une hypothèse raisonnable pour un service. C'en est une mauvaise pour un humain devant un chat. La flotte compte quatre modèles spécialisés. L'idée du **Mixture of Models** (`model: MoM`) est de retourner la question : le client n'annonce pas un modèle, il **envoie son prompt**, et la plateforme décide. @@ -357,11 +357,11 @@ Ce routeur tournait déjà en partie 3. En bonne santé, scruté, avec ses métr Le brancher tient en une question, et elle est plus subtile qu'elle n'en a l'air : **à quel moment du chemin de requête ?** -L'Envoy AI Gateway a son propre **extproc** — et c'est lui qui **dérive l'en-tête `x-ai-eg-model` depuis le `model` du corps** de la requête. Cet en-tête est ce sur quoi *toutes* les règles de routage matchent. Le routeur sémantique doit donc s'exécuter **avant** lui : il réécrit `body.model`, de `MoM` vers un nom concret, et l'extproc de la Gateway dérive ensuite l'en-tête depuis un corps **déjà réécrit**. +L'Envoy AI Gateway a son propre **extproc** (_external processor_ : un service que le proxy appelle en cours de traitement, et qui peut modifier les en-têtes **comme le corps** de la requête) — et c'est lui qui **dérive l'en-tête `x-ai-eg-model` depuis le `model` du corps** de la requête. Cet en-tête est ce sur quoi *toutes* les règles de routage matchent. Le routeur sémantique doit donc s'exécuter **avant** lui : il réécrit `body.model`, de `MoM` vers un nom concret, et l'extproc de la Gateway dérive ensuite l'en-tête depuis un corps **déjà réécrit**. -La conséquence est la plus belle propriété de ce montage : **aucune règle de routage nouvelle.** Les routes existantes — celles que la composition génère, celles du canary, celles du pin explicite — matchent telles quelles, sans savoir que MoM existe. +La conséquence est la propriété qui fait tout tenir : **aucune règle de routage nouvelle.** Les routes existantes — celles que la composition génère, celles du canary, celles du pin explicite — matchent telles quelles, sans savoir que MoM existe. -Reste à obtenir cet « avant ». L'objet prévu pour ça, l'`EnvoyExtensionPolicy`, ne sait pas l'exprimer : il **ajoute** ses filtres *après* ceux de l'AI Gateway — trop tard, l'en-tête est déjà dérivé. Le montage passe donc par un **`EnvoyPatchPolicy`** : un patch xDS brut qui insère le filtre ext-proc à **l'index 0** de la chaîne de filtres HTTP. +Reste à obtenir cet « avant ». L'objet prévu pour ça, l'`EnvoyExtensionPolicy`, ne sait pas l'exprimer : il **ajoute** ses filtres *après* ceux de l'AI Gateway — trop tard, l'en-tête est déjà dérivé. Le montage passe donc par un **`EnvoyPatchPolicy`** : un patch xDS brut qui insère, à **l'index 0** de la chaîne de filtres HTTP, le propre extproc du routeur sémantique — lui aussi un filtre `ext_proc`, au même titre que celui de la Gateway. ```yaml # apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/semantic-router-patch.yaml @@ -388,7 +388,7 @@ Un patch xDS brut est un objet qu'on préfère éviter : il est couplé à la fo ### Deux couches qui se composent -Et voilà le résultat qui justifie la section. Une requête `MoM`, classée `code`, réécrite en `xplane-qwen-coder`… **est tombée dans le canary LoRA** et a été servie par `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. +Le montage a produit un résultat que rien n'avait explicitement câblé. Une requête `MoM`, classée `code`, réécrite en `xplane-qwen-coder`… **est tombée dans le canary LoRA** et a été servie par `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. Deux décisions, prises par deux composants qui ne se connaissent pas : @@ -522,7 +522,7 @@ Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 1 La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, **TTFT** (_time to first token_ : le délai entre la requête et le premier token de la réponse), latence par token de sortie. Il restait à les **brancher**. -Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'**extproc** (_external processor_) : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM, seul sur le chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est là que le scrape se branche : +Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'extproc de la gateway — celui-là même qui dérive `x-ai-eg-model` : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM, seul sur le chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est là que le scrape se branche : * **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` * **Namespace** : `envoy-gateway-system` From 219dc872a44b3130089cbee49a71bd25997a861b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:07:50 +0200 Subject: [PATCH 32/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20eigh?= =?UTF-8?q?teen=20reserved=20flags,=20verbatim=20rejections,=20and=20the?= =?UTF-8?q?=20CEL=20cost=20budget?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 56 ++++++++++++++----- 1 file changed, 42 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 0bd2a645..ecf6896b 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -332,6 +332,24 @@ Le plafond à **99** garantit donc qu'il reste toujours du trafic sur le modèle Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme **Modelplane** — sur laquelle je reviens en fin d'article — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal, pas un exotisme. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL. Le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. {{% /notice %}} +{{% notice warning "Une règle CEL sur un champ non borné est une règle non bornée" %}} +Ces règles ont failli ne jamais tourner — pas parce qu'elles étaient fausses, mais parce qu'elles étaient **trop chères**. + +L'API server **estime statiquement** le coût de chaque règle CEL avant d'accepter le schéma, et il l'estime sur le **pire cas que le schéma autorise**. La règle qui vérifie que chaque canary vise un adapter déclaré croise deux tableaux : + +``` +canaries.all(c, loraAdapters.exists(a, a.name == c.adapter)) +``` + +Une boucle dans une boucle, sur des comparaisons de chaînes. Tant que `loraAdapters` n'a **ni `maxItems`, ni `maxLength` sur ses noms**, l'estimateur suppose des tableaux infinis de chaînes infinies : le coût part à l'astronomique, et l'API server **rejette le CRD entier** — pas la règle, le CRD. Aucun modèle n'est plus déclarable. + +L'asymétrie est frappante : dans le **même fichier**, `engineArgs` était borné (16 entrées, 256 caractères), et ses **dix-neuf** règles passaient sans problème. **Dix-neuf règles bornées coûtent moins cher qu'une seule non bornée.** + +La correction n'est donc pas de simplifier la règle, c'est de **borner ce sur quoi elle porte** : `maxItems: 8` sur `loraAdapters`, `maxLength: 63` sur leur nom. Et une contrainte en cascade que le code documente : le `maxLength` de `canaries[].adapter` doit rester **aligné** sur celui de `loraAdapters[].name`, puisque l'estimateur facture la comparaison au plus grand des deux. + +Une borne n'est pas de la cosmétique de schéma. C'est ce qui rend une règle **calculable**. +{{% /notice %}} + ## :brain: Le prompt choisit le modèle Jusqu'ici, le client **sait ce qu'il veut**. Il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms, et lequel est bon en code. C'est une hypothèse raisonnable pour un service. C'en est une mauvaise pour un humain devant un chat. @@ -409,7 +427,7 @@ Une abstraction curée ne peut pas tout prévoir. Le schéma de la claim n'expos Une API qui ne laisse aucune sortie ne bloque personne : elle se fait **contourner**. Un `kubectl edit deployment`, le flag ajouté à la main, et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. -Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. `spec.engineArgs` est la troisième voie : il laisse passer les **options non curées** — celles que le schéma n'a pas anticipées — sauf les seize dont l'autoscaling et le routage dépendent. +Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. `spec.engineArgs` est la troisième voie : il laisse passer les **options non curées** — celles que le schéma n'a pas anticipées — sauf les **dix-huit** dont l'autoscaling et le routage dépendent. ### Un champ, une contrainte de forme @@ -431,24 +449,34 @@ Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token Les `engineArgs` sont concaténés **après** les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, le résultat déterministe. Mais **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service** : un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. -### Seize flags qui ne passeront pas +### Dix-huit flags qui ne passeront pas Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, rien n'atteint le cluster. -Dix-sept règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **seize règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les seize — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**, et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : +**Dix-neuf** règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **dix-huit règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les dix-huit — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**, et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : -| Flag réservé | Ce que répond l'admission | -|---|---| -| `--model` | `use spec.model.repository` | -| `--max-model-len` | `use spec.model.contextWindow` | -| `--max-num-seqs` | `use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator)` | -| `--gpu-memory-utilization` | `composition-managed (fixed at 0.92)` | -| `--enable-lora` | `use spec.loraAdapters` | -| `--port` | `serving-contract flag; the vLLM port is fixed at 8000 (Service/probes/Backend depend on it)` | +Ce n'est pas une intention, c'est ce que l'API server répond. Verbatim, sur un cluster : + +``` +$ kubectl apply -f claim-avec-max-num-seqs.yaml +The InferenceService "cel-reserved-maxnumseqs" is invalid: spec: Invalid value: + --max-num-seqs is composition-managed; use spec.model.maxNumSeqs + (it is the KEDA scaling denominator) + +$ kubectl apply -f claim-avec-flag-eclate.yaml +The InferenceService "cel-bare-value" is invalid: spec: Invalid value: + each spec.engineArgs entry must be a single token starting with '--' + (use --flag=value, not --flag value) + +$ kubectl apply -f claim-avec-port.yaml +The InferenceService "cel-reserved-port" is invalid: spec: Invalid value: + --port is composition-managed; serving-contract flag; the vLLM port is fixed + at 8000 (Service/probes/Backend depend on it) +``` -*(Extrait — les seize flags sont listés dans le README de la composition.)* +Chaque message **nomme le champ curé à utiliser à la place**. C'est toute la différence entre une API qui dit non et une API qui dit où aller. -Seize **dans cette version**, et le nombre n'a rien de sacré : la denylist grandit avec la plateforme. Chaque nouveau champ curé réserve le flag qu'il pilote — ceux du Run:ai Model Streamer, plus bas dans cet article, la rejoignent. C'est précisément ce qui rend la question suivante décisive : une liste qui bouge est une liste qui ne doit vivre qu'à **un seul endroit**. +Dix-huit **dans cette version**, et le nombre n'a rien de sacré : la denylist grandit avec la plateforme. Chaque nouveau champ curé réserve le flag qu'il pilote — les deux du Run:ai Model Streamer, plus bas dans cet article, **l'ont déjà rejointe** : c'est précisément pour ça qu'ils sont dix-huit et non seize. C'est ce qui rend la question suivante décisive : une liste qui bouge est une liste qui ne doit vivre qu'à **un seul endroit**. Prenez `--max-num-seqs` : c'est le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3. Laissez un utilisateur le redéfinir, et l'autoscaler continue de calculer son taux de saturation contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. @@ -606,7 +634,7 @@ Il faut donc choisir, aujourd'hui. Un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une c {{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files**, évitant de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon : la lecture de ces poids depuis le volume vers la VRAM. -Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags rejoignent la denylist `engineArgs` — la démonstration, en direct, que cette liste n'est pas figée à seize. +Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags ont rejoint la denylist `engineArgs` — la confirmation, déjà annoncée plus haut, que cette liste grandit avec la plateforme. Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? Pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. {{% /notice %}} From 3ccf5b319c0f816ae6e763212dc62df805511b2e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:12:11 +0200 Subject: [PATCH 33/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20serv?= =?UTF-8?q?edModels=20on=20a=20real=20cluster,=20and=20the=20function-kcl?= =?UTF-8?q?=20target=20gotcha?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 21 ++++++++++++++++--- 1 file changed, 18 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index ecf6896b..785b20d7 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -520,11 +520,18 @@ Sur `xplane-qwen-coder` — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `adapter` | `10` | | `xplane-qwen-coder-securecode` | `adapter` | — | - +Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq` : -Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq`. +``` +$ kubectl get inferenceservice -n llm +NAME SERVED MODELS SYNCED READY +xplane-llamaguard3-1b xplane-llamaguard3-1b True True +xplane-qwen-coder xplane-qwen-coder,xplane-qwen-coder-sql-dpo,xplane-qwen-coder-securecode True True +xplane-qwen-coder-fim xplane-qwen-coder-fim True True +xplane-qwen3-8b xplane-qwen3-8b True True +``` - +La deuxième ligne est celle qui n'existait pas avant : **un pod, un GPU, trois noms.** La question « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? » a maintenant une réponse à l'endroit où on la pose. ### C'est de la topologie, pas de la santé @@ -540,6 +547,14 @@ Les colonnes de `kubectl get` ne sont pas rendues par le client, mais côté ser D'où un second champ, `status.servedModelsSummary` : un scalaire, les noms joints par des virgules, sur lequel la colonne pointe désormais. {{% /notice %}} +{{% notice tip "Publier un statut depuis KCL : une clé de configuration décide de tout" %}} +Une composition KCL publie son statut en émettant un item **desired-composite** — l'objet composite lui-même, avec son `status`, au milieu des ressources qu'elle rend. + +Cet item n'est honoré que si la fonction est câblée en **`target: Default`**. Sous **`target: Resources`**, la fonction ne connaît pas ce cas : elle traite l'item comme n'importe quelle ressource à composer. Le statut n'est donc jamais publié — et, pire, il **fuit en ressource composée fantôme**, un objet sans `spec` que Crossplane essaie d'appliquer et n'y arrive jamais. La réconciliation entière se bloque, pour un champ de statut. + +Le KCL était juste ; c'était le **câblage** qui ne l'était pas. Une ligne dans la `Composition`, et rien dans le code de la composition ne le laissait deviner. +{{% /notice %}} + Deux champs pour une seule vérité, après un article passé à traquer les doubles sources — l'ironie mérite d'être adressée. Mais `servedModelsSummary` n'est pas une seconde saisie : c'est une **fonction pure** de `servedModels`, calculée dans le même passage de la composition, et il n'existe aucun chemin par lequel les deux divergent. Le champ structuré reste l'API ; le scalaire n'est qu'une projection pour le CLI. Et la leçon dépasse ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité.** C'est de la donnée correcte, rangée dans un endroit que personne ne regarde. From 665b4bbe9686a34803f586a2ea71c868b8591aee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:17:17 +0200 Subject: [PATCH 34/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20the?= =?UTF-8?q?=20gen=5Fai=20attribution=20question,=20answered:=20two=20label?= =?UTF-8?q?s,=20one=20free=20measurement=20split?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 34 ++++++++++++++----- 1 file changed, 26 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 785b20d7..652a0b10 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -571,25 +571,43 @@ Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'extproc de la * **Namespace** : `envoy-gateway-system` * **Port** : `1064`, le port d'administration de l'extproc +Le port `1064`, le nom du port du conteneur et la règle d'autorisation réseau ne venaient d'aucune documentation : ils avaient été **lus dans le code source** de l'AI Gateway. Sur le cluster, la cible remonte : + +``` +up=1 job=envoy-gateway-system/envoy-ai-gateway-genai +``` + +Les trois étaient bons. + Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil. -### L'attribution canary vs base : une question ouverte +### L'attribution canary vs base : la gateway répond -`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM : une requête tirée dans les 10 % est servie sous le nom `xplane-qwen-coder-sql-dpo`, pas `xplane-qwen-coder`. +`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. La question qui restait ouverte à la rédaction de la PR : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter servi**, ou au nom **du modèle demandé** ? -Reste une question que la PR #1559 laisse **explicitement ouverte**, et que je préfère nommer plutôt que deviner : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter surchargé** — celui que vLLM a servi — ou au nom **du modèle de base** — celui que le client a demandé ? Seule une requête envoyée dans le canary, puis retrouvée (ou non) sous le nom de l'adapter, le dira. +La réponse est la meilleure possible : **aux deux.** La gateway émet **deux labels distincts**. -Ce n'est pas un détail cosmétique. Si l'attribution suit le nom surchargé, le split de routage est **aussi**, gratuitement, un split de mesure. Sinon, canary et base se mélangent dans la même série, et l'attribution que le dashboard promet n'existe pas. +| Label | Ce qu'il porte | +|---|---| +| `gen_ai_original_model` | ce que le **client** a demandé | +| `gen_ai_request_model` | ce qui a été **servi** — donc le `modelNameOverride` du canary | + +Conséquence, et elle est gratuite : **le split de routage est aussi un split de mesure.** Découper une série par `gen_ai_request_model` sépare le canary de la base ; la croiser avec `gen_ai_original_model` distingue en plus la population d'expérience (qui a demandé la base et reçu le fine-tune) des clients qui ont explicitement pinné l'adapter. C'est le tableau à trois lignes de la section canary — et il sort d'une seule requête PromQL. -Le dashboard Grafana **`llm-gateway`** vise le premier scénario : les mêmes séries, découpées canary contre base. Voici ce qu'il donnerait à lire, si l'attribution se confirme : +Le dashboard **`llm-gateway`** n'a donc plus à choisir : les mêmes séries, découpées canary contre base. * La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir via un adapter LoRA coûte-t-il le même chemin que servir sur les poids de base ? -* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dirait si le fine-tune génère au même rythme. +* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dit si le fine-tune génère au même rythme. * La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, est un fine-tune plus cher. * Le **volume de requêtes** de chaque branche — de quoi vérifier que le split fait ce qu'il annonce. - - +{{% notice tip "Le nom de la métrique n'est pas celui qu'on croit" %}} +Un détail qui coûte cher à qui l'ignore : la série s'appelle `gen_ai_client_token_usage_sum`, **sans suffixe d'unité**. `gen_ai_client_token_usage_tokens_sum` n'existe pas — et c'est pourtant ce que le dashboard visait dans sa première version. + +Un panneau qui interroge une série inexistante ne lève **aucune erreur**. Il affiche « No data », ce qu'un panneau affiche aussi quand tout va bien et qu'il ne se passe rien. Le dashboard serait resté vide pour toujours, et personne n'aurait su faire la différence. +{{% /notice %}} + + Ces courbes disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que la règle de pin reprend tout son sens : une éval doit interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas tomber dessus une fois sur dix. Promouvoir un fine-tune, c'est regarder les deux. From fe252c9387b58b59f1b7c850cf85c86dc8743497 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:21:59 +0200 Subject: [PATCH 35/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20what?= =?UTF-8?q?=20wiring=20an=20InferencePool=20into=20Envoy=20Gateway=20actua?= =?UTF-8?q?lly=20takes?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 26 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 26 insertions(+) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 652a0b10..5fd6b368 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -648,6 +648,30 @@ Derrière ce booléen, la composition rend cinq ressources : | **`CiliumNetworkPolicy`** | default-deny du pod EPP | | **`VMServiceScrape`** | l'EPP est aussi observé | +{{% notice warning "Envoy Gateway ne sait pas ce qu'est une InferencePool" %}} +Le piège de cette fonctionnalité n'est pas dans la composition, il est **un étage plus bas**. + +Envoy Gateway v1.8.2 ne contient **pas un seul fichier** mentionnant « inference ». Le support de l'`InferencePool` n'est pas natif : il est **entièrement délégué** à l'extension server de l'AI Gateway. Et il faut **lui dire de déléguer** : + +```yaml +extensionManager: + backendResources: + - group: inference.networking.k8s.io + kind: InferencePool + version: v1 +``` + +Sans cette clé, tout le plan de contrôle a l'air parfait — l'`InferencePool` est `Accepted=True`, l'`AIGatewayRoute` aussi — et les requêtes prennent un `500`, sans qu'Envoy ait même *tenté* un upstream. Le pool n'existe simplement pas dans sa configuration. +{{% /notice %}} + +{{% notice tip "Le chart EPP ne passe pas PSS restricted, et n'expose aucune clé pour ça" %}} +Le chart `inferencepool` (v1.5.0) rend son `Deployment` EPP **sans aucun `securityContext`** — ni au niveau du pod, ni du conteneur — et n'expose **aucune valeur** pour en poser un. Sous **PSS restricted**, le pod est refusé à l'admission, Helm attend, abandonne, réinstalle, en boucle. + +Deux issues. Un **webhook mutant cluster-wide** (type Kyverno) corrige tous les pods du cluster — et met une dépendance de plus sur le chemin d'admission de *tout* le monde, pour un besoin qui concerne un chart. Ou un **`postRenderer` Flux**, qui patche la release **et rien d'autre** : scopé à la claim, ramassé par le GC avec elle, invisible pour le reste du cluster. + +C'est le second qui a été retenu. Un correctif local pour un problème local — quitte à ce qu'il soit moins élégant qu'une politique globale. +{{% /notice %}} + ### KEDA et l'EPP ne se disputent rien Le réflexe est d'y voir un doublon de l'autoscaler. Ce n'en est pas un : **ils opèrent à deux échelles de temps différentes.** KEDA décide **combien** de réplicas exister, en dizaines de secondes ; l'EPP décide **lequel** des réplicas existants sert la requête, en millisecondes. Les deux lisent les mêmes signaux vLLM, pour des décisions différentes. @@ -656,6 +680,8 @@ Troisième trigger KEDA ajouté au passage : aux deux de la partie 3 s'ajoute ** Sur le chiffre, restons honnête. Le projet **llm-d** rapporte jusqu'à **57× d'amélioration du TTFT** face au round-robin sous charge. C'est une mesure **externe**, faite par d'autres, sur leur charge et leur matériel — **je ne l'ai pas reproduite ici**, et elle décrit vraisemblablement un cas où le prefix cache a beaucoup à donner. Je la cite pour l'ordre de grandeur du levier, pas comme un résultat de cette plateforme. +Et la mienne n'est pas mesurée non plus. L'EPP tourne sur le cluster, il score les réplicas sur les métriques vLLM qu'il scrape lui-même, et le chemin de requête est propre. Mais la **distribution par préfixe** — le gain que tout ceci vise — demande de saturer plusieurs réplicas d'un même modèle avec du trafic qui partage ses préfixes. Le `NodePool` GPU est plafonné à quatre GPU, et la flotte de quatre modèles le sature exactement. Le garde-fou fait son travail ; la mesure attend un budget GPU qu'elle n'a pas encore. + {{% notice warning "EPP et canary : il faut choisir" %}} Les deux fonctionnalités les plus visibles de cette PR sont **mutuellement exclusives**. Une claim qui active `gateway.endpointPicker` avec un `gateway.canaries` non vide est **rejetée à l'admission**. From 823f94888b95771ded68bd6e6657ea027470da90 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:28:52 +0200 Subject: [PATCH 36/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20the?= =?UTF-8?q?=20streamer,=20measured:=2011.7%=20of=20the=20wrong=2030%?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 24 +++++++++++++++++-- 1 file changed, 22 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 5fd6b368..1442412b 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -695,10 +695,30 @@ La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files* Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags ont rejoint la denylist `engineArgs` — la confirmation, déjà annoncée plus haut, que cette liste grandit avec la plateforme. -Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? Pas encore mesuré — je le dirai quand je l'aurai fait. +Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? La mesure suit, juste en dessous. {{% /notice %}} - +### Le streamer tient sa promesse — sur les 30 % qui ne comptent pas + +Même modèle, mêmes 8,8 Gio de poids, un seul changement : `--load-format runai_streamer`. + +``` + streaming OFF streaming ON delta +Chargement des poids 62,53 s → 55,22 s −7,3 s (−11,7 %) +Init du moteur (profiling, + kv cache, warmup) 123,77 s → 124,02 s inchangé + dont capture de graphes CUDA 33 s → 33 s inchangé +``` + +Le streamer fait **exactement ce qu'il annonce** : −11,7 % sur le chargement des poids, un gain réel, reproductible, sans contrepartie. + +Et il ne change presque rien. Parce que le chargement des poids ne pèse qu'environ **30 %** d'un démarrage à froid de ~180 s. Les ~68 % restants, c'est l'**initialisation du moteur** — profiling mémoire, allocation du KV cache, warmup, dont 33 secondes de seule capture de graphes CUDA — et le streamer n'y touche pas. Par conception : ce n'est pas son travail. + +Gain sur le cold-start **total** : **~4 %**. + +C'est une leçon d'optimisation avant d'être une leçon de LLM. **Accélérer de 11,7 % une phase qui pèse 30 % rapporte 4 %** — et on peut passer une soirée entière à mesurer ce 11,7 % avec bonheur sans jamais regarder les 68 % d'à côté. Le vrai levier de cette plateforme n'est pas le chargement des poids : c'est l'init du moteur, et je ne l'ai pas encore attaqué. + +Cela tranche aussi la question que la spec posait elle-même : le gain sur un PVC local est **réel mais modeste**, parce qu'un montage NFS ne laisse pas le streamer faire les *range-GETs* concurrents qui le font briller face à un object store. **Le gain promis vit dans la phase 2 — le chargement `s3://` direct** — et pas ici. ## :telescope: Modelplane : deux étages, pas deux camps From 80323481e7514803793d77971dbf43039651a641 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:36:24 +0200 Subject: [PATCH 37/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20five?= =?UTF-8?q?=20lessons,=20validation=20status,=20and=20the=20zero-trust=20p?= =?UTF-8?q?roof?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 42 ++++++++++++++----- 1 file changed, 32 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 1442412b..f0a8a371 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -55,7 +55,7 @@ De cette claim, la **composition** Crossplane — le programme qui traduit la cl * Voir un **routage sémantique** décider du modèle **à partir du prompt** — et se composer avec le canary au lieu de lui disputer la décision * Voir comment une **configuration avancée** encadrée laisse passer les options que le schéma curé n'a pas prévues, sans trouer le contrat de service * Rendre la topologie **lisible** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement -* En tirer **quatre leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas +* En tirer **cinq leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas {{% notice tip "Le code" %}} Tout ce qui suit est dans [**cloud-native-ref**](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) (PR #1559). La composition `InferenceService` passe de la **v0.6.0** (celle de la partie 3, du 9 mai 2026) à la **v0.8.0**. @@ -740,7 +740,7 @@ Leurs propres docs le disent sans détour : Modelplane **compose** les projets d La contribution de cet article est donc d'un autre ordre : **creuser un seul cluster.** Le **canary LoRA pondéré**, à coût GPU nul par construction, validé à l'admission et couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44). Les **signaux d'autoscaling curés**, pris sur les métriques de saturation les plus précoces de vLLM. Et le **durcissement comme plancher**, pas comme remarque de fin : zero-trust Cilium, **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), secrets, et un GitOps de bout en bout où la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit. -Une réserve honnête, et elle vaut pour les trois : ce qui est prouvé aujourd'hui, c'est le **rendu** — la composition produit bien ces ressources, contre le tag réel `0.8.0-pr1559`. Le split observé sur du trafic vivant, lui, attend encore le passage e2e sur le cluster. +Ce qui était une réserve à la rédaction ne l'est plus : le rendu est prouvé, **et le split aussi** — sur du trafic vivant, corroboré par le moteur. Reste une seule case non cochée, et je la garde visible : la distribution par préfixe de l'Endpoint Picker, faute de GPU pour la produire. ### Ce que leur revue a changé, ici @@ -756,33 +756,54 @@ Reste le caveat qui garde l'exercice honnête, et il joue contre moi : **ils son ## :thought_balloon: Dernières remarques -Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **complète** et **évolutive** : la claim produit désormais *toutes* les ressources du modèle, routage compris, et elle sait le faire bouger par paliers. Le chemin pour y arriver a produit quatre leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. +Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **complète** et **évolutive** : la claim produit désormais *toutes* les ressources du modèle, routage compris, et elle sait le faire bouger par paliers. Le chemin pour y arriver a produit cinq leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. * **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. Et posséder une ressource, c'est aussi décider **quand** elle existe : une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide, une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. * **Un rollout progressif ne coûte un GPU de plus que si l'abstraction confond le modèle et le pod.** La politique de trafic appartient au **modèle**, pas au réplica : dès qu'on la déclare au bon niveau, déplacer 10 % du trafic vers un fine-tune devient une décision de routage — pas une deuxième flotte à provisionner et à payer. +* **Les couches de décision se composent si — et seulement si — elles décident à des endroits différents.** Le routeur sémantique tranche *quel modèle* en réécrivant le corps de la requête ; la route pondérée tranche *quels poids* en lisant l'en-tête qui en est dérivé. Aucune des deux ne connaît l'autre, et c'est précisément pour ça qu'elles tiennent ensemble. Deux composants qui décident au même point du chemin se disputent ; deux composants qui décident à deux points s'empilent. La position dans la chaîne *est* le contrat. * **Une API qui ne laisse aucune sortie finit contournée ; une configuration avancée sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. * **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. -Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes les quatre : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. +Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. Et quand elle les modélise enfin, une dernière marche apparaît, gratuite : le client n'a plus besoin de savoir ce qu'il demande. `model: MoM`, et la plateforme s'en charge. Avec une limite que cet article a lui-même établie, et qui reste à lever : aujourd'hui, `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission**. Dans une même claim, on déclare donc la politique de trafic **ou** la stratégie de rollout — pas encore les deux. L'unité de déploiement est la bonne ; le prochain axe d'amélioration est déjà nommé. +{{% notice tip "Le zero-trust n'est utile que le jour où il refuse quelque chose" %}} +Une trouvaille du passage sur cluster, minuscule et satisfaisante. Au démarrage, vLLM poste des statistiques d'usage vers `stats.vllm.ai`. Personne ne l'avait demandé, et personne ne l'aurait vu. + +La `CiliumNetworkPolicy` par défaut-deny de la partie 3 l'a **bloqué**, sans qu'on lui demande rien non plus : + +``` +$ hubble observe --namespace llm --verdict DROPPED +llm/xplane-qwen-coder-... <> 172.67.154.127:443 (world) Policy denied DROPPED + +$ cilium fqdn cache list | grep 172.67.154.127 +172.67.154.127 -> stats.vllm.ai +``` + +Le plancher de sécurité de la partie 3 a fait exactement son travail, sur une sortie réseau que je n'avais pas prévue. C'est la seule preuve qui compte pour une politique par défaut-deny : celle qui arrive quand on ne la regardait pas. (Posture plus propre encore : `VLLM_NO_USAGE_STATS=1`, pour qu'il n'essaie même pas.) +{{% /notice %}} + ### Et après ? Le chaînon vraiment manquant, c'est le premier de cette liste : **fine-tuner mon propre adapter**. Les deux LoRA de cet article viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres ; le canary sait donc exposer progressivement un fine-tune au trafic réel, mais il n'a encore jamais servi à valider *le mien*. C'est là que la boucle se ferme — et c'est un autre métier, que je n'ai pas encore fait. -* **`s3://` en chargement direct et le résolveur LoRA** — les deux capacités descopées de cette PR, qui demandent vLLM v0.9.0. De quoi supprimer le dernier détour par le PVC. +* **L'init du moteur** — les 124 secondes que le streamer ne touche pas, dont 33 de capture de graphes CUDA. C'est là qu'est le cold-start, et c'est le prochain chantier. Le chargement `s3://` direct (vLLM v0.9.0) attaque la partie poids ; le reste demande autre chose. * **Les traces OTLP vers VictoriaTraces** — case volontairement décochée aujourd'hui, à cocher le jour où la compatibilité du chemin d'ingestion sera vérifiée, pas avant. * **Les trois modèles restants**, à basculer sous routage possédé par la composition — et, dans le même mouvement, la suppression définitive de `route.yaml`. C'est ce commit-là, et pas celui de cette PR, qui tuera pour de bon la double comptabilité. {{% notice note "Où en est la validation, exactement" %}} -Autant être précis sur ce qui est **prouvé** au moment où j'écris ces lignes : +Tout ce qui est chiffré dans cet article vient d'un **cluster EKS reconstruit de zéro** (Cilium, Flux, quatre modèles sur quatre GPU L4), pas d'un rendu local : -* `kcl test` : **44/44 PASS**, dont le lockstep XRD ↔ composition vérifié par mutation. -* `./scripts/validate-kcl-compositions.sh` : **exit 0**. -* `crossplane render` puis **Polaris** (un linter qui audite des manifestes Kubernetes contre un jeu de bonnes pratiques de sécurité et de fiabilité), contre le **tag réel** de la composition (`0.8.0-pr1559`) : les ressources rendues sont celles décrites ici, et elles passent le durcissement. +* le **split canary** — 8,2 % mesurés pour 10 % configurés, corroborés par `vllm:lora_requests_info` côté moteur ; +* l'**attribution `gen_ai`** — deux labels, `original` et `request`, donc un split de mesure gratuit ; +* le **latch de readiness** — route retenue 90 s pendant que le pod chargeait ses poids, publiée à `Available=True`, et les onze ressources composées ramassées à la suppression ; +* les **garde-fous d'admission** — les sept rejets CEL, message par message ; +* `status.servedModels` et sa colonne, sur les quatre modèles de la flotte ; +* le **cold-start** avec et sans le Run:ai streamer, sur le même modèle et les mêmes poids ; +* `model: MoM`, sur les quatre classes de prompts. -Et ce qui **attend encore le passage e2e sur le cluster** : le split de trafic réellement observé, l'attribution `gen_ai` du canary, la sortie de la colonne `SERVED MODELS`, et le gain de cold-start du streamer. Tant que ces mesures ne sont pas faites, elles ne sont pas dans cet article — ni en chiffres, ni en captures d'écran. +Et ce qui **n'est pas mesuré**, donc pas affirmé : la **distribution par préfixe** de l'Endpoint Picker. Elle demande plusieurs réplicas d'un même modèle sous charge partageant leurs préfixes, et le budget GPU de cette plateforme ne le permet pas encore. L'EPP tourne, il score, le chemin est propre — mais le gain qu'il promet, je ne l'ai pas vu de mes yeux, et je ne le mettrai pas en chiffres tant que ce sera le cas. {{% /notice %}} --- @@ -800,6 +821,7 @@ Et ce qui **attend encore le passage e2e sur le cluster** : le split de trafic r - [Envoy AI Gateway](https://aigateway.envoyproxy.io/) — la porte d'entrée compatible OpenAI, et ses [métriques `gen_ai`](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/) - [Gateway API Inference Extension](https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension) — `InferencePool` et Endpoint Picker - [Run:ai Model Streamer](https://github.com/run-ai/runai-model-streamer) — chargement concurrent des poids vers la VRAM +- [vLLM Semantic Router](https://github.com/vllm-project/semantic-router) — la classification de prompts derrière `model: MoM` - [KEDA](https://keda.sh/) — autoscaling sur métriques vLLM - [Crossplane](https://www.crossplane.io/) — le moteur de composition - [KCL](https://www.kcl-lang.io/) — le langage dans lequel la composition est écrite From 84fbc3e3bf63621b5df3986c128b44bf58796be6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 20:47:08 +0200 Subject: [PATCH 38/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20fina?= =?UTF-8?q?l=20pass:=20transitions,=20counts,=20and=20consistency?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index f0a8a371..33dd2c85 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -206,7 +206,7 @@ Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devie ## :dna: LoRA en deux minutes -La section précédente a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Tout ce qui suit repose dessus, alors autant prendre deux minutes — pour dire ce que c'est, mais surtout **à quoi ça sert**. +Plus haut, cet article a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Tout ce qui suit repose dessus, alors autant prendre deux minutes — pour dire ce que c'est, mais surtout **à quoi ça sert**. Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : un adapter se compte en **dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. @@ -619,7 +619,7 @@ Livrer un export vers un endpoint qu'on n'a pas testé, c'est livrer une ligne d ## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin -Tout ce qui précède décide **quel modèle** sert une requête. Reste **quel réplica** — tranché par défaut par le `Service` ClusterIP et son **round-robin** (chaque requête au pod suivant). Sur vLLM, c'est **hostile**, pour deux raisons qui attaquent ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : +Le canary et le routage sémantique décident tous deux **quel modèle** sert une requête. Reste **quel réplica** — tranché par défaut par le `Service` ClusterIP et son **round-robin** (chaque requête au pod suivant). Sur vLLM, c'est **hostile**, pour deux raisons qui attaquent ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : * **Il détruit la localité du prefix cache.** Le **prefix caching** réutilise le **KV cache** (les activations déjà calculées pour un préfixe donné), local à un pod. Éparpiller des requêtes qui partagent leur préfixe force chaque réplica à recalculer ce que son voisin a déjà en mémoire : du **prefill** (le calcul initial sur tout le prompt) redondant, payé deux fois, en GPU et en TTFT. * **Il est aveugle à la charge.** Round-robin ne regarde ni la file d'attente d'un pod ni la pression sur son KV cache. Une requête peut atterrir sur un réplica saturé pendant qu'un autre tourne à vide. @@ -651,7 +651,7 @@ Derrière ce booléen, la composition rend cinq ressources : {{% notice warning "Envoy Gateway ne sait pas ce qu'est une InferencePool" %}} Le piège de cette fonctionnalité n'est pas dans la composition, il est **un étage plus bas**. -Envoy Gateway v1.8.2 ne contient **pas un seul fichier** mentionnant « inference ». Le support de l'`InferencePool` n'est pas natif : il est **entièrement délégué** à l'extension server de l'AI Gateway. Et il faut **lui dire de déléguer** : +Envoy Gateway v1.8.2 ne contient **pas un seul fichier** mentionnant « inference ». Le support de l'`InferencePool` n'est pas natif : il est **entièrement délégué** à l'**extension server** de l'AI Gateway (_extension server_ : le composant d'Envoy Gateway à qui est déléguée toute configuration qu'Envoy ne sait pas traiter nativement). Et il faut **lui dire de déléguer** : ```yaml extensionManager: @@ -665,7 +665,7 @@ Sans cette clé, tout le plan de contrôle a l'air parfait — l'`InferencePool` {{% /notice %}} {{% notice tip "Le chart EPP ne passe pas PSS restricted, et n'expose aucune clé pour ça" %}} -Le chart `inferencepool` (v1.5.0) rend son `Deployment` EPP **sans aucun `securityContext`** — ni au niveau du pod, ni du conteneur — et n'expose **aucune valeur** pour en poser un. Sous **PSS restricted**, le pod est refusé à l'admission, Helm attend, abandonne, réinstalle, en boucle. +Le chart `inferencepool` (v1.5.0) rend son `Deployment` EPP **sans aucun `securityContext`** — ni au niveau du pod, ni du conteneur — et n'expose **aucune valeur** pour en poser un. Sous **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), le pod est refusé à l'admission, Helm attend, abandonne, réinstalle, en boucle. Deux issues. Un **webhook mutant cluster-wide** (type Kyverno) corrige tous les pods du cluster — et met une dépendance de plus sur le chemin d'admission de *tout* le monde, pour un besoin qui concerne un chart. Ou un **`postRenderer` Flux**, qui patche la release **et rien d'autre** : scopé à la claim, ramassé par le GC avec elle, invisible pour le reste du cluster. @@ -738,7 +738,7 @@ Modelplane opère **au-dessus** du cluster : provisionner des clusters GPU chez Leurs propres docs le disent sans détour : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est très exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas** : cette plateforme est une référence mono-cluster, et prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. -La contribution de cet article est donc d'un autre ordre : **creuser un seul cluster.** Le **canary LoRA pondéré**, à coût GPU nul par construction, validé à l'admission et couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44). Les **signaux d'autoscaling curés**, pris sur les métriques de saturation les plus précoces de vLLM. Et le **durcissement comme plancher**, pas comme remarque de fin : zero-trust Cilium, **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), secrets, et un GitOps de bout en bout où la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit. +La contribution de cet article est donc d'un autre ordre : **creuser un seul cluster.** Le **canary LoRA pondéré**, à coût GPU nul par construction, validé à l'admission et couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44). Les **signaux d'autoscaling curés**, pris sur les métriques de saturation les plus précoces de vLLM. Et le **durcissement comme plancher**, pas comme remarque de fin : zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, et un GitOps de bout en bout où la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit. Ce qui était une réserve à la rédaction ne l'est plus : le rendu est prouvé, **et le split aussi** — sur du trafic vivant, corroboré par le moteur. Reste une seule case non cochée, et je la garde visible : la distribution par préfixe de l'Endpoint Picker, faute de GPU pour la produire. @@ -801,7 +801,7 @@ Tout ce qui est chiffré dans cet article vient d'un **cluster EKS reconstruit d * les **garde-fous d'admission** — les sept rejets CEL, message par message ; * `status.servedModels` et sa colonne, sur les quatre modèles de la flotte ; * le **cold-start** avec et sans le Run:ai streamer, sur le même modèle et les mêmes poids ; -* `model: MoM`, sur les quatre classes de prompts. +* `model: MoM`, sur trois classes de prompts, quatre requêtes. Et ce qui **n'est pas mesuré**, donc pas affirmé : la **distribution par préfixe** de l'Endpoint Picker. Elle demande plusieurs réplicas d'un même modèle sous charge partageant leurs préfixes, et le budget GPU de cette plateforme ne le permet pas encore. L'EPP tourne, il score, le chemin est propre — mais le gain qu'il promet, je ne l'ai pas vu de mes yeux, et je ne le mettrai pas en chiffres tant que ce sera le cas. {{% /notice %}} From aa5b58b7e7ef0189fd44a6bdb9e2eed22e0b3e80 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 21:03:16 +0200 Subject: [PATCH 39/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20fina?= =?UTF-8?q?l=20review=20fixes:=20drop=20the=20unrun=20--port=20transcript,?= =?UTF-8?q?=20dedupe,=20promote=20the=20streamer=20section?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 43 ++++++++----------- 1 file changed, 19 insertions(+), 24 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 33dd2c85..575c1efa 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -97,9 +97,7 @@ Le **routeur sémantique** de la partie 3 — un service qui classe le prompt et ### 4. Aucun moyen de sortir des champs curés -Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte. Vouloir essayer un flag vLLM une après-midi coûtait donc : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, et enfin Flux. Une release de plateforme pour un essai. - -Le réflexe inverse — un champ fourre-tout non contraint — n'est pas une réponse non plus : il laisse l'utilisateur écraser `--served-model-name` ou `--port`, c'est-à-dire casser silencieusement le contrat sur lequel reposent le `Service`, les probes et la route. La question à trancher était donc de trouver la forme qui laisse passer l'imprévu sans ouvrir cette brèche. +Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte, sans qu'aucune sortie ne soit prévue pour l'imprévu. ### 5. La topologie servie n'était pas lisible @@ -175,7 +173,9 @@ Sur le cluster, le portail se voit à l'œil nu. Une claim fraîche, `gateway.en Le pod est resté **`Running` mais `0/1` pendant environ 90 secondes** — il chargeait ses poids sur le GPU — et la route est restée retenue tout ce temps. C'est le point précis qui compte : **le latch s'accroche à la condition `Available` du `Deployment`, pas à la phase du pod.** Un pod qui tourne n'est pas un pod qui sert, et seule la première des deux le sait. -Un détail de conception que le terrain a rendu visible : les deux `Backend` de la section précédente, eux, sont créés **immédiatement**. Ils sont statiquement prêts — un FQDN et un port ne « démarrent » pas. **Seule la route est retenue.** Le portail ne bloque pas la construction du chemin, il bloque sa publication. +Un détail de conception que le terrain a rendu visible : les deux backends décrits plus haut — le `Backend` et l'`AIServiceBackend` — sont créés **immédiatement**. Ils sont statiquement prêts — un FQDN et un port ne « démarrent » pas. **Seule la route est retenue.** Le portail ne bloque pas la construction du chemin, il bloque sa publication. + +Pendant que la route est retenue, les `resourceRefs` de la claim montrent déjà les backends : ``` $ kubectl get inferenceservice xplane-scratch-latch -o jsonpath='{...resourceRefs}' @@ -202,7 +202,7 @@ Le basculement se fait modèle par modèle. `xplane-qwen-coder` passe en `gatewa Soyons précis sur l'état réel : **un modèle sur quatre** est passé sous routage possédé par la composition. `route.yaml` existe toujours, il porte encore les trois autres, et il faut donc toujours y penser pour eux. Ce qui a changé, ce n'est pas que le fichier a disparu — c'est qu'il a cessé d'être *le seul* endroit possible, et qu'il a maintenant une date de péremption. {{% /notice %}} -Reste que la route appartient désormais à la claim, et c'est là que ça devient intéressant : une route que l'on possède est une route que l'on peut **pondérer**. +Reste que la route appartient désormais à la claim. Et une route que l'on possède est une route que l'on peut **pondérer**. ## :dna: LoRA en deux minutes @@ -216,7 +216,7 @@ Ce que LoRA résout se comprend mieux par ce qu'il faudrait faire sans lui. Spé LoRA casse cette proportionnalité. Le fine-tune ne remplace pas les poids de base, il **s'ajoute** à eux : quelques dizaines de Mo posés par-dessus les ~15 Go que la plateforme sert déjà. Et comme c'est un delta, rien n'empêche d'en poser plusieurs, sur la même base, en même temps. -C'est vLLM qui encaisse cette propriété, et c'est là que tout se joue : **il charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est **un pod, un GPU, et trois noms auxquels il répond**. Retenez cette phrase : c'est d'elle, et de nulle part ailleurs, que vient le « zéro GPU » de la section suivante. +C'est vLLM qui encaisse cette propriété, et c'est là que tout se joue : **il charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est **un pod, un GPU, et trois noms auxquels il répond**. C'est ce qui rend possible le « zéro GPU » de la section suivante. ### Quand on sort un adapter — et quand on ne le fait pas @@ -224,8 +224,6 @@ Le cas d'usage a une forme reconnaissable : **le modèle de base est presque bon * **Un vocabulaire de domaine** — les termes, les schémas et les usages d'un métier qu'un modèle généraliste connaît mal. * **Un style de code maison** — les patterns, la structure de projet et les bibliothèques qu'une équipe utilise réellement. -* **Des conventions internes** — le format des commits, les règles de nommage, tout ce qu'aucune documentation publique ne contient. -* **Un ton** — la voix d'un support client, le registre d'une documentation. Le contre-exemple compte tout autant : **LoRA n'apprend pas à un modèle une capacité qui lui manque fondamentalement.** Quelques dizaines de Mo de delta infléchissent un comportement, elles ne créent pas une compétence absente des poids de base. Un modèle qui ne sait pas raisonner sur du code ne l'apprendra pas par adapter — pour ça, on change de modèle de base, et c'est `model.repository` qui en parle, pas `loraAdapters`. @@ -303,7 +301,7 @@ running_lora_adapters='xplane-qwen-coder-sql-dpo' max_lora=2 ### Le canary n'écrase pas le nommage explicite -Le split n'est pas le seul chemin vers un adapter, et c'est important : chaque entrée de `loraAdapters[]` reçoit **sa propre règle de routage** (`x-ai-eg-model: ` → backend de base, poids 100). Une requête qui nomme explicitement l'adapter est donc servie **à 100 % par cet adapter**, indépendamment du canary en cours. +Le split n'est pas le seul chemin vers un adapter, et c'est important : chaque entrée de `loraAdapters[]` reçoit **sa propre règle de routage** (`x-ai-eg-model: ` (l'en-tête sur lequel la Gateway route — voir plus bas) → backend de base, poids 100). Une requête qui nomme explicitement l'adapter est donc servie **à 100 % par cet adapter**, indépendamment du canary en cours. Les deux comportements coexistent, et c'est voulu : @@ -453,25 +451,24 @@ Les `engineArgs` sont concaténés **après** les arguments produits par la comp Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, rien n'atteint le cluster. -**Dix-neuf** règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **dix-huit règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les dix-huit — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**, et chaque message nomme le champ curé à utiliser à la place : +**Dix-neuf** règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **dix-huit règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les dix-huit — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**. Ce n'est pas une intention, c'est ce que l'API server répond. Verbatim, sur un cluster : ``` -$ kubectl apply -f claim-avec-max-num-seqs.yaml +$ kubectl apply --dry-run=server -f claim-avec-max-num-seqs.yaml The InferenceService "cel-reserved-maxnumseqs" is invalid: spec: Invalid value: --max-num-seqs is composition-managed; use spec.model.maxNumSeqs (it is the KEDA scaling denominator) -$ kubectl apply -f claim-avec-flag-eclate.yaml +$ kubectl apply --dry-run=server -f claim-avec-flag-eclate.yaml The InferenceService "cel-bare-value" is invalid: spec: Invalid value: each spec.engineArgs entry must be a single token starting with '--' (use --flag=value, not --flag value) -$ kubectl apply -f claim-avec-port.yaml -The InferenceService "cel-reserved-port" is invalid: spec: Invalid value: - --port is composition-managed; serving-contract flag; the vLLM port is fixed - at 8000 (Service/probes/Backend depend on it) +$ kubectl apply --dry-run=server -f claim-avec-load-format.yaml +The InferenceService "cel-reserved-loadformat" is invalid: spec: Invalid value: + --load-format is composition-managed; use spec.model.streaming.enabled ``` Chaque message **nomme le champ curé à utiliser à la place**. C'est toute la différence entre une API qui dit non et une API qui dit où aller. @@ -583,9 +580,7 @@ Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriq ### L'attribution canary vs base : la gateway répond -`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. La question qui restait ouverte à la rédaction de la PR : les métriques `gen_ai.*`, qui portent le modèle en label, attribuent-elles ce trafic au nom **de l'adapter servi**, ou au nom **du modèle demandé** ? - -La réponse est la meilleure possible : **aux deux.** La gateway émet **deux labels distincts**. +`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. Le tableau du split reposait sur une propriété qu'il faut maintenant expliciter : la gateway émet **deux labels distincts**. | Label | Ce qu'il porte | |---|---| @@ -690,6 +685,8 @@ La cause est structurelle : un `backendRef` pointant une `InferencePool` ne supp Il faut donc choisir, aujourd'hui. Un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une combinaison silencieusement incomplète. {{% /notice %}} +## :stopwatch: Le streamer tient sa promesse — sur les 30 % qui ne comptent pas + {{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files**, évitant de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon : la lecture de ces poids depuis le volume vers la VRAM. @@ -698,9 +695,7 @@ Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? La mesure suit, juste en dessous. {{% /notice %}} -### Le streamer tient sa promesse — sur les 30 % qui ne comptent pas - -Même modèle, mêmes 8,8 Gio de poids, un seul changement : `--load-format runai_streamer`. +Même modèle, mêmes **8,8 Gio** de poids une fois quantifiés en fp8 (les ~15 Go du dépôt HuggingFace), un seul changement : `--load-format runai_streamer`. ``` streaming OFF streaming ON delta @@ -710,7 +705,7 @@ Init du moteur (profiling, dont capture de graphes CUDA 33 s → 33 s inchangé ``` -Le streamer fait **exactement ce qu'il annonce** : −11,7 % sur le chargement des poids, un gain réel, reproductible, sans contrepartie. +Le streamer fait **exactement ce qu'il annonce** : −11,7 % sur le chargement des poids, un gain réel, sans contrepartie. Et il ne change presque rien. Parce que le chargement des poids ne pèse qu'environ **30 %** d'un démarrage à froid de ~180 s. Les ~68 % restants, c'est l'**initialisation du moteur** — profiling mémoire, allocation du KV cache, warmup, dont 33 secondes de seule capture de graphes CUDA — et le streamer n'y touche pas. Par conception : ce n'est pas son travail. @@ -746,7 +741,7 @@ Ce qui était une réserve à la rédaction ne l'est plus : le rendu est prouvé Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est une **grille de revue** : des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. Et c'est le point le plus intéressant — cette lecture a **modifié le code de cette PR**, et pas à la marge. Ce qu'elle apporte tient en une discipline : la **forward-compatibilité**, c'est-à-dire concevoir un champ non pour le besoin du jour, mais pour que le besoin du mois prochain n'impose pas de casser l'API. -* **Des arrays plutôt que des objets.** Le champ `gateway.canaries` de la section canary est un array **dès le premier jour**, alors qu'une seule entrée suffisait au besoin. Passer d'un objet à un array plus tard est un breaking change ; l'inverse est gratuit. +* **Des arrays plutôt que des objets** — déjà détaillé dans l'encart « Pourquoi un array dès le premier jour » de la section canary. * **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. * **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** Le champ `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. From 57058e3fcf5c3e6cd0da51fba3419c8e6ae8eb85 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 22:54:30 +0200 Subject: [PATCH 40/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20tigh?= =?UTF-8?q?ten=20to=20the=20single-source=20thesis,=20cut=20EPP=20and=20st?= =?UTF-8?q?reamer=20sections?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 626 ++++-------------- 1 file changed, 122 insertions(+), 504 deletions(-) diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 575c1efa..5d36ed60 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -2,7 +2,7 @@ author = "Smaine Kahlouch" title = "Le modèle, pas le pod" date = "2026-07-12" -summary = "Deux mois d'usage de l'abstraction `InferenceService` ont dégagé cinq axes d'amélioration : le routage possédé par la claim, un rollout par paliers, un routage sémantique où le prompt choisit le modèle, une configuration avancée encadrée et une topologie lisible. Comment une abstraction de plateforme gagne en maturité — canary LoRA à coût GPU nul et mesures sur cluster comprises." +summary = "L'unité de déploiement n'est plus un pod qui sert un modèle : c'est une claim déclarative unique qui possède, réconcilie et garbage-collecte d'un seul objet le pod vLLM *et* sa route — fin de la seconde source de vérité. Sur cette base, une répartition pondérée d'adapters LoRA à coût GPU nul devient un simple champ." featured = true codeMaxLines = 30 usePageBundles = true @@ -21,7 +21,7 @@ Ajouter un modèle à la plateforme, c'est un fichier YAML et un `git push`. Le Ce n'est pas un bug : c'est exactement le contrat livré dans la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), il y a deux mois. Et ce contrat tient. La **claim** (le manifeste YAML par lequel un utilisateur déclare *ce qu'il veut*, à charge pour la plateforme de produire les ressources Kubernetes correspondantes) reste la bonne interface, et la plateforme produit bien les ressources du modèle. -Ce que deux mois d'usage ont montré, c'est que la **promesse** attachée à cette interface — produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin — s'arrêtait avant le routage. Elle ne s'y arrête plus. Et l'analyse qui a mené là a dégagé quatre autres axes, ceux qui font passer une abstraction de « ça marche » à « ça évolue sans casser ». +Ce que deux mois d'usage ont montré, c'est que la **promesse** attachée à cette interface — produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin — s'arrêtait avant le routage. C'est là toute la thèse de cet article, et elle tient en un déplacement : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle ».** C'est une **claim déclarative unique qui possède, réconcilie et garbage-collecte d'un seul objet le pod vLLM *et* son entrée de routage** — supprimant la seconde source de vérité (un modèle sans route, c'est un `404` silencieux ; une route orpheline, c'est un backend fantôme). Et une fois la route rejointe à la claim, la politique de trafic la moins chère de l'écosystème — une **répartition pondérée d'adapters LoRA à coût GPU nul** — n'est plus qu'un champ de cette unité. Pour que cet article se lise seul, voici ce que la partie 3 a livré — servir un modèle open-weight sur la plateforme tenait dans ces quelques lignes : @@ -50,74 +50,37 @@ De cette claim, la **composition** Crossplane — le programme qui traduit la cl ## :dart: Objectifs -* Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — c'est la promesse de complétude qui en dépend -* Voir un **canary LoRA** déplacer une fraction du trafic vers un fine-tune, **à coût GPU nul** : même pod, même GPU, aucun réplica supplémentaire -* Voir un **routage sémantique** décider du modèle **à partir du prompt** — et se composer avec le canary au lieu de lui disputer la décision -* Voir comment une **configuration avancée** encadrée laisse passer les options que le schéma curé n'a pas prévues, sans trouer le contrat de service -* Rendre la topologie **lisible** : un `kubectl get` doit dire à quels noms le modèle répond réellement -* En tirer **cinq leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas +* Comprendre pourquoi une abstraction de plateforme doit **posséder le routage** qu'elle génère — et ce que le **garbage collector** de Kubernetes garantit une fois que c'est le cas +* Voir une **répartition pondérée d'adapters LoRA** déplacer une fraction du trafic vers un fine-tune, **à coût GPU nul** : même pod, même GPU, aucun réplica en plus +* Voir comment une **configuration avancée** encadrée laisse passer les options que le schéma curé n'a pas prévues, sans trouer le contrat de service — et où ce garde-fou **fuit encore** +* Voir un **routage sémantique** décider du modèle à partir du prompt, et se composer avec la répartition au lieu de lui disputer la décision +* En tirer des **leçons transposables** à n'importe quelle abstraction de plateforme — LLM ou pas {{% notice tip "Le code" %}} Tout ce qui suit est dans [**cloud-native-ref**](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) (PR #1559). La composition `InferenceService` passe de la **v0.6.0** (celle de la partie 3, du 9 mai 2026) à la **v0.8.0**. {{% /notice %}} ---- +## :world_map: Vue d'ensemble -## :arrow_upper_right: Cinq axes d'amélioration +Avant d'entrer dans le détail, une vue à vol d'oiseau. Tout ce que décrit cet article se lit sur trois plans, et un seul objet les traverse — la claim. -Le contrat de la partie 3 n'a pas bougé : une claim d'un côté, la plateforme qui en tire les ressources du modèle de l'autre. C'est en le mettant au travail pendant deux mois qu'une analyse délibérée a dégagé cinq axes. Le premier est le plus structurant, parce qu'il porte sur la **complétude** de l'abstraction : sa promesse est de produire *toutes* les ressources dont un modèle a besoin, et le routage y échappait. Les autres portent sur son **évolutivité** : rien ne permettait de faire bouger un modèle par paliers, ni de laisser le prompt choisir sa destination, ni de sortir des champs curés, ni de lire ce qu'un pod servait réellement. + +{{< img src="architecture.png" alt="Vue d'ensemble de la plateforme" width="1200" >}} -### 1. Le routage échappait à la claim +**Le plan de requête.** Un client parle à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) en écrivant un nom dans son champ `model`. L'extproc de la Gateway en dérive un en-tête de routage, une `AIGatewayRoute` choisit le backend, et la requête atterrit sur un pod **vLLM** qui sert le modèle de base et ses adapters LoRA — sur un seul GPU. -La claim déclare *quel* modèle tourne. Un second fichier, `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`, déclare *comment* on l'atteint : c'est lui qui dit à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) que `model: xplane-qwen-coder` doit atterrir sur tel backend. Et ce fichier était **écrit à la main**. +**Le plan de contrôle.** Rien de tout cela n'est écrit à la main. Une claim `InferenceService` déclare le modèle voulu ; la composition Crossplane (écrite en KCL) en tire une dizaine de ressources — le `Deployment` vLLM, le `Service`, les objets de routage, le `ScaledObject` KEDA, les `CiliumNetworkPolicy`, les règles d'alerte. Crossplane les **possède**, les **réconcilie** en continu, et les **garbage-collecte** ensemble le jour où la claim disparaît. -Une précision pour qui relit la partie 3 : elle listait l'`AIGatewayRoute` parmi les ressources générées par la composition. C'était vrai de l'intention, pas du code — et c'est exactement la lacune de couverture que cette version comble. +**Le plan d'observabilité.** Les `/metrics` de vLLM et les métriques `gen_ai` émises par la Gateway remontent dans la même VictoriaMetrics, se lisent dans le même Grafana. Aucun outil de plus. -| Où c'est déclaré | Quoi | Qui l'écrit | -|---|---|---| -| `apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml` (la claim) | *quel* modèle tourne | l'utilisateur, via l'abstraction | -| `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml` | *comment* on l'atteint | l'utilisateur, à la main | - -Deux fichiers qu'il faut penser à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune des deux ne fait de bruit : - -* **Un modèle sans route** — le pod tourne, le GPU est facturé, et la Gateway répond `404` à qui le demande. -* **Une route qui survit à son modèle** — la claim est supprimée, l'entrée de routage reste : un *backend fantôme* vers un `Service` qui n'existe plus. - -### 2. Aucun moyen de faire évoluer un modèle par paliers - -La bascule d'un modèle est **binaire**. On change `repository` et `revision`, Flux réconcilie, et 100 % du trafic part sur les nouveaux poids. Aucun palier, aucune fraction, aucun retour arrière progressif. - -La matière première était pourtant déjà là : la composition savait charger des **adapters LoRA** (_Low-Rank Adaptation_). La partie 3 n'en a pas dit un mot — et pour cause : un adapter comme `xplane-qwen-coder-sql-dpo` ou `xplane-qwen-coder-securecode` n'était joignable que par un client qui le **nommait explicitement**. Impossible de déplacer 10 % du trafic du modèle de base vers son fine-tune pour le valider sur du trafic réel. Un fine-tune que personne ne nomme est un fine-tune que personne n'évalue. - -### 3. Le client devait savoir quel modèle il voulait - -La flotte compte quatre modèles, chacun bon à quelque chose de précis : du code, du raisonnement, de la modération. Pour en tirer quoi que ce soit, le client devait **choisir lui-même** — écrire `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, et donc connaître le catalogue, ses noms et ses spécialités. - -Le **routeur sémantique** de la partie 3 — un service qui classe le prompt et décide seul quel modèle doit le traiter — était censé lever exactement ça. Il tournait, en bonne santé, depuis des semaines. Il n'a **jamais été appelé** — parce que rien, sur le chemin de requête, ne le branchait à la Gateway. - -### 4. Aucun moyen de sortir des champs curés - -Le schéma de la claim expose des champs **curés** : `quantization`, `contextWindow`, `toolCallParser`… Tout ce qui n'y figure pas est hors d'atteinte, sans qu'aucune sortie ne soit prévue pour l'imprévu. - -### 5. La topologie servie n'était pas lisible +Le cadre de tout l'article tient dans une phrase : **une claim = un objet possédé, réconcilié et ramassé d'un bloc.** Le reste n'est que ce qu'on met dans cet objet. -`kubectl get isvc` dit qu'un modèle est prêt. Il ne dit pas **à quels noms il répond**. Pour répondre à une question aussi élémentaire que « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? », il fallait ouvrir le fichier de routage, le recouper avec les arguments vLLM du `Deployment`, et reconstituer la topologie à la main. Une abstraction qu'il faut rétro-ingénierer pour savoir ce qu'elle expose s'arrête à mi-chemin. +## :door: La claim possède sa route ---- +Commençons par la lacune la plus structurante, parce qu'elle touche à la **complétude** de l'abstraction : sa promesse est de produire *toutes* les ressources d'un modèle, et le routage y échappait. Un second fichier, `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`, déclarait *comment* on atteint le modèle — quel `model:` atterrit sur quel backend — et il était **écrit à la main**. Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune ne fait de bruit : -Chacun de ces axes est traité dans une section de cet article : - -| L'axe | Ce qui l'adresse | -|---|---| -| Le routage échappait à la claim | La composition **possède** le routage (`gateway.enabled`) | -| Aucune évolution par paliers | Des **canaries LoRA** pondérés (`gateway.canaries`) | -| Le client devait choisir son modèle | Un **routage sémantique** : `model: MoM`, et le prompt tranche | -| Aucune sortie des champs curés | `spec.engineArgs`, encadré à l'admission | -| Topologie servie illisible | `status.servedModels` et une colonne `SERVED MODELS` | - -Mais ils ont tous la même racine, et c'est la thèse de cet article : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle »**. Ce que l'on déploie, c'est un modèle de base, *ses adapters*, *les noms sous lesquels on les atteint*, et *la fraction de trafic qui va à chacun*. Tant que l'abstraction ne modélise que le pod, tout le reste retombe sur l'humain — dans un fichier à côté, à la main. Et une fois ce déplacement fait, un dernier tombe tout seul : **le client n'a même plus à savoir quel modèle il vise.** - -## :door: Le routage rejoint le modèle +* **Un modèle sans route** — le pod tourne, le GPU est facturé, et la Gateway répond `404` à qui le demande. +* **Une route qui survit à son modèle** — la claim supprimée, l'entrée de routage reste : un *backend fantôme* vers un `Service` qui n'existe plus. Le second fichier n'existe plus. Un champ dans la claim, et la route naît, vit et meurt avec le modèle : @@ -145,22 +108,18 @@ Avec `gateway.enabled: true`, la composition ne rend plus seulement le pod : ell |---|---| | **`Backend`** | l'adresse réelle du modèle : le FQDN du `Service` de la claim, port `8000` | | **`AIServiceBackend`** | le *dialecte* que parle ce backend : le schéma OpenAI | -| **`AIGatewayRoute`** | la règle de dispatch — quel `model:` atterrit sur quel backend — rattachée à la Gateway (`parentRef: ai-gateway/envoy-ai-gateway-system`) | - -Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède, exactement comme il possède déjà le `Deployment` ou le `ScaledObject`. Elles portent l'`ownerReference` de la **ressource composite** — l'objet interne que Crossplane crée pour honorer la claim, et dont dépendent aussi le `Deployment` et les autres ressources générées — donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route — non pas parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* de la section précédente devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : il n'y a plus deux fichiers à garder synchronisés, il n'y en a plus qu'un. +| **`AIGatewayRoute`** | la règle de dispatch — quel `model:` atterrit sur quel backend — rattachée à la Gateway | -{{< img src="routing-ownership.png" alt="Propriété du routage : avant, deux sources de vérité ; après, une seule" width="1200" >}} +Ces trois objets sont désormais des **ressources composées** : Crossplane les possède comme il possède déjà le `Deployment`. Elles portent l'`ownerReference` de la **ressource composite** — l'objet interne que Crossplane crée pour honorer la claim — donc **le garbage collector de Kubernetes les emporte avec elle**. Supprimer un modèle supprime sa route, non parce qu'on y a pensé, mais parce qu'il n'existe aucun chemin où la route survive à son propriétaire. Le *backend fantôme* devient structurellement impossible, et la dérive inverse aussi : plus deux fichiers à synchroniser, un seul. ### Le latch de readiness -Générer la route depuis la claim déplace toutefois une question qui, auparavant, était réglée à la main : **quand** la route doit-elle exister ? Deux échecs symétriques guettent, et ils font mal de façons opposées. - -* **Une route qui apparaît trop tôt.** La claim est appliquée, l'`AIGatewayRoute` est publiée dans la foulée — mais le premier réplica vLLM charge encore ses poids. La Gateway route alors vers un backend sans endpoint prêt, et le client prend un `404` ou un `503` en pleine face, sur un modèle que la plateforme prétend servir. -* **Une route qui disparaît trop vite.** Le réflexe inverse — retirer la route dès que le `Deployment` n'est plus disponible — transforme la moindre indisponibilité passagère (un rolling update, un pod évincé, un nœud GPU recyclé par Karpenter) en *flapping* : la route sort de la config Envoy, y revient trente secondes plus tard, et le client voit alterner « modèle inconnu » et « modèle disponible ». +Générer la route depuis la claim déplace une question qui, avant, se réglait à la main : **quand** la route doit-elle exister ? Deux échecs symétriques guettent, et ils font mal de façons opposées. -Le compromis retenu est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas le même prix. À la création, la route est **retenue** tant que le `Deployment` n'a pas atteint la condition `Available=True` : pas de route tant qu'aucun réplica ne peut répondre. Une fois publiée, en revanche, elle **ne sera plus jamais retirée**. C'est ce que j'appelle le **latch de readiness** : un portail à l'entrée, puis un verrou qui reste enclenché. L'idée : une indisponibilité transitoire reste un problème de *santé du backend*, pas de *topologie de routage* — c'est aux retries et au health checking d'Envoy de l'absorber, pas à la route de disparaître puis de revenir. +* **Trop tôt.** La route est publiée, mais le premier réplica vLLM charge encore ses poids : la Gateway route vers un backend sans endpoint prêt, et le client prend un `404` ou un `503` sur un modèle que la plateforme prétend servir. +* **Trop nerveux.** Retirer la route dès que le `Deployment` n'est plus disponible transforme la moindre indisponibilité passagère (rolling update, pod évincé, nœud GPU recyclé par Karpenter) en *flapping* : la route sort de la config Envoy, y revient trente secondes plus tard. -Techniquement, le latch tient sur l'**`ocds`** (_observed composed resources_) : l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation. La composition y cherche sa propre `AIGatewayRoute` ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert, et elle la rend de nouveau sans même regarder l'état du `Deployment`. +Le compromis est asymétrique, parce que les deux erreurs ne coûtent pas le même prix. À la création, la route est **retenue** tant que le `Deployment` n'a pas atteint la condition `Available=True`. Une fois publiée, en revanche, elle **ne sera plus jamais retirée** : c'est le **latch de readiness** — un portail à l'entrée, puis un verrou qui reste enclenché. Une indisponibilité transitoire reste un problème de *santé du backend*, pas de *topologie de routage* ; c'est aux retries et au health checking d'Envoy de l'absorber. Techniquement, le latch tient sur l'état des ressources déjà composées, tel que Crossplane l'observe au début de chaque réconciliation : la composition y cherche sa propre route ; si elle l'y trouve, c'est que le portail s'est déjà ouvert. Sur le cluster, le portail se voit à l'œil nu. Une claim fraîche, `gateway.enabled: true`, et on regarde apparaître les ressources : @@ -171,22 +130,9 @@ Sur le cluster, le portail se voit à l'œil nu. Une claim fraîche, `gateway.en [10:27:41] Available=True route=1 pod=1/1 Running <- la route apparaît ``` -Le pod est resté **`Running` mais `0/1` pendant environ 90 secondes** — il chargeait ses poids sur le GPU — et la route est restée retenue tout ce temps. C'est le point précis qui compte : **le latch s'accroche à la condition `Available` du `Deployment`, pas à la phase du pod.** Un pod qui tourne n'est pas un pod qui sert, et seule la première des deux le sait. +Le pod est resté **`Running` mais `0/1` pendant environ 90 secondes** — il chargeait ses poids sur le GPU — et la route est restée retenue tout ce temps. Le point qui compte : **le latch s'accroche à la condition `Available` du `Deployment`, pas à la phase du pod.** Un pod qui tourne n'est pas un pod qui sert, et seule la première des deux le sait. -Un détail de conception que le terrain a rendu visible : les deux backends décrits plus haut — le `Backend` et l'`AIServiceBackend` — sont créés **immédiatement**. Ils sont statiquement prêts — un FQDN et un port ne « démarrent » pas. **Seule la route est retenue.** Le portail ne bloque pas la construction du chemin, il bloque sa publication. - -Pendant que la route est retenue, les `resourceRefs` de la claim montrent déjà les backends : - -``` -$ kubectl get inferenceservice xplane-scratch-latch -o jsonpath='{...resourceRefs}' - AIServiceBackend/xplane-scratch-latch <- créé - Backend/xplane-scratch-latch-direct <- créé - Deployment/xplane-scratch-latch - ... - <- aucune AIGatewayRoute -``` - -Et à la suppression, la promesse de possession se vérifie d'un coup : les **onze** ressources composées disparaissent, route et backends compris. Aucune n'a survécu à sa claim. +Les deux backends — le `Backend` et l'`AIServiceBackend` — sont eux créés **immédiatement** : un FQDN et un port ne « démarrent » pas. **Seule la route est retenue** ; le portail ne bloque pas la construction du chemin, il bloque sa publication. Et à la suppression, la possession se vérifie d'un coup : les **onze** ressources composées disparaissent, route et backends compris. Aucune n'a survécu à sa claim. {{% notice tip "Le détail qui aurait fini en incident" %}} La composition **écrit** la route sous une clé de ressource, et la **relit** sous cette même clé au tour suivant. Deux chaînes de caractères, à deux endroits du code : si elles divergent — un renommage d'un côté seulement — la relecture ne trouve jamais rien, le latch ne s'enclenche jamais, et la route est retirée à la première indisponibilité passagère venue. Un bug invisible en test, qui ne se manifeste qu'en production, au pire moment. @@ -196,45 +142,33 @@ D'où une contrainte volontairement bête : les clés de lecture et d'écriture ### Une migration, pas un big bang -Le basculement se fait modèle par modèle. `xplane-qwen-coder` passe en `gateway.enabled: true`, et **dans le même commit**, ses entrées sont retirées de `apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/route.yaml`. Un seul commit, parce qu'un instant où les deux sources déclarent la même route serait exactement le désordre qu'on cherche à supprimer. Les trois autres modèles de la plateforme suivront dans une PR ultérieure. - -{{% notice note "La double comptabilité n'est pas encore morte" %}} -Soyons précis sur l'état réel : **un modèle sur quatre** est passé sous routage possédé par la composition. `route.yaml` existe toujours, il porte encore les trois autres, et il faut donc toujours y penser pour eux. Ce qui a changé, ce n'est pas que le fichier a disparu — c'est qu'il a cessé d'être *le seul* endroit possible, et qu'il a maintenant une date de péremption. -{{% /notice %}} +Le basculement se fait modèle par modèle. `xplane-qwen-coder` passe en `gateway.enabled: true` et, **dans le même commit**, ses entrées quittent `route.yaml` — un instant où les deux sources déclarent la même route serait exactement le désordre qu'on cherche à supprimer. Soyons précis sur l'état réel : **un modèle sur quatre** est migré. `route.yaml` porte encore les trois autres, et il faut toujours y penser pour eux ; ce qui a changé, ce n'est pas qu'il a disparu, c'est qu'il a maintenant une **date de péremption**. Reste que la route appartient désormais à la claim. Et une route que l'on possède est une route que l'on peut **pondérer**. -## :dna: LoRA en deux minutes - -Plus haut, cet article a lâché « adapters LoRA » en une ligne. Tout ce qui suit repose dessus, alors autant prendre deux minutes — pour dire ce que c'est, mais surtout **à quoi ça sert**. - -Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle. C'est un **delta de poids de faible rang** : plutôt que de réentraîner les matrices du modèle de base, on apprend une paire de petites matrices dont le produit vient s'ajouter à celles-ci. Le « faible rang » est tout le levier — sur la plateforme, il est fixé à **64** — et il se lit directement sur la balance : un adapter se compte en **dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. - -### Ce que ça évite : un second modèle complet +## :dna: LoRA en bref -Ce que LoRA résout se comprend mieux par ce qu'il faudrait faire sans lui. Spécialiser un modèle — le rendre meilleur sur le SQL, sur le code sécurisé, sur le jargon maison — c'est le **fine-tuner** : reprendre l'entraînement sur un jeu de données ciblé. Un fine-tuning classique réécrit les poids, et ce qu'on obtient au bout est donc… **un second modèle complet**. Un second jeu de ~15 Go à stocker, à charger, à servir : un second pod, un second GPU, un second nœud sur la facture. Et l'addition se répète à chaque spécialisation — deux fine-tunes, trois GPU. +Tout ce qui suit repose sur les **adapters LoRA**, alors posons-les — surtout **à quoi ça sert**. -LoRA casse cette proportionnalité. Le fine-tune ne remplace pas les poids de base, il **s'ajoute** à eux : quelques dizaines de Mo posés par-dessus les ~15 Go que la plateforme sert déjà. Et comme c'est un delta, rien n'empêche d'en poser plusieurs, sur la même base, en même temps. +Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle : c'est un **delta de poids de faible rang** ajouté à ceux du modèle de base. Plutôt que de réentraîner les grandes matrices, on apprend une paire de petites matrices dont le produit s'ajoute aux premières. Le « faible rang » — ici fixé à **64** — se lit directement sur la balance : un adapter pèse **quelques dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. -C'est vLLM qui encaisse cette propriété, et c'est là que tout se joue : **il charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et ses deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU. C'est **un pod, un GPU, et trois noms auxquels il répond**. C'est ce qui rend possible le « zéro GPU » de la section suivante. +Ce que LoRA évite, c'est un **second modèle complet**. Spécialiser un modèle — le rendre meilleur sur le SQL, sur le code sécurisé — c'est le **fine-tuner** : un fine-tuning classique réécrit les poids, et ce qu'on obtient est donc un second jeu de ~15 Go, donc un second pod, un second GPU, une seconde ligne de facture — et l'addition se répète à chaque spécialisation. LoRA casse cette proportionnalité : le fine-tune **s'ajoute** aux poids de base au lieu de les remplacer, et comme c'est un delta, rien n'empêche d'en poser plusieurs sur la même base. -### Quand on sort un adapter — et quand on ne le fait pas +C'est vLLM qui encaisse cette propriété, et c'est là que tout se joue : **il charge le modèle de base une fois, puis applique les adapters par-dessus, dans le même processus, sur le même GPU** (`--enable-lora`, `--lora-modules`). Servir trois « modèles » — la base et deux fine-tunes — ne coûte donc pas trois GPU : c'est **un pod, un GPU, et trois noms auxquels il répond**. C'est ce qui rend possible le « zéro GPU » de la section suivante. -Le cas d'usage a une forme reconnaissable : **le modèle de base est presque bon, et on veut l'infléchir, pas le remplacer.** Les deux adapters de cette plateforme en sont l'illustration — l'un spécialisé en génération SQL, l'autre en code sécurisé — mais la famille est plus large : +Le contre-exemple compte tout autant : **LoRA n'apprend pas à un modèle une capacité qui lui manque fondamentalement.** Quelques dizaines de Mo de delta infléchissent un comportement, elles ne créent pas une compétence absente. Le cas d'usage a une forme reconnaissable — *le modèle de base est presque bon, on veut l'infléchir, pas le remplacer* : -* **Un vocabulaire de domaine** — les termes, les schémas et les usages d'un métier qu'un modèle généraliste connaît mal. -* **Un style de code maison** — les patterns, la structure de projet et les bibliothèques qu'une équipe utilise réellement. +* **Un vocabulaire de domaine** — les termes, les schémas et les usages d'un métier qu'un généraliste connaît mal. +* **Un style de code maison** — les patterns et bibliothèques qu'une équipe utilise réellement. -Le contre-exemple compte tout autant : **LoRA n'apprend pas à un modèle une capacité qui lui manque fondamentalement.** Quelques dizaines de Mo de delta infléchissent un comportement, elles ne créent pas une compétence absente des poids de base. Un modèle qui ne sait pas raisonner sur du code ne l'apprendra pas par adapter — pour ça, on change de modèle de base, et c'est `model.repository` qui en parle, pas `loraAdapters`. - -Deux adapters sont déclarés sur `xplane-qwen-coder`, tous deux posés sur exactement le même modèle de base (`Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) : +Deux adapters sont déclarés sur `xplane-qwen-coder`, posés sur exactement le même modèle de base (`Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct`) : | `loraAdapters[].name` | Source HuggingFace | Spécialisation | |---|---|---| | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `jk200201/qwen2.5-coder-7b-sql-dpo` | génération SQL | | `xplane-qwen-coder-securecode` | `scthornton/qwen2.5-coder-7b-securecode` | code sécurisé | -Chaque entrée de `spec.loraAdapters` nomme l'adapter — c'est ce nom qu'un client mettra dans son champ `model` — et pointe un dépôt HuggingFace **piné au commit SHA**, exactement comme le modèle de base l'est déjà via `model.repository` / `model.revision`. Un fine-tune qui bouge sous les pieds du serving est une régression que personne ne voit venir. +Chaque entrée nomme l'adapter — c'est ce nom qu'un client mettra dans son champ `model` — et pointe un dépôt HuggingFace **piné au commit SHA**, comme le modèle de base l'est déjà via `model.revision`. Un fine-tune qui bouge sous les pieds du serving est une régression que personne ne voit venir. {{% notice note "Ces adapters, je ne les ai pas entraînés" %}} Autant l'assumer : les deux adapters ci-dessus viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres. Je les ai retenus parce qu'ils se posent sur le modèle de base que la plateforme sert déjà — pas parce que j'ai évalué leur qualité. @@ -242,11 +176,9 @@ Autant l'assumer : les deux adapters ci-dessus viennent de HuggingFace, entraîn **Fine-tuner soi-même est un autre métier** : constitution du dataset, boucle d'entraînement, évaluation. Ce qui suit traite d'une question d'infrastructure — *comment expose-t-on progressivement un fine-tune au trafic réel ?* — pas d'une question de data science. J'y reviens dans « Et après ? ». {{% /notice %}} -## :hatching_chick: Canary : 10 % du trafic, zéro GPU - -Le scénario : `xplane-qwen-coder-sql-dpo` prétend être meilleur que le modèle de base sur la génération SQL. Sur un benchmark, peut-être. Sur **le** trafic — celui des vrais utilisateurs, avec leurs prompts et leurs fichiers à eux — la seule façon de le savoir est de lui en envoyer un peu. Dix pour cent, pendant quelques jours. +## :balance_scale: Répartition pondérée : 10 % du trafic, zéro GPU -Voilà ce que ça coûte dans la claim : +Le scénario : `xplane-qwen-coder-sql-dpo` prétend être meilleur que le modèle de base sur la génération SQL. Sur un benchmark, peut-être. Sur **le** trafic — celui des vrais utilisateurs, avec leurs prompts à eux — la seule façon de le savoir est de lui en envoyer un peu. Dix pour cent, quelques jours. Voilà ce que ça coûte dans la claim : ```diff # apps/base/ai/llm/qwen-coder.yaml @@ -258,22 +190,30 @@ Voilà ce que ça coûte dans la claim : + weightPercent: 10 ``` -Deux lignes utiles. Flux réconcilie, et une requête sur dix adressée à `xplane-qwen-coder` est routée vers le fine-tune plutôt que vers les poids de base. +Deux lignes utiles. Flux réconcilie, et une requête sur dix adressée à `xplane-qwen-coder` part sur le fine-tune plutôt que sur les poids de base. ### Sous le capot : un split qui n'envoie rien ailleurs -La règle de l'`AIGatewayRoute` qui répond au nom du modèle de base ne porte plus un seul `backendRef`, mais **un par entrée** : le backend de base d'abord, puis un backend par canary. Le backend de base conserve `100 - sum(weightPercent)`, chaque canary prend son `weightPercent`, et chaque canary reçoit son propre `AIServiceBackend` (`-canary-`) porteur d'un champ décisif — **`modelNameOverride`**, qui vaut le nom de l'adapter *verbatim*. +La règle de l'`AIGatewayRoute` ne porte plus un seul `backendRef` mais **un par entrée** : le backend de base à `100 - sum(weightPercent)`, puis un backend par canary à son `weightPercent`. Chaque canary reçoit son propre `AIServiceBackend` porteur d'un champ décisif — **`modelNameOverride`**, qui vaut le nom de l'adapter *verbatim*. | `backendRef` | Poids | `modelNameOverride` | `Backend` visé | |---|---|---|---| | `AIServiceBackend` de base | **90** (`100 - 10`) | *(aucun)* | `xplane-qwen-coder` | -| `AIServiceBackend` de canary (`-canary-`) | **10** | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `xplane-qwen-coder` | +| `AIServiceBackend` de canary | **10** | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `xplane-qwen-coder` | -Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend`** — le même `Service`, les mêmes pods, le même GPU. Rien n'est envoyé ailleurs, parce qu'il n'y a pas d'ailleurs. Tout ce que fait le canary, c'est **réétiqueter** 10 % des requêtes : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle avant que la requête n'atteigne vLLM, et vLLM — qui a déjà l'adapter en mémoire, puisqu'il l'a chargé au démarrage — la sert avec le fine-tune plutôt qu'avec les poids de base. +Relisez la dernière colonne. **Les deux `backendRef` pointent le même `Backend`** — le même `Service`, les mêmes pods, le même GPU. Rien n'est envoyé ailleurs, parce qu'il n'y a pas d'ailleurs. Le split ne fait que **réétiqueter** 10 % des requêtes : `modelNameOverride` réécrit le nom du modèle avant qu'elles n'atteignent vLLM, et vLLM — qui a déjà l'adapter en mémoire, chargé au démarrage — les sert avec le fine-tune. {{< img src="canary-split.png" alt="Split canary : un pod, un GPU, le modèle de base et deux adapters LoRA" width="1200" >}} -C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique coûte de la capacité : on déploie une v2 à côté de la v1, et pendant toute la durée de l'expérience on paie deux jeux de réplicas. Transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de poids qui se compte en dizaines de Mo. Le canary LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : le split est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. +C'est là que se joue le « zéro GPU » du titre. Un canary applicatif classique déploie une v2 à côté de la v1 et paie deux jeux de réplicas pendant toute l'expérience ; transposé ici, ce serait un **second pod vLLM**, donc un second GPU, donc un nœud de plus provisionné par Karpenter — pour évaluer un delta de quelques dizaines de Mo. La répartition LoRA n'ajoute ni réplica, ni nœud, ni ligne de facture : c'est une décision de *routage*, prise en amont, sur une flotte qui n'a pas bougé. + +Le split n'est d'ailleurs pas le seul chemin vers un adapter : chaque `loraAdapters[]` reçoit **sa propre règle** de routage (nommer explicitement l'adapter → 100 % de cet adapter). Une requête qui demande `xplane-qwen-coder-sql-dpo` est donc **pinnée** sur lui, indépendamment de la répartition en cours — c'est le mode d'usage explicite de la partie 3, et ce qui permet à une éval de comparer deux modèles sans dépendre d'un tirage au sort. + +### Une répartition figée, pas un canary progressif + +Un mot d'honnêteté, parce qu'un lecteur averti le verra sinon. Le champ s'appelle `canaries`, mais ce n'est **pas un canary** au sens de Flagger ou d'Argo Rollouts. Pas de *bake window*, pas d'analyse automatique des métriques, pas de progression 10 % → 25 % → 50 %, pas de rollback déclenché par un seuil d'erreurs. C'est une **répartition pondérée figée par commit** : le poids est ce que le YAML dit, jusqu'au prochain `git push`. La promotion, la progression, l'abandon automatique restent manuels. + +Le chaînon manquant a un nom, et les briques pour l'alimenter sont déjà là : les `VMRule` et les métriques `gen_ai` de la suite donnent exactement le signal qu'un contrôleur de rollout progressif — Flagger, Argo Rollouts — consommerait pour décider seul. Le brancher est un chantier ouvert, pas une case cochée. ### Le split, mesuré @@ -285,11 +225,9 @@ Soixante requêtes vers `model: xplane-qwen-coder`, canary à 10 % armé. Puis d | `xplane-qwen-coder` | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | **5** | | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | **12** | -**8,2 % de trafic capté pour un poids configuré à 10 %.** Sur n=61 et p=0,1, on attend 6,1 ± 2,3 : cinq est exactement là où il doit être. Et les douze requêtes explicites sont servies par l'adapter, **toutes les douze, sans une seule fuite vers la base** — le pin ne cède pas au tirage au sort. +**8,2 % de trafic capté pour un poids configuré à 10 %.** Sur n=61 et p=0,1, on attend 6,1 ± 2,3 : cinq est exactement là où il doit être. Et les douze requêtes explicites sont servies par l'adapter, **toutes les douze, sans une seule fuite vers la base** — le pin ne cède pas au tirage au sort. La deuxième ligne est celle qui compte : le client a demandé le modèle de base, et c'est le fine-tune qui a répondu, sans qu'il le sache et sans un seul GPU de plus. -La deuxième ligne est celle qui compte : le client a demandé le modèle de base, et c'est le fine-tune qui a répondu. Sans qu'il le sache, et sans qu'un seul GPU de plus soit allumé. - -Mais la gateway n'est pas un témoin fiable d'elle-même : elle affirme avoir réétiqueté des requêtes, elle ne prouve pas que vLLM a joué le jeu. C'est le moteur qui tranche, et il le fait depuis ses propres métriques : +La gateway n'est pas un témoin fiable d'elle-même : elle affirme avoir réétiqueté des requêtes, elle ne prouve pas que vLLM a joué le jeu. Le moteur tranche depuis ses propres métriques : ``` $ vllm:lora_requests_info @@ -299,137 +237,52 @@ running_lora_adapters='xplane-qwen-coder-sql-dpo' max_lora=2 **Deux plans indépendants, une seule décision de routage.** La gateway dit avoir envoyé 5 requêtes sur l'adapter ; vLLM confirme l'avoir chargé et exécuté. Le « zéro GPU » n'est plus une propriété de construction : c'est un pod, un GPU, et le moteur qui le dit. -### Le canary n'écrase pas le nommage explicite +### La mesure tombe toute seule dans les métriques -Le split n'est pas le seul chemin vers un adapter, et c'est important : chaque entrée de `loraAdapters[]` reçoit **sa propre règle de routage** (`x-ai-eg-model: ` (l'en-tête sur lequel la Gateway route — voir plus bas) → backend de base, poids 100). Une requête qui nomme explicitement l'adapter est donc servie **à 100 % par cet adapter**, indépendamment du canary en cours. +Le montage a une propriété qu'aucune ligne d'instrumentation n'a produite : la gateway émet **deux labels distincts**, `gen_ai_original_model` (ce que le **client** a demandé) et `gen_ai_request_model` (ce qui a été **servi** — donc le `modelNameOverride` du canary). **Le split de routage est donc gratuitement un split de mesure** : c'est ce même couple de labels qui produit le tableau à trois lignes ci-dessus, sorti d'une seule requête PromQL. Un montage qui tombe dans les métriques standard sans qu'on l'y aide n'est pas un hack — c'est le signe qu'il suit le grain du système. -Les deux comportements coexistent, et c'est voulu : +Le dashboard `llm-gateway` découpe donc les mêmes séries — latence end-to-end, TTFT, tokens consommés — canary contre base, dans le Grafana qui collecte déjà les métriques vLLM. Aucun nouvel outil. -* **Le client qui demande `xplane-qwen-coder`** entre dans le split — 90 % base, 10 % fine-tune. C'est la population d'expérience : elle ne sait pas qu'elle en fait partie, et c'est précisément ce qui rend le signal intéressant. -* **Le client qui demande `xplane-qwen-coder-sql-dpo`** est **pinné** : il obtient l'adapter, toujours. C'est le mode d'usage explicite — celui de la partie 3 — et c'est aussi ce qui permet à une éval [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) de comparer deux modèles sans dépendre d'un tirage au sort. + -Autrement dit, le canary répond à « ce fine-tune tient-il face au trafic réel ? », le pin répond à « que vaut ce fine-tune, toutes choses égales par ailleurs ? ». Les deux questions sont légitimes, et aucune des deux ne doit désactiver l'autre. +Ces courbes disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que le pin reprend tout son sens : une éval doit interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas tomber dessus une fois sur dix. ### Ce que l'admission refuse -Un pourcentage de trafic est exactement le genre de champ où une faute de frappe se paie en production. Les garde-fous sont donc **à l'admission**, écrits en **CEL** (_Common Expression Language_ : le langage d'expressions que l'API server évalue lui-même, au moment de l'`apply`) dans l'**XRD** (_Composite Resource Definition_ : le schéma de l'API que la composition expose à ses utilisateurs). `kubectl apply` échoue, et la composition ne se déclenche même pas. +Un pourcentage de trafic est exactement le genre de champ où une faute de frappe se paie en production. Les garde-fous sont donc **à l'admission**, écrits en **CEL** (_Common Expression Language_ : le langage d'expressions que l'API server évalue lui-même au moment de l'`apply`) dans l'**XRD** (_Composite Resource Definition_ : le schéma de l'API que la composition expose à ses utilisateurs). `kubectl apply` échoue, et la composition ne se déclenche même pas : * Des `canaries` **sans `gateway.enabled: true`** — une pondération sans route à pondérer. * Un `canaries[].adapter` **absent de `loraAdapters[].name`** — on ne route pas vers un adapter que le pod ne charge pas. -* **Deux entrées visant le même adapter** — deux poids pour une seule cible, sans résolution évidente. -* Un `weightPercent` **hors de 1–99**. -* Une **somme des `weightPercent` supérieure à 99**. - -La dernière règle mérite qu'on s'y arrête, parce que le plafond « naturel » aurait été 100. À 100 %, le modèle de base ne reçoit plus rien : le canary absorbe tout le trafic. Ce n'est plus un canary, c'est un **remplacement déguisé en expérience** — et déclaré dans un champ dont le nom promet exactement le contraire. Un remplacement, ça se lit dans le champ qui le dit (`model.repository`, `model.revision`), ça ne se déduit pas d'un poids qui a discrètement atteint son maximum. +* **Deux entrées visant le même adapter** — deux poids pour une seule cible. +* Un `weightPercent` **hors de 1–99**, ou une **somme des poids supérieure à 99**. -Le plafond à **99** garantit donc qu'il reste toujours du trafic sur le modèle de base. Donc toujours une référence à laquelle comparer le canary, et toujours un chemin de retour immédiat : ramener le poids à 1, ou retirer l'entrée. +Le plafond à **99** n'est pas cosmétique : à 100 %, le modèle de base ne reçoit plus rien, et un canary qui absorbe tout le trafic est un **remplacement déguisé en expérience** — déclaré dans un champ dont le nom promet le contraire. Un remplacement se lit dans le champ qui le dit (`model.repository`), il ne se déduit pas d'un poids qui a discrètement atteint son maximum. Le plancher garantit donc toujours une référence à laquelle comparer, et un chemin de retour immédiat : ramener le poids à 1, ou retirer l'entrée. {{% notice tip "Pourquoi un array dès le premier jour" %}} `gateway.canaries` est un **array** (quatre entrées au maximum), alors que le besoin du jour tenait dans une seule. Un simple objet aurait suffi — et aurait été un piège : passer d'un objet à un array plus tard est un **breaking change** d'API. Nouvelle version du schéma, conversion, migration de toutes les claims existantes… pour un champ qui n'aura rien gagné entre-temps. -Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de la plateforme **Modelplane** — sur laquelle je reviens en fin d'article — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal, pas un exotisme. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL. Le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. +Ce n'est pas de la prescience, c'est de l'emprunt : la lecture de **Modelplane** — sur laquelle je reviens plus bas — a rendu évident que comparer *plusieurs* adapters en même temps est un cas d'usage normal. Le coût de l'array au jour 1, c'est quelques lignes de KCL ; le coût de la conversion au jour 100, ça s'appelle une migration. {{% /notice %}} {{% notice warning "Une règle CEL sur un champ non borné est une règle non bornée" %}} -Ces règles ont failli ne jamais tourner — pas parce qu'elles étaient fausses, mais parce qu'elles étaient **trop chères**. - -L'API server **estime statiquement** le coût de chaque règle CEL avant d'accepter le schéma, et il l'estime sur le **pire cas que le schéma autorise**. La règle qui vérifie que chaque canary vise un adapter déclaré croise deux tableaux : +Ces règles ont failli ne jamais tourner — non parce qu'elles étaient fausses, mais parce qu'elles étaient **trop chères**. L'API server **estime statiquement** le coût de chaque règle CEL avant d'accepter le schéma, sur le **pire cas que le schéma autorise**. La règle qui croise les deux tableaux — ``` canaries.all(c, loraAdapters.exists(a, a.name == c.adapter)) ``` -Une boucle dans une boucle, sur des comparaisons de chaînes. Tant que `loraAdapters` n'a **ni `maxItems`, ni `maxLength` sur ses noms**, l'estimateur suppose des tableaux infinis de chaînes infinies : le coût part à l'astronomique, et l'API server **rejette le CRD entier** — pas la règle, le CRD. Aucun modèle n'est plus déclarable. - -L'asymétrie est frappante : dans le **même fichier**, `engineArgs` était borné (16 entrées, 256 caractères), et ses **dix-neuf** règles passaient sans problème. **Dix-neuf règles bornées coûtent moins cher qu'une seule non bornée.** - -La correction n'est donc pas de simplifier la règle, c'est de **borner ce sur quoi elle porte** : `maxItems: 8` sur `loraAdapters`, `maxLength: 63` sur leur nom. Et une contrainte en cascade que le code documente : le `maxLength` de `canaries[].adapter` doit rester **aligné** sur celui de `loraAdapters[].name`, puisque l'estimateur facture la comparaison au plus grand des deux. - -Une borne n'est pas de la cosmétique de schéma. C'est ce qui rend une règle **calculable**. -{{% /notice %}} - -## :brain: Le prompt choisit le modèle - -Jusqu'ici, le client **sait ce qu'il veut**. Il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms, et lequel est bon en code. C'est une hypothèse raisonnable pour un service. C'en est une mauvaise pour un humain devant un chat. - -La flotte compte quatre modèles spécialisés. L'idée du **Mixture of Models** (`model: MoM`) est de retourner la question : le client n'annonce pas un modèle, il **envoie son prompt**, et la plateforme décide. - -```json -{"model": "MoM", "messages": [{"role": "user", "content": "integral of x squared"}]} -``` - -Le [routeur sémantique vLLM](https://github.com/vllm-project/semantic-router) classifie le prompt et le fait atterrir sur le modèle qui va bien : - -| Le prompt | Classé | Servi par | -|---|---|---| -| *refactor this function and debug the traceback* | `code` | `xplane-qwen-coder` | -| *write a kubectl yaml manifest* | `code` | `xplane-qwen-coder` | -| *integral of x squared* | `math` | `xplane-qwen3-8b` | -| *capital of France* | `general` | `xplane-qwen3-8b` | - -Ce routeur tournait déjà en partie 3. En bonne santé, scruté, avec ses métriques — et **jamais appelé**. Les règles de l'`AIGatewayRoute` matchent sur des noms de modèles concrets ; `MoM` n'en est pas un ; la Gateway répondait `404`. Le mécanisme était décrit dans un commentaire de `route.yaml`, et nulle part ailleurs. - -### Où l'insérer : avant celui qui décide - -Le brancher tient en une question, et elle est plus subtile qu'elle n'en a l'air : **à quel moment du chemin de requête ?** - -L'Envoy AI Gateway a son propre **extproc** (_external processor_ : un service que le proxy appelle en cours de traitement, et qui peut modifier les en-têtes **comme le corps** de la requête) — et c'est lui qui **dérive l'en-tête `x-ai-eg-model` depuis le `model` du corps** de la requête. Cet en-tête est ce sur quoi *toutes* les règles de routage matchent. Le routeur sémantique doit donc s'exécuter **avant** lui : il réécrit `body.model`, de `MoM` vers un nom concret, et l'extproc de la Gateway dérive ensuite l'en-tête depuis un corps **déjà réécrit**. - -La conséquence est la propriété qui fait tout tenir : **aucune règle de routage nouvelle.** Les routes existantes — celles que la composition génère, celles du canary, celles du pin explicite — matchent telles quelles, sans savoir que MoM existe. - -Reste à obtenir cet « avant ». L'objet prévu pour ça, l'`EnvoyExtensionPolicy`, ne sait pas l'exprimer : il **ajoute** ses filtres *après* ceux de l'AI Gateway — trop tard, l'en-tête est déjà dérivé. Le montage passe donc par un **`EnvoyPatchPolicy`** : un patch xDS brut qui insère, à **l'index 0** de la chaîne de filtres HTTP, le propre extproc du routeur sémantique — lui aussi un filtre `ext_proc`, au même titre que celui de la Gateway. - -```yaml -# apps/base/ai/llm/ai-gateway-routes/semantic-router-patch.yaml -kind: EnvoyPatchPolicy -spec: - type: JSONPatch - targetRef: {kind: Gateway, name: ai-gateway} - jsonPatches: - - type: "type.googleapis.com/envoy.config.listener.v3.Listener" - name: envoy-ai-gateway-system/ai-gateway/http - operation: - op: add - path: /default_filter_chain/filters/0/typed_config/http_filters/0 # <- index 0 - value: - name: semantic-router-extproc - typedConfig: - "@type": type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.ext_proc.v3.ExternalProcessor - grpcService: - envoyGrpc: - authority: vllm-semantic-router.llm:50051 -``` - -Un patch xDS brut est un objet qu'on préfère éviter : il est couplé à la forme interne de la configuration Envoy, pas à une API stable. C'est ici le prix de l'ordre — et c'est le montage que le projet amont documente lui-même. - -### Deux couches qui se composent - -Le montage a produit un résultat que rien n'avait explicitement câblé. Une requête `MoM`, classée `code`, réécrite en `xplane-qwen-coder`… **est tombée dans le canary LoRA** et a été servie par `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. - -Deux décisions, prises par deux composants qui ne se connaissent pas : - -* le **routeur sémantique** décide *quel modèle* — à partir du sens du prompt ; -* la **route pondérée** décide *quels poids* — à partir d'un tirage à 10 %. - -Elles s'empilent au lieu de se disputer le même point de décision, et c'est une propriété de la **position dans la chaîne**, pas une intention : le routeur agit sur le corps, la route agit sur l'en-tête qui en est dérivé. Chacune ignore l'autre, et c'est exactement pour ça qu'elles tiennent ensemble. - -MoM résout d'ailleurs à travers un modèle **migré** (routage possédé par la composition) *et* un modèle **non migré** (encore dans `route.yaml`). Les deux mondes coexistent pendant la migration — ce qui est la moindre des choses pour une migration qu'on annonce progressive. +— est une boucle dans une boucle, sur des comparaisons de chaînes. Tant que `loraAdapters` n'a **ni `maxItems`, ni `maxLength` sur ses noms**, l'estimateur suppose des tableaux infinis de chaînes infinies : le coût part à l'astronomique, et l'API server **rejette le CRD entier**. Aucun modèle n'est plus déclarable. -{{% notice note "Ce que ça ne fait pas" %}} -La classification est un modèle, pas une vérité. Un prompt ambigu tombe où il tombe, et rien ici ne mesure la **qualité** de la classification — je n'ai vérifié que le **câblage** : que le routeur soit appelé, qu'il réécrive, et que la route matche derrière. Savoir si `math` est le bon verdict pour une intégrale, c'est le domaine du routeur ; savoir si le chemin de requête l'appelle, c'est celui de la plateforme. Cet article ne traite que du second. +L'asymétrie est frappante : dans le **même fichier**, `engineArgs` était borné, et ses **dix-neuf** règles passaient sans problème. **Dix-neuf règles bornées coûtent moins cher qu'une seule non bornée.** La correction n'est donc pas de simplifier la règle, c'est de **borner ce sur quoi elle porte** (`maxItems: 8`, `maxLength: 63`). Une borne n'est pas de la cosmétique de schéma : c'est ce qui rend une règle **calculable**. {{% /notice %}} -## :gear: Configuration avancée : ouvrir sans trouer +## :gear: `engineArgs` : ouvrir sans trouer -Une abstraction curée ne peut pas tout prévoir. Le schéma de la claim n'expose que des champs modélisés un par un, et vLLM ajoute des options à chaque release, plus vite qu'une API de plateforme ne peut les exposer. Chaque flag absent du schéma se payait donc au prix fort : une PR sur la composition KCL, les tests unitaires, la republication de l'image OCI, le bump du tag dans la `Composition`, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** +Une abstraction curée ne peut pas tout prévoir. Le schéma de la claim n'expose que des champs modélisés un par un, et vLLM ajoute des options à chaque release, plus vite qu'une API de plateforme ne peut les exposer. Chaque flag absent du schéma se payait au prix fort : une PR sur la composition, les tests, la republication de l'image OCI, le bump du tag, puis Flux. **Une release de plateforme pour un essai d'une après-midi.** Une API qui ne laisse aucune sortie ne bloque personne : elle se fait **contourner**. Un `kubectl edit deployment`, le flag ajouté à la main, et jusqu'à la prochaine réconciliation de Crossplane ça marche très bien. Le coût réel n'est pas le contournement, c'est ce qu'il fait à l'abstraction : dès l'instant où l'état réel du cluster ne se lit plus dans la claim, **la claim ment**. Et une abstraction qui ment est pire qu'une abstraction absente, parce qu'elle continue de prétendre décrire le système. -Le réflexe symétrique — un champ fourre-tout, non contraint — ne résout rien non plus : on troue alors l'abstraction de l'intérieur, avec sa bénédiction. `spec.engineArgs` est la troisième voie : il laisse passer les **options non curées** — celles que le schéma n'a pas anticipées — sauf les **dix-huit** dont l'autoscaling et le routage dépendent. - -### Un champ, une contrainte de forme - -`spec.engineArgs` est un array de chaînes, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** aux arguments du serveur vLLM. Aucune traduction, aucun mapping, aucune opinion : ce que l'utilisateur écrit est exactement ce que le moteur reçoit. +`spec.engineArgs` est la troisième voie : un array de chaînes, **16 entrées au maximum**, transmises **verbatim** au serveur vLLM. Il laisse passer les **options non curées** — celles que le schéma n'a pas anticipées — sauf les **dix-huit** dont l'autoscaling et le routage dépendent. ```yaml # exemple : trois flags que le schéma curé ne modélise pas @@ -443,17 +296,11 @@ spec: - --rope-scaling={"rope_type":"yarn","factor":2.0} ``` -Une seule contrainte de forme, et elle n'a rien de cosmétique : **un seul token par entrée**. Soit `--flag`, soit `--flag=value` — jamais `--flag value` éclaté sur deux lignes. Les entrées sont en effet **inspectées à l'admission**, une par une, et une inspection qui les regarde isolément serait aveugle à un flag réservé **passé en fraude**, coupé en deux morceaux dont aucun ne ressemble, pris seul, à ce qu'on cherche. - -Les `engineArgs` sont concaténés **après** les arguments produits par la composition (`_vllmArgs = _managedVllmArgs + _engineArgs`) : la position est fixe, le résultat déterministe. Mais **ce n'est pas cet ordre qui protège le contrat de service** : un moteur qui lit ses arguments de gauche à droite donne le dernier mot à celui qui parle en dernier. Ce qui protège le contrat, c'est que certains flags ne peuvent tout simplement **pas entrer** dans cette liste. +Ce « milieu » — des champs curés d'un côté, une trappe verbatim de l'autre, une denylist qui valide à l'admission ce qui passe par la trappe — est la vraie contribution de cette version. Aucun des huit projets que j'ai comparés (KServe, llm-d, production-stack, KubeAI, Modelplane…) ne l'occupe : tous exposent des arguments moteur **bruts, non validés**. L'API fermée d'un côté, le fourre-tout non contraint de l'autre — le milieu gouverné manquait. ### Dix-huit flags qui ne passeront pas -Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags-là sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission — `kubectl apply` échoue, rien n'atteint le cluster. - -**Dix-neuf** règles CEL portent cette vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **dix-huit règles de flags réservés, une par flag**. Une règle unique bouclant sur une liste aurait rejeté tout aussi bien, mais elle aurait produit le même message pour les dix-huit — un message qui dit à l'utilisateur qu'il a perdu, sans lui dire quoi faire. Une règle par flag, c'est **un message par flag**. - -Ce n'est pas une intention, c'est ce que l'API server répond. Verbatim, sur un cluster : +Le tri est simple à énoncer : **tout passe, sauf ce dont l'autoscaling et le routage dépendent.** Ces flags sont **réservés**, et l'XRD les refuse à l'admission. **Dix-neuf** règles CEL portent la vérification : une règle de forme (toute entrée commence par `--`), et **dix-huit règles de flags réservés, une par flag** — donc un message par flag, pas un verdict générique qui laisse l'utilisateur sans issue. Ce n'est pas une intention, c'est ce que l'API server répond, verbatim, sur un cluster : ``` $ kubectl apply --dry-run=server -f claim-avec-max-num-seqs.yaml @@ -471,53 +318,23 @@ The InferenceService "cel-reserved-loadformat" is invalid: spec: Invalid value: --load-format is composition-managed; use spec.model.streaming.enabled ``` -Chaque message **nomme le champ curé à utiliser à la place**. C'est toute la différence entre une API qui dit non et une API qui dit où aller. +Chaque message **nomme le champ curé à utiliser à la place** : toute la différence entre une API qui dit non et une API qui dit où aller. Prenez `--max-num-seqs`, le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3 : laissez un utilisateur le redéfinir, et l'autoscaler continue de calculer son taux de saturation contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte — le scaling est simplement **faux**. Même logique pour `--port` : la composition ne l'émet jamais, mais elle le réserve, parce que le `8000` par défaut n'est pas un détail d'implémentation, c'est le **contrat de serving** (le `targetPort` du `Service`, les probes, le FQDN du `Backend` en dépendent tous). -Dix-huit **dans cette version**, et le nombre n'a rien de sacré : la denylist grandit avec la plateforme. Chaque nouveau champ curé réserve le flag qu'il pilote — les deux du Run:ai Model Streamer, plus bas dans cet article, **l'ont déjà rejointe** : c'est précisément pour ça qu'ils sont dix-huit et non seize. C'est ce qui rend la question suivante décisive : une liste qui bouge est une liste qui ne doit vivre qu'à **un seul endroit**. +Dix-huit **dans cette version**, et le nombre bouge : chaque nouveau champ curé réserve le flag qu'il pilote — les deux du Run:ai Model Streamer l'ont déjà rejointe. C'est ce qui rend la question suivante décisive : une liste qui bouge ne doit vivre qu'à **un seul endroit**. -Prenez `--max-num-seqs` : c'est le **dénominateur** du trigger KEDA vu en partie 3. Laissez un utilisateur le redéfinir, et l'autoscaler continue de calculer son taux de saturation contre une taille de batch qui n'existe plus. Rien ne casse, rien n'alerte : le scaling est simplement **faux**. +### Une seule source d'application — et sa fuite -Deux flags méritent un arrêt particulier, parce que **la composition ne les émet jamais** : `--port` et `--host`. Elle laisse le moteur prendre ses défauts — le port `8000`, l'écoute sur toutes les interfaces — et pourtant elle les réserve. Ces défauts ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont **le contrat de serving** : le `targetPort` du `Service` vise 8000, les probes interrogent 8000, le FQDN du `Backend` rendu par la Gateway pointe 8000. Un `--port=9000` dans `engineArgs`, et les trois pointent dans le vide. +La denylist vit à **un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne refiltre rien : refiltrer côté KCL, par « défense en profondeur », recréerait exactement le problème de `route.yaml` — deux listes à garder synchronisées, deux dérives possibles, et aucune qui fait de bruit. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre (`test_engine_args_denylist_lockstep`) : le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist, le CI le voit. -La leçon dépasse les LLM : **les garde-fous d'une configuration avancée doivent couvrir non seulement ce que l'abstraction écrit, mais ce qu'elle suppose.** Le second ensemble est celui qu'on oublie, parce qu'il n'apparaît dans aucun diff. +Reste à être franc sur une limite que je n'ai vue qu'après coup, et elle est gênante : **la denylist fuit.** Elle matche des chaînes qui commencent par des **tirets** — `--max-num-seqs`. Mais vLLM s'appuie sur un `FlexibleArgumentParser` qui **normalise les underscores en tirets** : `--max_num_seqs=512` et `--max-num-seqs=512` sont, pour le moteur, le même flag. Or `--max_num_seqs` (underscore) ne ressemble à aucune des dix-huit règles : il **passe l'admission**. Et comme les `engineArgs` de l'utilisateur sont appendés **en dernier**, argparse — qui donne le dernier mot au dernier argument — le fait **gagner** sur la valeur gérée par la composition. Le dénominateur KEDA est redéfini, en silence, par un alias que la denylist ne connaît pas. -### Une seule source d'application - -Reste la question qui décide de tout : **où vit la denylist ?** À **un seul endroit**, le CEL de l'XRD. La composition, elle, ne vérifie rien : elle appende les `engineArgs` verbatim et fait confiance à l'admission. - -La tentation de la « défense en profondeur » était pourtant là : refiltrer côté KCL, par acquit de conscience. Ç'aurait été recréer exactement le problème que la première moitié de cet article vient de supprimer — une liste de flags réservés dans l'XRD, une autre dans la composition. **Deux fichiers à garder synchronisés, donc deux dérives possibles, et aucune ne fait de bruit.** Même forme de bug que `route.yaml` : autre fichier, même piège. - -Mais « un seul endroit » est une promesse fragile, parce que la denylist épouse ce que la composition émet — et que ce que la composition émet grandit à chaque version. Le jour où quelqu'un ajoute un argument géré au KCL sans l'ajouter à la denylist de l'XRD, le trou se rouvre — et personne ne le verra. Un test verrouille donc les deux ensembles l'un à l'autre : `test_engine_args_denylist_lockstep` lit les flags que la composition produit et vérifie que chacun figure bien dans la denylist. - -{{% notice tip "Un test qui ne peut pas échouer ne prouve rien" %}} -Un test de cohérence entre deux listes a une propriété désagréable : il passe au vert le jour où on l'écrit, et il passerait tout aussi bien s'il ne testait rien du tout. Une faute de frappe dans un nom de variable, une assertion qui compare une liste vide à une liste vide — et vous obtenez le pire des artefacts : un test qui **rassure**. - -D'où l'étape suivante : **casser volontairement la denylist**, relancer la suite, et vérifier que `test_engine_args_denylist_lockstep` **échoue bien**. C'est une vérification par **mutation** : on introduit la faute exprès pour s'assurer que le filet la rattrape. Tant que vous n'avez pas vu un test rouge, vous n'avez pas de test — vous avez une ligne dans un rapport de CI. -{{% /notice %}} +La leçon n'est donc pas « valider à l'admission plutôt qu'au rendu » — ça, c'était déjà fait, et c'est banal. Elle est plus dérangeante : **un point d'application unique n'est sûr que s'il est étanche.** Le nôtre matchait des chaînes de caractères contre un parseur qui accepte des alias — et un filtre qui ne connaît pas tous les noms de ce qu'il filtre laisse forcément passer quelque chose. Le correctif est court (borner sur la forme normalisée, ou inverser l'ordre d'append pour que le géré gagne), mais l'aveu compte plus que le patch : c'est lui qui dit à quel point « un seul endroit » est une promesse exigeante. -`engineArgs` ne rend donc pas la plateforme plus permissive : il rend sa permissivité **lisible**. Ce qui n'est pas listé passe, sans demander la permission à personne. Ce qui est listé est refusé à l'`apply`, avec le nom du champ à utiliser à la place. **Liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas.** +`engineArgs` ne rend donc pas la plateforme plus permissive : il rend sa permissivité **lisible**. Ce qui n'est pas listé passe, sans demander la permission à personne ; ce qui est listé est refusé à l'`apply`, avec le nom du champ à utiliser à la place — modulo la fuite ci-dessus, qui reste à colmater. **Liberté là où c'est sûr, garde-fous là où ça ne l'est pas.** ## :eyes: Le modèle dit ce qu'il sert -`kubectl get isvc` répondait `READY`, et c'était tout ce qu'il répondait. Une information de santé : un pod tourne, il accepte des requêtes. Pas **à quels noms** il les accepte. La question était triviale tant qu'un pod servait un modèle sous un nom. Elle ne l'est plus : le même pod répond maintenant à un modèle de base et à deux adapters, et une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. - -C'est le cinquième axe, adressé par un champ de statut. `status.servedModels` est une liste d'objets, republiée à chaque réconciliation : - -| Champ | Ce qu'il porte | -|---|---| -| `name` | le nom que le client écrira dans son champ `model` | -| `kind` | `base` (les poids du modèle) ou `adapter` (un LoRA posé par-dessus) | -| `canaryWeightPercent` | la fraction de trafic captée, là où `gateway.canaries` en déclare une — un canary ne peut viser qu'un adapter, jamais le modèle de base | - -Sur `xplane-qwen-coder` — un modèle de base, deux adapters, un canary à 10 % sur l'un d'eux — le champ porte trois entrées : - -| `name` | `kind` | `canaryWeightPercent` | -|---|---|---| -| `xplane-qwen-coder` | `base` | — | -| `xplane-qwen-coder-sql-dpo` | `adapter` | `10` | -| `xplane-qwen-coder-securecode` | `adapter` | — | - -Et une colonne `SERVED MODELS` porte la même chose jusque dans un `kubectl get isvc`, sans `-o yaml` ni `jq` : +`kubectl get isvc` répondait `READY`, et rien de plus. Une information de santé — un pod tourne — mais pas **à quels noms** il répond. La question était triviale tant qu'un pod servait un modèle sous un nom ; elle ne l'est plus, maintenant que le même pod répond à un modèle de base et à deux adapters, et qu'une requête sur dix adressée au premier part discrètement vers l'un des seconds. Un champ de statut, `status.servedModels`, porte la tranche — et une colonne `SERVED MODELS` la remonte jusque dans un `kubectl get`, sans `-o yaml` ni `jq` : ``` $ kubectl get inferenceservice -n llm @@ -528,280 +345,82 @@ xplane-qwen-coder-fim xplane-qwen-coder-fim xplane-qwen3-8b xplane-qwen3-8b True True ``` -La deuxième ligne est celle qui n'existait pas avant : **un pod, un GPU, trois noms.** La question « qu'est-ce que ce pod sert, au juste ? » a maintenant une réponse à l'endroit où on la pose. +**Un pod, un GPU, trois noms**, lisibles à l'endroit où on pose la question. La leçon dépasse ce champ : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité** — c'est de la donnée correcte, rangée là où personne ne regarde. -### C'est de la topologie, pas de la santé - -Un détail conditionne toute la lecture de ce champ : `servedModels` est calculé **depuis le spec seul**. La composition ne consulte ni l'`ocds`, ni l'état du `Deployment`, ni celui de la route — elle dérive la liste des noms de ce que la claim déclare. Le champ est donc peuplé **dès la première réconciliation**, avant même que le pod n'existe. - -C'est une projection de **topologie**, pas un signal de santé. Il répond à « à quels noms cette claim est-elle *censée* répondre ? », jamais à « répond-elle, là, maintenant ? ». Un pod en `CrashLoopBackOff` affiche les mêmes `servedModels` qu'un modèle en pleine forme — c'est le comportement voulu, pas une lacune. La santé, elle, a déjà ses réponses ailleurs : la condition `READY`, le latch de readiness, les métriques vLLM de la partie 3. - -{{% notice note "Le piège : un JSONPath wildcard dans une colonne" %}} -La colonne `SERVED MODELS` a d'abord pointé le JSONPath qui s'imposait naturellement : `.status.servedModels[*].name` — *tous* les noms de la liste. Elle n'en aurait affiché **qu'un seul**. - -Les colonnes de `kubectl get` ne sont pas rendues par le client, mais côté serveur, par le **convertisseur de table** de l'API server, qui applique le JSONPath des `additionalPrinterColumns` du CRD — et n'en retient que la **première correspondance**. Une cellule de tableau est un scalaire, pas une liste : le wildcard ne boucle pas, il sélectionne. La colonne aurait donc affiché `xplane-qwen-coder`, et les deux adapters n'auraient existé nulle part. - -D'où un second champ, `status.servedModelsSummary` : un scalaire, les noms joints par des virgules, sur lequel la colonne pointe désormais. -{{% /notice %}} +## :brain: Un cran au-dessus : le prompt choisit le modèle -{{% notice tip "Publier un statut depuis KCL : une clé de configuration décide de tout" %}} -Une composition KCL publie son statut en émettant un item **desired-composite** — l'objet composite lui-même, avec son `status`, au milieu des ressources qu'elle rend. +Une mise au point avant tout : cette capacité **ne vit pas dans la claim**. Elle vit dans la Gateway, sous la forme d'un `EnvoyPatchPolicy` posé à côté des routes — elle **prolonge** la plateforme, elle n'est pas un attribut de l'abstraction `InferenceService`. Je la range ici parce qu'elle ferme la boucle de tout ce qui précède. -Cet item n'est honoré que si la fonction est câblée en **`target: Default`**. Sous **`target: Resources`**, la fonction ne connaît pas ce cas : elle traite l'item comme n'importe quelle ressource à composer. Le statut n'est donc jamais publié — et, pire, il **fuit en ressource composée fantôme**, un objet sans `spec` que Crossplane essaie d'appliquer et n'y arrive jamais. La réconciliation entière se bloque, pour un champ de statut. +Jusqu'ici, le client **sait ce qu'il veut** : il écrit `xplane-qwen-coder` dans son champ `model`, donc il connaît le catalogue, les noms et lequel est bon en code. Hypothèse raisonnable pour un service, mauvaise pour un humain devant un chat. L'idée du **Mixture of Models** (`model: MoM`) retourne la question : le client n'annonce pas un modèle, il **envoie son prompt**, et la plateforme décide. -Le KCL était juste ; c'était le **câblage** qui ne l'était pas. Une ligne dans la `Composition`, et rien dans le code de la composition ne le laissait deviner. -{{% /notice %}} - -Deux champs pour une seule vérité, après un article passé à traquer les doubles sources — l'ironie mérite d'être adressée. Mais `servedModelsSummary` n'est pas une seconde saisie : c'est une **fonction pure** de `servedModels`, calculée dans le même passage de la composition, et il n'existe aucun chemin par lequel les deux divergent. Le champ structuré reste l'API ; le scalaire n'est qu'une projection pour le CLI. - -Et la leçon dépasse ce champ-là : **un statut que l'outil de tous les jours ne sait pas afficher n'est pas de la découvrabilité.** C'est de la donnée correcte, rangée dans un endroit que personne ne regarde. - -## :bar_chart: Mesurer le canary - -Tout ce qui précède produit un split : 90 % du trafic sur les poids de base, 10 % sur le fine-tune. Reste la seule question qui justifiait de le faire — **est-ce que ces 10 % se comportent mieux, ou moins bien, que les 90 % restants ?** Sans réponse, on n'a pas déployé un canary : on a détourné du trafic utilisateur vers autre chose en croisant les doigts. **Un canary qu'on ne peut pas mesurer n'est pas un canary, c'est un pari.** - -La partie 3 a déjà présenté les métriques **`gen_ai.*`** de l'Envoy AI Gateway (v1.0) : le standard [OpenTelemetry Gen AI](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/), qui ne compte pas des requêtes HTTP mais le vocabulaire métier des LLM — tokens consommés, **TTFT** (_time to first token_ : le délai entre la requête et le premier token de la réponse), latence par token de sortie. Il restait à les **brancher**. - -Elles ne sont pas émises par le proxy Envoy lui-même, mais par l'extproc de la gateway — celui-là même qui dérive `x-ai-eg-model` : le sidecar auquel Envoy délègue le traitement spécifique aux LLM, seul sur le chemin de requête à voir à la fois le nom **demandé** et le nom **servi**. C'est là que le scrape se branche : - -* **Cible** : le sidecar extproc, pas le conteneur Envoy — d'où un **`VMPodScrape`** (l'objet VictoriaMetrics qui cible des *pods*) et non un `VMServiceScrape` -* **Namespace** : `envoy-gateway-system` -* **Port** : `1064`, le port d'administration de l'extproc - -Le port `1064`, le nom du port du conteneur et la règle d'autorisation réseau ne venaient d'aucune documentation : ils avaient été **lus dans le code source** de l'AI Gateway. Sur le cluster, la cible remonte : - -``` -up=1 job=envoy-gateway-system/envoy-ai-gateway-genai -``` - -Les trois étaient bons. - -Les séries atterrissent dans la VictoriaMetrics qui collecte déjà les métriques vLLM, et se lisent dans le même Grafana. Aucun nouvel outil. - -### L'attribution canary vs base : la gateway répond - -`modelNameOverride` réécrit le nom du modèle **verbatim** vers celui de l'adapter avant que la requête n'atteigne vLLM. Le tableau du split reposait sur une propriété qu'il faut maintenant expliciter : la gateway émet **deux labels distincts**. - -| Label | Ce qu'il porte | -|---|---| -| `gen_ai_original_model` | ce que le **client** a demandé | -| `gen_ai_request_model` | ce qui a été **servi** — donc le `modelNameOverride` du canary | - -Conséquence, et elle est gratuite : **le split de routage est aussi un split de mesure.** Découper une série par `gen_ai_request_model` sépare le canary de la base ; la croiser avec `gen_ai_original_model` distingue en plus la population d'expérience (qui a demandé la base et reçu le fine-tune) des clients qui ont explicitement pinné l'adapter. C'est le tableau à trois lignes de la section canary — et il sort d'une seule requête PromQL. - -Le dashboard **`llm-gateway`** n'a donc plus à choisir : les mêmes séries, découpées canary contre base. - -* La **latence end-to-end** (`gen_ai.server.request.duration`) et le **TTFT** (`gen_ai.server.time_to_first_token`) : servir via un adapter LoRA coûte-t-il le même chemin que servir sur les poids de base ? -* La **latence par token de sortie** (`gen_ai.server.time_per_output_token`), qui dit si le fine-tune génère au même rythme. -* La **consommation de tokens** (`gen_ai.client.token.usage`) : un fine-tune plus bavard que sa base, à qualité égale, est un fine-tune plus cher. -* Le **volume de requêtes** de chaque branche — de quoi vérifier que le split fait ce qu'il annonce. - -{{% notice tip "Le nom de la métrique n'est pas celui qu'on croit" %}} -Un détail qui coûte cher à qui l'ignore : la série s'appelle `gen_ai_client_token_usage_sum`, **sans suffixe d'unité**. `gen_ai_client_token_usage_tokens_sum` n'existe pas — et c'est pourtant ce que le dashboard visait dans sa première version. - -Un panneau qui interroge une série inexistante ne lève **aucune erreur**. Il affiche « No data », ce qu'un panneau affiche aussi quand tout va bien et qu'il ne se passe rien. Le dashboard serait resté vide pour toujours, et personne n'aurait su faire la différence. -{{% /notice %}} - - - -Ces courbes disent si le canary est plus lent, ou plus bavard, que la base. Elles ne disent pas s'il est **meilleur** : aucune métrique de gateway ne sait ce qu'est un bon SQL. La qualité reste le domaine de l'éval — [Promptfoo](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/), vu en partie 3 — et c'est là que la règle de pin reprend tout son sens : une éval doit interroger l'adapter **de façon déterministe**, pas tomber dessus une fois sur dix. Promouvoir un fine-tune, c'est regarder les deux. - -{{% notice note "Ce qui n'est pas livré : les traces" %}} -L'AI Gateway sait exporter des **traces OTLP**, et la cible naturelle serait **VictoriaTraces**. Sur cette plateforme, l'export est **volontairement désactivé** : je n'ai pas vérifié la compatibilité du chemin d'ingestion OTLP entre les deux, et tant que ce n'est pas fait, la case reste décochée. - -Livrer un export vers un endpoint qu'on n'a pas testé, c'est livrer une ligne de configuration qui donne l'**illusion** d'une capacité : le jour où on voudrait savoir où part le temps entre la gateway, l'extproc et vLLM, on découvrirait qu'il n'y a rien au bout. Une case décochée est honnête ; une case cochée qui ne transporte rien ne l'est pas. -{{% /notice %}} - -## :compass: Endpoint Picker : au-delà du round-robin - -Le canary et le routage sémantique décident tous deux **quel modèle** sert une requête. Reste **quel réplica** — tranché par défaut par le `Service` ClusterIP et son **round-robin** (chaque requête au pod suivant). Sur vLLM, c'est **hostile**, pour deux raisons qui attaquent ce que la [partie 3](/fr/post/series/agentic_ai/llm-self-hosted-stack/) avait mis en place : - -* **Il détruit la localité du prefix cache.** Le **prefix caching** réutilise le **KV cache** (les activations déjà calculées pour un préfixe donné), local à un pod. Éparpiller des requêtes qui partagent leur préfixe force chaque réplica à recalculer ce que son voisin a déjà en mémoire : du **prefill** (le calcul initial sur tout le prompt) redondant, payé deux fois, en GPU et en TTFT. -* **Il est aveugle à la charge.** Round-robin ne regarde ni la file d'attente d'un pod ni la pression sur son KV cache. Une requête peut atterrir sur un réplica saturé pendant qu'un autre tourne à vide. - -### Un flag, un sous-système - -L'**Endpoint Picker** (EPP), composant de la **Gateway API Inference Extension** (GAIE, v1.5.0 ; `InferencePool` GA depuis septembre 2025), décide **lequel** des réplicas sert chaque requête. Il score chaque pod sur les **mêmes** `/metrics` vLLM que la plateforme collecte déjà : file d'attente, KV cache, affinité de préfixe, adapter LoRA présent. - -Côté claim, ça tient en un booléen : - -```diff - spec: - gateway: - enabled: true -+ endpointPicker: -+ enabled: true -``` - -Derrière ce booléen, la composition rend cinq ressources : - -| Ressource générée | Ce qu'elle apporte | -|---|---| -| **`HelmRelease`** (chart `inferencepool`, v1.5.0) | l'installation de l'EPP | -| **`InferencePool`** | les réplicas à scorer, scopés à **sa propre claim**, jamais cross-modèle | -| **Deployment EPP** | le service de scoring lui-même | -| **`CiliumNetworkPolicy`** | default-deny du pod EPP | -| **`VMServiceScrape`** | l'EPP est aussi observé | - -{{% notice warning "Envoy Gateway ne sait pas ce qu'est une InferencePool" %}} -Le piège de cette fonctionnalité n'est pas dans la composition, il est **un étage plus bas**. - -Envoy Gateway v1.8.2 ne contient **pas un seul fichier** mentionnant « inference ». Le support de l'`InferencePool` n'est pas natif : il est **entièrement délégué** à l'**extension server** de l'AI Gateway (_extension server_ : le composant d'Envoy Gateway à qui est déléguée toute configuration qu'Envoy ne sait pas traiter nativement). Et il faut **lui dire de déléguer** : - -```yaml -extensionManager: - backendResources: - - group: inference.networking.k8s.io - kind: InferencePool - version: v1 +```json +{"model": "MoM", "messages": [{"role": "user", "content": "integral of x squared"}]} ``` -Sans cette clé, tout le plan de contrôle a l'air parfait — l'`InferencePool` est `Accepted=True`, l'`AIGatewayRoute` aussi — et les requêtes prennent un `500`, sans qu'Envoy ait même *tenté* un upstream. Le pool n'existe simplement pas dans sa configuration. -{{% /notice %}} - -{{% notice tip "Le chart EPP ne passe pas PSS restricted, et n'expose aucune clé pour ça" %}} -Le chart `inferencepool` (v1.5.0) rend son `Deployment` EPP **sans aucun `securityContext`** — ni au niveau du pod, ni du conteneur — et n'expose **aucune valeur** pour en poser un. Sous **PSS restricted** (_Pod Security Standards_, le profil le plus strict de Kubernetes), le pod est refusé à l'admission, Helm attend, abandonne, réinstalle, en boucle. - -Deux issues. Un **webhook mutant cluster-wide** (type Kyverno) corrige tous les pods du cluster — et met une dépendance de plus sur le chemin d'admission de *tout* le monde, pour un besoin qui concerne un chart. Ou un **`postRenderer` Flux**, qui patche la release **et rien d'autre** : scopé à la claim, ramassé par le GC avec elle, invisible pour le reste du cluster. - -C'est le second qui a été retenu. Un correctif local pour un problème local — quitte à ce qu'il soit moins élégant qu'une politique globale. -{{% /notice %}} - -### KEDA et l'EPP ne se disputent rien - -Le réflexe est d'y voir un doublon de l'autoscaler. Ce n'en est pas un : **ils opèrent à deux échelles de temps différentes.** KEDA décide **combien** de réplicas exister, en dizaines de secondes ; l'EPP décide **lequel** des réplicas existants sert la requête, en millisecondes. Les deux lisent les mêmes signaux vLLM, pour des décisions différentes. - -Troisième trigger KEDA ajouté au passage : aux deux de la partie 3 s'ajoute **`vllm:num_requests_waiting`** (`scaling.queueLengthThreshold`, défaut **8**) — les requêtes acceptées mais pas encore traitées, le signal de pression **le plus précoce** des trois. Les triggers se combinent en **OR** : le premier à franchir son seuil déclenche le scale-up. - -Sur le chiffre, restons honnête. Le projet **llm-d** rapporte jusqu'à **57× d'amélioration du TTFT** face au round-robin sous charge. C'est une mesure **externe**, faite par d'autres, sur leur charge et leur matériel — **je ne l'ai pas reproduite ici**, et elle décrit vraisemblablement un cas où le prefix cache a beaucoup à donner. Je la cite pour l'ordre de grandeur du levier, pas comme un résultat de cette plateforme. +Le [routeur sémantique vLLM](https://github.com/vllm-project/semantic-router) classifie le prompt et le fait atterrir sur le modèle qui va bien : -Et la mienne n'est pas mesurée non plus. L'EPP tourne sur le cluster, il score les réplicas sur les métriques vLLM qu'il scrape lui-même, et le chemin de requête est propre. Mais la **distribution par préfixe** — le gain que tout ceci vise — demande de saturer plusieurs réplicas d'un même modèle avec du trafic qui partage ses préfixes. Le `NodePool` GPU est plafonné à quatre GPU, et la flotte de quatre modèles le sature exactement. Le garde-fou fait son travail ; la mesure attend un budget GPU qu'elle n'a pas encore. +| Le prompt | Classé | Servi par | +|---|---|---| +| *refactor this function and debug the traceback* | `code` | `xplane-qwen-coder` | +| *write a kubectl yaml manifest* | `code` | `xplane-qwen-coder` | +| *integral of x squared* | `math` | `xplane-qwen3-8b` | +| *capital of France* | `general` | `xplane-qwen3-8b` | -{{% notice warning "EPP et canary : il faut choisir" %}} -Les deux fonctionnalités les plus visibles de cette PR sont **mutuellement exclusives**. Une claim qui active `gateway.endpointPicker` avec un `gateway.canaries` non vide est **rejetée à l'admission**. +Ce routeur tournait déjà en partie 3, en bonne santé, scruté, avec ses métriques — et **jamais appelé** : les règles de l'`AIGatewayRoute` matchent des noms de modèles concrets, `MoM` n'en est pas un, la Gateway répondait `404`. -La cause est structurelle : un `backendRef` pointant une `InferencePool` ne supporte **ni `weight`, ni `modelNameOverride`** — les deux mécanismes du canary — et une seule `InferencePool` est admise par règle. Rien à composer : ils parlent deux langages de `backendRef` incompatibles. +### Où l'insérer : avant celui qui décide -Il faut donc choisir, aujourd'hui. Un rejet net à l'`apply` vaut mieux qu'une combinaison silencieusement incomplète. -{{% /notice %}} +Le brancher tient en une question plus subtile qu'elle n'en a l'air : **à quel moment du chemin de requête ?** L'Envoy AI Gateway a son propre **extproc** (_external processor_ : un service que le proxy appelle en cours de traitement, capable de modifier les en-têtes **comme le corps**), et c'est lui qui **dérive l'en-tête `x-ai-eg-model` depuis le `model` du corps** — l'en-tête sur lequel *toutes* les règles de routage matchent. Le routeur sémantique doit donc s'exécuter **avant** lui : il réécrit `body.model`, de `MoM` vers un nom concret, et l'extproc dérive ensuite l'en-tête depuis un corps **déjà réécrit**. -## :stopwatch: Le streamer tient sa promesse — sur les 30 % qui ne comptent pas +La conséquence est la propriété qui fait tout tenir : **aucune règle de routage nouvelle.** Les routes existantes — celles de la composition, du split, du pin explicite — matchent telles quelles, sans savoir que MoM existe. L'objet prévu pour ça, l'`EnvoyExtensionPolicy`, ne sait pas exprimer « avant » : il **ajoute** ses filtres *après* ceux de l'AI Gateway, trop tard, l'en-tête est déjà dérivé. Le montage passe donc par un **`EnvoyPatchPolicy`** — un patch xDS brut qui insère, à l'**index 0** de la chaîne de filtres HTTP, l'extproc du routeur sémantique. Un patch xDS est couplé à la forme interne de la configuration Envoy, pas à une API stable : c'est le prix de l'ordre, et c'est le montage que le projet amont documente lui-même. -{{% notice tip "Au passage : le dernier maillon du cold-start" %}} -La partie 3 avait réglé le gros du démarrage à froid avec un **PVC S3 Files**, évitant de retélécharger ~15 Go depuis HuggingFace. Restait un maillon : la lecture de ces poids depuis le volume vers la VRAM. +### Deux couches qui se composent -Le **Run:ai Model Streamer** (`--load-format runai_streamer`) s'attaque à celui-là : selon la documentation du projet, il lit les poids de façon concurrente et les transfère vers le GPU au fil de la lecture, sans attendre qu'ils soient tous chargés en mémoire hôte. Embarqué dans l'image `vllm-openai` depuis la **v0.8.5**, il s'active par `model.streaming` sur le PVC déjà en place. Ses flags ont rejoint la denylist `engineArgs` — la confirmation, déjà annoncée plus haut, que cette liste grandit avec la plateforme. +Le montage a produit un résultat que rien n'avait explicitement câblé. Une requête `MoM`, classée `code`, réécrite en `xplane-qwen-coder`… **est tombée dans la répartition LoRA** et a été servie par `xplane-qwen-coder-sql-dpo`. Deux décisions, prises par deux composants qui ne se connaissent pas : le **routeur sémantique** décide *quel modèle* (à partir du sens du prompt) ; la **route pondérée** décide *quels poids* (à partir d'un tirage à 10 %). Elles s'empilent au lieu de se disputer le même point de décision — une propriété de la **position dans la chaîne**, pas une intention : l'un agit sur le corps, l'autre sur l'en-tête qui en est dérivé. Chacune ignore l'autre, et c'est exactement pour ça qu'elles tiennent ensemble. -Deux capacités restent **descopées** : le chargement `s3://` direct et le résolveur LoRA, qui demandent **vLLM v0.9.0**. Combien de secondes cela fait-il gagner ? La mesure suit, juste en dessous. +{{% notice note "Ce que ça ne fait pas" %}} +La classification est un modèle, pas une vérité. Un prompt ambigu tombe où il tombe, et rien ici ne mesure la **qualité** de la classification — je n'ai vérifié que le **câblage** : que le routeur soit appelé, qu'il réécrive, et que la route matche derrière. Savoir si `math` est le bon verdict pour une intégrale, c'est le domaine du routeur ; savoir si le chemin de requête l'appelle, c'est celui de la plateforme. Cet article ne traite que du second. {{% /notice %}} -Même modèle, mêmes **8,8 Gio** de poids une fois quantifiés en fp8 (les ~15 Go du dépôt HuggingFace), un seul changement : `--load-format runai_streamer`. - -``` - streaming OFF streaming ON delta -Chargement des poids 62,53 s → 55,22 s −7,3 s (−11,7 %) -Init du moteur (profiling, - kv cache, warmup) 123,77 s → 124,02 s inchangé - dont capture de graphes CUDA 33 s → 33 s inchangé -``` - -Le streamer fait **exactement ce qu'il annonce** : −11,7 % sur le chargement des poids, un gain réel, sans contrepartie. - -Et il ne change presque rien. Parce que le chargement des poids ne pèse qu'environ **30 %** d'un démarrage à froid de ~180 s. Les ~68 % restants, c'est l'**initialisation du moteur** — profiling mémoire, allocation du KV cache, warmup, dont 33 secondes de seule capture de graphes CUDA — et le streamer n'y touche pas. Par conception : ce n'est pas son travail. - -Gain sur le cold-start **total** : **~4 %**. - -C'est une leçon d'optimisation avant d'être une leçon de LLM. **Accélérer de 11,7 % une phase qui pèse 30 % rapporte 4 %** — et on peut passer une soirée entière à mesurer ce 11,7 % avec bonheur sans jamais regarder les 68 % d'à côté. Le vrai levier de cette plateforme n'est pas le chargement des poids : c'est l'init du moteur, et je ne l'ai pas encore attaqué. - -Cela tranche aussi la question que la spec posait elle-même : le gain sur un PVC local est **réel mais modeste**, parce qu'un montage NFS ne laisse pas le streamer faire les *range-GETs* concurrents qui le font briller face à un object store. **Le gain promis vit dans la phase 2 — le chargement `s3://` direct** — et pas ici. +Une dernière honnêteté, parce qu'elle borne la thèse : la liste des modèles que MoM connaît est **statique, éditée à la main** dans le HelmRelease du routeur. Une cinquième claim reste invisible de MoM jusqu'à cette édition manuelle — la politique de trafic la plus haute n'est donc **pas encore possédée par la claim**. Et le filtre vit à l'**index 0, sur 100 % du trafic** : un SPOF assumé, à réplica unique pour l'instant. ## :telescope: Modelplane : deux étages, pas deux camps -Le 23 juin 2026 — donc pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle open-source pour l'inférence, à l'échelle de la **flotte**. Le mérite leur revient d'avoir mis le bon objet au centre : ce qu'on gère, ce sont des **modèles**, pas des clusters. Leur API porte d'ailleurs la même séparation des rôles que celle défendue ici — côté équipe plateforme, `InferenceCluster` et `InferenceClass` déclarent la capacité disponible ; côté équipe ML, `ModelDeployment` et `ModelService` déclarent le modèle à faire tourner et le service qui l'expose ; le tout est servi par une `InferenceGateway` commune aux deux. - -Quand les gens qui ont construit Crossplane arrivent à la même forme, ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. Sur la chronologie, coupons court — leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme (9 mai 2026), et je n'en tire rien du tout. Personne n'a copié personne : c'est une **évolution convergente**, deux équipes qui butent sur le même mur et en sortent avec le même plan. Et surtout, il n'y a **rien à départager** — ce ne sont pas deux réponses à la même question. +Le 23 juin 2026 — pendant que cette PR se construisait — les créateurs de Crossplane ont publié [**Modelplane**](https://github.com/modelplaneai/modelplane) : un plan de contrôle d'inférence open-source à l'échelle de la **flotte**. Quand les gens qui ont bâti Crossplane arrivent à la même forme d'API — une séparation nette entre l'équipe plateforme qui déclare la capacité et l'équipe ML qui déclare le modèle — ce n'est pas une coïncidence : c'est que le problème, lui, a une forme. Personne n'a copié personne (leur billet est postérieur à la v0.6.0 de cette plateforme, du 9 mai 2026) : c'est une **évolution convergente**. -### Deux étages du même bâtiment - -Modelplane opère **au-dessus** du cluster : provisionner des clusters GPU chez plusieurs fournisseurs, placer un modèle sur du matériel hétérogène, mettre une seule gateway devant l'ensemble. Ce que décrit cet article opère **à l'intérieur** d'un cluster. Les deux couches s'empilent ; elles ne se disputent pas le même terrain. +Et surtout, il n'y a **rien à départager**, parce que les deux couches ne se disputent pas le même terrain : | | **Au-dessus du cluster** — Modelplane | **Dans le cluster** — `InferenceService` | |---|---|---| | **La question traitée** | *où* poser ce modèle : quel cluster, quel fournisseur, quel GPU ? | *comment* ce cluster le sert : ses adapters, sa route, son trafic | | **L'objet géré** | la flotte : multi-cluster, multi-cloud, GPU hétérogènes | un cluster : la claim et les ressources qu'elle produit | -| **Le placement** | un scheduler choisit où atterrit chaque réplica | Karpenter, à l'intérieur du cluster | - -Leurs propres docs le disent sans détour : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme de celle décrite ici est très exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — **je ne l'ai tout simplement pas** : cette plateforme est une référence mono-cluster, et prétendre qu'elle adresse la flotte serait du bruit. - -La contribution de cet article est donc d'un autre ordre : **creuser un seul cluster.** Le **canary LoRA pondéré**, à coût GPU nul par construction, validé à l'admission et couvert par les tests de la composition (`kcl test` : 44/44). Les **signaux d'autoscaling curés**, pris sur les métriques de saturation les plus précoces de vLLM. Et le **durcissement comme plancher**, pas comme remarque de fin : zero-trust Cilium, PSS restricted, secrets, et un GitOps de bout en bout où la claim reste la seule chose qu'un utilisateur écrit. - -Ce qui était une réserve à la rédaction ne l'est plus : le rendu est prouvé, **et le split aussi** — sur du trafic vivant, corroboré par le moteur. Reste une seule case non cochée, et je la garde visible : la distribution par préfixe de l'Endpoint Picker, faute de GPU pour la produire. - -### Ce que leur revue a changé, ici -Ce que leurs docs de design ont réellement servi ici, c'est une **grille de revue** : des questions posées par d'autres, à confronter aux choix déjà faits. Et c'est le point le plus intéressant — cette lecture a **modifié le code de cette PR**, et pas à la marge. Ce qu'elle apporte tient en une discipline : la **forward-compatibilité**, c'est-à-dire concevoir un champ non pour le besoin du jour, mais pour que le besoin du mois prochain n'impose pas de casser l'API. - -* **Des arrays plutôt que des objets** — déjà détaillé dans l'encart « Pourquoi un array dès le premier jour » de la section canary. -* **Aucun nouveau champ requis.** Toute claim v0.6.0 s'applique telle quelle en v0.8.0. `gateway`, `canaries`, `engineArgs`, `endpointPicker` : tout est optionnel, et chaque défaut préserve le comportement d'avant. -* **Des flags fournis par l'utilisateur plutôt qu'injectés.** Le champ `engineArgs` existe parce que cette revue a rendu évident qu'aucune API de plateforme ne rattrapera jamais le rythme d'un moteur d'inférence. Le choix n'est pas *modéliser ou interdire*, c'est *encadrer ou se faire contourner*. - -Reste le caveat qui garde l'exercice honnête, et il joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas.** Modelplane parle vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, TGI ou llama.cpp, sur NVIDIA, AMD, TPU, Trainium ou Gaudi. La composition décrite ici parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est un choix de périmètre, pas un oubli — et c'est précisément ce qui rend possibles les signaux d'autoscaling curés et la denylist des flags réservés. On ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** être agnostique au moteur qui l'expose. Le couplage est le prix de la profondeur ; la configuration avancée est là pour qu'il ne devienne pas une prison. - ---- +Leurs propres docs le disent sans détour : Modelplane **compose** les projets de niveau cluster plutôt que de les remplacer. Une stack de la forme décrite ici est très exactement ce qui vivrait **en dessous** de la leur. Le problème qu'ils résolvent — placer un modèle sur le bon GPU, dans le bon cluster, chez le bon fournisseur — je ne l'ai tout simplement pas : cette plateforme est une référence **mono-cluster**. Reste un caveat qui joue contre moi : **ils sont engine-agnostic, je ne le suis pas** — la composition parle vLLM, produit des flags vLLM, scale sur des métriques vLLM. C'est le prix de la profondeur : on ne peut pas savoir que `--max-num-seqs` est le dénominateur d'un trigger KEDA **et** rester agnostique au moteur qui l'expose. ## :thought_balloon: Dernières remarques -Cette PR ne rend pas la plateforme plus puissante — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **complète** et **évolutive** : la claim produit désormais *toutes* les ressources du modèle, routage compris, et elle sait le faire bouger par paliers. Le chemin pour y arriver a produit cinq leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. +Cette PR ne rend pas la plateforme plus **puissante** — un pod vLLM sur un GPU faisait déjà tourner un modèle en partie 3. Elle rend l'abstraction **complète** et **évolutive** : la claim produit désormais *toutes* les ressources du modèle, routage compris, et sait le faire bouger par paliers. Le chemin pour y arriver a produit des leçons qui n'ont, au fond, rien à voir avec les LLM. -* **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Ce n'est pas un problème de discipline, c'est un problème de temps : la dérive est une fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. Et posséder une ressource, c'est aussi décider **quand** elle existe : une route qui apparaît trop tôt envoie du trafic dans le vide, une route qui disparaît trop vite fait du flapping. Portail à la création, latch ensuite. -* **Un rollout progressif ne coûte un GPU de plus que si l'abstraction confond le modèle et le pod.** La politique de trafic appartient au **modèle**, pas au réplica : dès qu'on la déclare au bon niveau, déplacer 10 % du trafic vers un fine-tune devient une décision de routage — pas une deuxième flotte à provisionner et à payer. -* **Les couches de décision se composent si — et seulement si — elles décident à des endroits différents.** Le routeur sémantique tranche *quel modèle* en réécrivant le corps de la requête ; la route pondérée tranche *quels poids* en lisant l'en-tête qui en est dérivé. Aucune des deux ne connaît l'autre, et c'est précisément pour ça qu'elles tiennent ensemble. Deux composants qui décident au même point du chemin se disputent ; deux composants qui décident à deux points s'empilent. La position dans la chaîne *est* le contrat. -* **Une API qui ne laisse aucune sortie finit contournée ; une configuration avancée sans garde-fous casse les invariants.** Entre les deux : une **denylist explicite**, appliquée en **un seul** endroit. Deux endroits, et on vient de recréer le premier problème. -* **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait vraiment, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. +* **Si deux fichiers décrivent la même chose, ils divergeront.** Pas un problème de discipline, un problème de temps : la dérive est fonction du nombre de jours, pas du sérieux de l'équipe. La seule issue est structurelle — la composition doit **posséder les deux**, ou il n'y a plus qu'un fichier. Et posséder une ressource, c'est aussi décider **quand** elle existe : portail à la création, latch ensuite. +* **Une répartition de trafic ne coûte un GPU de plus que si l'abstraction confond le modèle et le pod.** La politique appartient au **modèle**, pas au réplica : déclarée au bon niveau, déplacer 10 % du trafic vers un fine-tune devient une décision de routage, pas une seconde flotte à provisionner et à payer. +* **Un point d'application unique n'est sûr que s'il est étanche.** Une denylist à un seul endroit est le bon design ; mais la mienne matchait des chaînes contre un parseur qui accepte des alias, et un alias underscore est passé. « Un seul endroit » ne vaut que si ce qu'on y écrit couvre tous les noms de ce qu'on filtre. +* **Si `kubectl get` ne dit pas ce que la ressource fait, l'abstraction ment.** Un statut correct rangé là où personne ne le lit n'est pas de la découvrabilité. +* **Accélérer de 11,7 % une phase qui pèse 30 % rapporte 4 %.** Le Run:ai Model Streamer tient exactement sa promesse sur le chargement des poids — mais celui-ci ne pèse qu'un tiers d'un cold-start de ~180 s. Le vrai levier est ailleurs : l'init du moteur, que je n'ai pas encore attaqué. -Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie toutes : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est « un modèle, avec sa politique de trafic, sa stratégie de rollout et sa découvrabilité »**. Tant qu'une abstraction ne modélise que le pod, tout le reste — la route, le split, les noms servis — retombe sur un humain, dans un fichier à côté, à la main. Et quand elle les modélise enfin, une dernière marche apparaît, gratuite : le client n'a plus besoin de savoir ce qu'il demande. `model: MoM`, et la plateforme s'en charge. +Ce que je retiens surtout, c'est le déplacement qui les relie : **l'unité de déploiement n'est plus « un pod qui sert un modèle », c'est une claim qui possède, réconcilie et garbage-collecte sa tranche verticale d'un seul objet** — le pod, sa route, son scaling, ses policies, son observabilité. Supprimer la seconde source de vérité était le vrai gain ; la répartition LoRA à coût GPU nul n'en est que le premier bénéfice, parce qu'une route qu'on possède est une route qu'on peut pondérer. -Avec une limite que cet article a lui-même établie, et qui reste à lever : aujourd'hui, `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission**. Dans une même claim, on déclare donc la politique de trafic **ou** la stratégie de rollout — pas encore les deux. L'unité de déploiement est la bonne ; le prochain axe d'amélioration est déjà nommé. +Avec deux limites que cet article a lui-même posées, et que je garde visibles. `gateway.endpointPicker` et `gateway.canaries` **s'excluent à l'admission** : dans une même claim, on déclare la politique de trafic **ou** la stratégie de placement, pas encore les deux. Et la politique de trafic la plus haute — le routage sémantique — **n'est pas encore possédée par la claim**. L'unité de déploiement est la bonne ; les prochains axes sont déjà nommés. -{{% notice tip "Le zero-trust n'est utile que le jour où il refuse quelque chose" %}} -Une trouvaille du passage sur cluster, minuscule et satisfaisante. Au démarrage, vLLM poste des statistiques d'usage vers `stats.vllm.ai`. Personne ne l'avait demandé, et personne ne l'aurait vu. +## :construction: Et après ? -La `CiliumNetworkPolicy` par défaut-deny de la partie 3 l'a **bloqué**, sans qu'on lui demande rien non plus : +Des chantiers ouverts, pas des promesses. -``` -$ hubble observe --namespace llm --verdict DROPPED -llm/xplane-qwen-coder-... <> 172.67.154.127:443 (world) Policy denied DROPPED - -$ cilium fqdn cache list | grep 172.67.154.127 -172.67.154.127 -> stats.vllm.ai -``` - -Le plancher de sécurité de la partie 3 a fait exactement son travail, sur une sortie réseau que je n'avais pas prévue. C'est la seule preuve qui compte pour une politique par défaut-deny : celle qui arrive quand on ne la regardait pas. (Posture plus propre encore : `VLLM_NO_USAGE_STATS=1`, pour qu'il n'essaie même pas.) -{{% /notice %}} - -### Et après ? - -Le chaînon vraiment manquant, c'est le premier de cette liste : **fine-tuner mon propre adapter**. Les deux LoRA de cet article viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres ; le canary sait donc exposer progressivement un fine-tune au trafic réel, mais il n'a encore jamais servi à valider *le mien*. C'est là que la boucle se ferme — et c'est un autre métier, que je n'ai pas encore fait. - -* **L'init du moteur** — les 124 secondes que le streamer ne touche pas, dont 33 de capture de graphes CUDA. C'est là qu'est le cold-start, et c'est le prochain chantier. Le chargement `s3://` direct (vLLM v0.9.0) attaque la partie poids ; le reste demande autre chose. +* **Fine-tuner mon propre adapter.** Les deux LoRA de cet article viennent de HuggingFace, entraînés par d'autres : la répartition sait exposer progressivement un fine-tune au trafic réel, mais elle n'a encore jamais servi à valider *le mien*. C'est un autre métier — dataset, boucle d'entraînement, éval — que je n'ai pas encore fait. +* **Brancher un rollout progressif.** La répartition est figée par commit ; les `VMRule` et les métriques `gen_ai` en place sont exactement ce qu'un contrôleur type **Flagger** ou **Argo Rollouts** consommerait pour promouvoir ou abandonner un canary tout seul. C'est le chaînon qui transformerait la répartition pondérée en vrai canary. +* **L'init du moteur** — les ~124 s que le streamer ne touche pas, dont 33 de capture de graphes CUDA. C'est là qu'est l'essentiel du cold-start. Le chargement `s3://` direct (vLLM v0.9.0) attaque la partie poids ; le reste demande autre chose. +* **Activer l'Endpoint Picker.** Il est câblé et opt-in, mais **pas encore activé** : à un ou deux réplicas par modèle, son bénéfice — router vers le bon réplica selon la charge et l'affinité de préfixe — ne dépasse pas son coût. Le gain de distribution par préfixe reste **non mesuré**, faute d'un budget GPU pour saturer plusieurs réplicas d'un même modèle (le `NodePool` plafonne à 4 GPU, que la flotte de 4 modèles sature exactement). * **Les traces OTLP vers VictoriaTraces** — case volontairement décochée aujourd'hui, à cocher le jour où la compatibilité du chemin d'ingestion sera vérifiée, pas avant. -* **Les trois modèles restants**, à basculer sous routage possédé par la composition — et, dans le même mouvement, la suppression définitive de `route.yaml`. C'est ce commit-là, et pas celui de cette PR, qui tuera pour de bon la double comptabilité. - -{{% notice note "Où en est la validation, exactement" %}} -Tout ce qui est chiffré dans cet article vient d'un **cluster EKS reconstruit de zéro** (Cilium, Flux, quatre modèles sur quatre GPU L4), pas d'un rendu local : - -* le **split canary** — 8,2 % mesurés pour 10 % configurés, corroborés par `vllm:lora_requests_info` côté moteur ; -* l'**attribution `gen_ai`** — deux labels, `original` et `request`, donc un split de mesure gratuit ; -* le **latch de readiness** — route retenue 90 s pendant que le pod chargeait ses poids, publiée à `Available=True`, et les onze ressources composées ramassées à la suppression ; -* les **garde-fous d'admission** — les sept rejets CEL, message par message ; -* `status.servedModels` et sa colonne, sur les quatre modèles de la flotte ; -* le **cold-start** avec et sans le Run:ai streamer, sur le même modèle et les mêmes poids ; -* `model: MoM`, sur trois classes de prompts, quatre requêtes. - -Et ce qui **n'est pas mesuré**, donc pas affirmé : la **distribution par préfixe** de l'Endpoint Picker. Elle demande plusieurs réplicas d'un même modèle sous charge partageant leurs préfixes, et le budget GPU de cette plateforme ne le permet pas encore. L'EPP tourne, il score, le chemin est propre — mais le gain qu'il promet, je ne l'ai pas vu de mes yeux, et je ne le mettrai pas en chiffres tant que ce sera le cas. -{{% /notice %}} - ---- +* **Les trois modèles restants**, à basculer sous routage possédé par la composition, et dans le même mouvement la **suppression définitive de `route.yaml`** — le commit qui tuera pour de bon la double comptabilité. ## :bookmark: Références @@ -809,14 +428,13 @@ Et ce qui **n'est pas mesuré**, donc pas affirmé : la **distribution par préf - [`cloud-native-ref`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref) — la plateforme complète - [PR #1559](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559) — la composition `InferenceService` v0.6.0 → **v0.8.0** -- [`docs/specs/`](https://github.com/Smana/cloud-native-ref/pull/1559/files) — les specs de cette PR : **002** (routage possédé + canary), **003** (`engineArgs` et `servedModels`), **004** (InferencePool + Endpoint Picker), **005** (cold-start / Model Streamer), **006** (observabilité `gen_ai`). Elles arrivent **avec la PR** — elles ne sont pas encore sur `main`. ### Composants techniques - [Envoy AI Gateway](https://aigateway.envoyproxy.io/) — la porte d'entrée compatible OpenAI, et ses [métriques `gen_ai`](https://aigateway.envoyproxy.io/docs/capabilities/observability/metrics/) - [Gateway API Inference Extension](https://github.com/kubernetes-sigs/gateway-api-inference-extension) — `InferencePool` et Endpoint Picker -- [Run:ai Model Streamer](https://github.com/run-ai/runai-model-streamer) — chargement concurrent des poids vers la VRAM - [vLLM Semantic Router](https://github.com/vllm-project/semantic-router) — la classification de prompts derrière `model: MoM` +- [Run:ai Model Streamer](https://github.com/run-ai/runai-model-streamer) — chargement concurrent des poids vers la VRAM - [KEDA](https://keda.sh/) — autoscaling sur métriques vLLM - [Crossplane](https://www.crossplane.io/) — le moteur de composition - [KCL](https://www.kcl-lang.io/) — le langage dans lequel la composition est écrite From d21e459a4f2a1773de967d94178ae70f18cb6faa Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Smaine Kahlouch Date: Mon, 13 Jul 2026 23:05:40 +0200 Subject: [PATCH 41/42] =?UTF-8?q?docs(blog):=20part=204=20=E2=80=94=20ress?= =?UTF-8?q?err=C3=A9=20review=20fixes:=20fp8=20weight=20nuance,=20drop=20o?= =?UTF-8?q?rphaned=20diagram,=20extproc=20forward-ref?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../llm-platform-abstraction/index.md | 4 ++-- .../routing-ownership.png | Bin 1116642 -> 0 bytes 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) delete mode 100644 content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md index 5d36ed60..9c3cfa61 100644 --- a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md +++ b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/index.md @@ -67,7 +67,7 @@ Avant d'entrer dans le détail, une vue à vol d'oiseau. Tout ce que décrit cet {{< img src="architecture.png" alt="Vue d'ensemble de la plateforme" width="1200" >}} -**Le plan de requête.** Un client parle à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) en écrivant un nom dans son champ `model`. L'extproc de la Gateway en dérive un en-tête de routage, une `AIGatewayRoute` choisit le backend, et la requête atterrit sur un pod **vLLM** qui sert le modèle de base et ses adapters LoRA — sur un seul GPU. +**Le plan de requête.** Un client parle à l'**Envoy AI Gateway** (le point d'entrée unique de la plateforme, compatible API OpenAI) en écrivant un nom dans son champ `model`. La Gateway en dérive un en-tête de routage, une `AIGatewayRoute` choisit le backend, et la requête atterrit sur un pod **vLLM** qui sert le modèle de base et ses adapters LoRA — sur un seul GPU. **Le plan de contrôle.** Rien de tout cela n'est écrit à la main. Une claim `InferenceService` déclare le modèle voulu ; la composition Crossplane (écrite en KCL) en tire une dizaine de ressources — le `Deployment` vLLM, le `Service`, les objets de routage, le `ScaledObject` KEDA, les `CiliumNetworkPolicy`, les règles d'alerte. Crossplane les **possède**, les **réconcilie** en continu, et les **garbage-collecte** ensemble le jour où la claim disparaît. @@ -150,7 +150,7 @@ Reste que la route appartient désormais à la claim. Et une route que l'on poss Tout ce qui suit repose sur les **adapters LoRA**, alors posons-les — surtout **à quoi ça sert**. -Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle : c'est un **delta de poids de faible rang** ajouté à ceux du modèle de base. Plutôt que de réentraîner les grandes matrices, on apprend une paire de petites matrices dont le produit s'ajoute aux premières. Le « faible rang » — ici fixé à **64** — se lit directement sur la balance : un adapter pèse **quelques dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base. +Un adapter **LoRA** (_Low-Rank Adaptation_) n'est pas un modèle : c'est un **delta de poids de faible rang** ajouté à ceux du modèle de base. Plutôt que de réentraîner les grandes matrices, on apprend une paire de petites matrices dont le produit s'ajoute aux premières. Le « faible rang » — ici fixé à **64** — se lit directement sur la balance : un adapter pèse **quelques dizaines de Mo** (un ordre de grandeur, pas une mesure faite ici), contre les ~15 Go de poids du modèle de base non quantifié. Ce que LoRA évite, c'est un **second modèle complet**. Spécialiser un modèle — le rendre meilleur sur le SQL, sur le code sécurisé — c'est le **fine-tuner** : un fine-tuning classique réécrit les poids, et ce qu'on obtient est donc un second jeu de ~15 Go, donc un second pod, un second GPU, une seconde ligne de facture — et l'addition se répète à chaque spécialisation. LoRA casse cette proportionnalité : le fine-tune **s'ajoute** aux poids de base au lieu de les remplacer, et comme c'est un delta, rien n'empêche d'en poser plusieurs sur la même base. diff --git a/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png b/content/fr/post/series/agentic_ai/llm-platform-abstraction/routing-ownership.png deleted file mode 100644 index 59a8e90fcd72db1968d786608c77de283ae88504..0000000000000000000000000000000000000000 GIT binary patch literal 0 HcmV?d00001 literal 1116642 zcmeFYRaczL8Z8{fHMj=|?$Wq>aChk78r(IwySuwPG#1?5J-E9x&gs3@+GCuv_8<5z zz8fwWP@~?eN9LT*tPpuwaYQ&=xOeZ~A%2$-QGE9f_Q$(-NO~|IAis&2b^7w|9m>1! zB7({;=_fDF@dOJQ`>a@7MM-Mse?@l=D zyqugGTPIZItnpNaq{uKt74i>w1wW!BUa+-;_gv9xHr%a6cBG)cnTAU2fJv2^FLjgg z7DTeoD7-q48@{C$9)l943i|1RsclYxgrgz?$JT4{u!1bwO91A!|hK8H| zgUw{9s<+XV`~O`Jvb+^tda%IS_7tM<0^-_nMa#CpbyCL{TABq40pjTdR z2F9_nyPWhr96Vr+afS*gC}?|K+Kn;RSElMl`dO0w z2!Z6=zs_%GzUMnb>F$@1lJW7O#`&5uHRdU*s0rlDq|DSKuj8=<;A? z*UhxGR{|~(`2L0Q7r_L-T8FFDQooG3{kgJuYs#2upq??ae6U65wc(nM^C4eW!iZTR zRX0L`gu_hYmw&HqMIe%%6-qM8+OvNR<>%DV?6Gjw{1sU{-1W99$Gk7L3tWCJZPMh5c7tw)EAs6MAHub%Swq ztv5q443g+mm&y~y`rX{eq{Vu1juM&X=FCz!34BrT0Dwb6LSY1um4(yxQTE0 zScBTJ*bJ9Y?s8ZqaDs+!cz4UQoiTvKySMw6sO>mXax5X^rms7 zC2Vh*UF*N->lFR3Gm9>O_sF83N2?bRQ^3Hd^jgH7oZQj$yDOX~Gyhkl`A3sQXzST5 zzwB}fGDQ6EhjO~gPX6!qN1)(@{(bd{sObLxUYwSc66W8RpdluY^6$8*4bT4i?;J41 z5&YlmW%l*`pN}>A^qKhI7c>I%|8J1^{|hI`r$#IFT8;U-J`F?Mgw0M^H)6KqHSf$Q zWtU++=UqSX>p1=Xv4G^Sz-i*pjrb>$`NSOvltw|%oD-j#Dp!C*K!DKTegrpR6~A%P z&@Ua!pMx6>Q2|;hZ`~M`>uV@M8ET(~ulKN`{`z-Xx__e13eAc`IEjB|Ush>-vQ^#Q zDWx^QDX(N`X@g!L%bnpA#8R5|%(1}hTgr6Ga;=!Itg`4dS?^FaaPd@B)TzK(XlBfu zXjYpG)8d#sFGLu%d21GUhM?tPm2z0mYg~2xr&(uE&H26$<`ZjAwS};kRiR?mGZNcN ztp9+;eOqd!Tvm5&FO}7O{;SKrBVo+_8XAHuFxAqOCJj)h5m9CJ_ii=*yIbhOkJa^` zo1>10xHf} zHRx)5-m}Ej5OLk7j6q3C@fJtO;R_af4fPhvZ{AHQ2OPU)=l5Q?ts!57QyeGi^Dndv ziD&!o>LwVs{QR0($6Bn4<-EUbAqD_CPW~zewT3x=XK@Qb^1Msn`?TEju=M4b6Ck5s znxt7If|9-KjPLMq-%W0N5>ICG<;ZTi^j@GXtm-;bksrmX&XphD-WnP9>{V2i7ZV*z zoa*(+qa!IyQPeirf>6#&zAra&oACW@AZat;SA=~FKDqGeV~hebi}|fVj>XKJFKBF+ zqoj1m%t1MT{mbFopO=}p4euymZ;`2wa%pvq*_v|}?FNW0N!9{VsaA0popq|5|Mc{z zdB3&x4pxW1%-PiSQLbHXyrm5jwAM~h5rB7AaHX1hRYoXaUJ)`lye^aY<&coK6@s-? z*kUd)M4VpJ-fA4y+@2#5>!aXheN50Zd0v9}o9}}74fPdJ#bLyg#s#KMU$R~&0%XRP zTt+Kw<^&$ocag21mu1#*Y9d0iI2tziy&kTX-mbE?US2pD_$CTtInMiuUL9{cJhyo9 zpj^@ZbGEcH{{%@Q&%-8sGKsW!UaFY|?V74$;^sAUm=vqd2r_eW zlR)(YtH#Nltg~Jm0YUOd=uvGbiiY$FCNgSYJf6&F7)E!j9>%&Q5xJ-oB7_`cAzs3C z&D3!`5uW0n)D~@X{SQb(wX5(+1D9^L_y=;Hn}(&O-xk@~IErN~B$Z~>zt@1yq?PAO zYeSqWyzu4AtQzj&;gr=w#Lmg~voAls5EEq7;*X?Bk=I>v;Hnv5pxV*ol)W=uy<=ID z=80U%8z4eyVxxj-(3Wj?wRJDTPC!=DF0e6hF^)**_dZejIU1 za*Q#{Lj94(3UBa+>x+*zn}N28r(n%a{2^jMA*faMnc>ae&JdDO@gGOXVn0VjaKAoz zqg57Jw|@G7MsPat27HqnWhm2Ovi)9e$>z1@E2rTc=*` z%mpsxr*N~wKt%4hptmV31icL(QgQm{XCg=8g?++J<7)W8knP$lz{a!cnosMfcH+>| z>}peRe;2L$*KA*F<@AD0@Jii^f3y~?Q52&wlLV6`Z^ti>x^CqO^cCf`btn1CbZTbe zr{}ne3M}u-x{`5O)OSBMT-Gtz02L2=O%`|O;uuR&opJ{-3A@+W92tjFG=h}Yv3wN6 zz_js@)2|CQV@n#4AVk$~ZU*?#!4l5YyuOCHBJUicbUKtP(Gy zPzxO{Q1ly!O!&Eeboo$S(2gBjZ+dT$o!`9or>nPa!Zg}e@m#M+o0-$@(ILN)a9&1Q zV4VFUr7)#*IukDd;IS&8{(pmIL$hsakTfly!-+6U8mgBp9bg9vUZ|z(E`vWQGaW%qIr&P-$S7XpCQt|x zr4Ai8`sBE`l+fgKYlBO5h{$~3KIxJhaQCGYb9_W?!w!qgSi}?f>DFFyS(9TRPAcc|Jt-&^d@=*bhT9U$ zq@pj=S0vBouOTsQRTW?x&7a@@Dmy*)K&gbd-d zPS{s-DZF&+Il}0Z9^4r5ktBh3>q|{#XLSCZ2Eo#jSpI&R^RC3PSPUymq}^JH%~M%` zpFgcL-GqkD7O3S_Iq4DGM?5U0p|d3AMbyfYu5B=-VC*fk>v2TKR3m;^3E7q6pPO$Z4x@TAao*{hAN7D zv5ED?R7pRB$J91>&8Aj83w3~*4#qZxu#1?&Zms2h9Hv=C4O5t?hw$M42fb{yLR z*lZ&CbUv6oJ-}N7*JNaWYsr4l8$mt4CiHlmw))my-bPvc8JPo|Y_H;9$m!EIFNAT> z7_*x^g=cBqN%HlKmW3V7&KR^UgXM1gRC>10R$uVi^yf3ZgJWHp)J)aF{&iI0@dB2y zlZAPhmCUI@X+sNEHXV;~MU=())$s+|{3s7}7E^ZlF~YQ~q+nKA6#PHQsJY=v|`9<18w5(}jAsjCbg&z&^?UK~tO$~ltE zX)sKkdR`L9kygIYXXWyEjHlXuHp~xGk7ZO>)orkEVj^h$145GmyXCM1$z{|ViYX~T zp>yCPB_{SgJxNnB)M$8Qd)HPpIGir`Ne}O{cyguVCd5f2W%2Ra9Vzdgt);dh7}VIO zf>Lt=4p(2D-!c-M4O^kUe*M^`4xDJ<=SjdOWJ8Fe>Xr<*q*ZNmIt?UxP6!oAUtg!f zpr+H-$y-WM+m|-nU~5K_URL7vE4wLAWzM@NNvc!+T~+~$wF_57aXh!fXW7J2d&WUL zl6fqSxc|qRiIcu|Z!ZnGNl9?`h;QRYn}=`UV$k>sPgY5%%dB;2C2zzy{nS>V!6$A) zRpvMhF+V*sa&=5eDR84|L@=odp4MHg+@x?rQ(tT5jAk}n}nyyHxcGDgtz(zb?<(k6Wk8UqgeDV{aOno9XJ>44vJ5@^oJ zI4dKFlew-dG(9;Z=v@zvl#QtH-60twd}2|fUbN?Ib5Tec;qxOQ$S$#CQWF133YmbD_*Gnth&Qz3?rR5VG(9VA!164fKe9mMW zNaQq7RZ}T?jKZ#73g7k5Ss~aJYpMx2T2ck(8cREmay2-kVN!Pjat@SVnm5cIBKYhD zT9%PTzm#w|KCPu5>IEC8>N-rebPnz-FC|udmXS$qYyC7lEUYrOMVveoEIATFoTJ-Y zb43D^v2E(&B#kxQA!S&hJ>Mbh(jMq3H$u}!?)SuqZ;Y-;i&)IbkUc1cf`NB>nsRi~ zTQPd!DynJiK$JCs1{X#u#U9eW+M2$y)XSLk$T&S&{Q!JpznVs{7SzkHlx=g5A1V&; 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