Comparaison des plateformes

Choisir une plateforme d’inférence : baseten vs Fireworks

Le choix entre baseten et Fireworks dépend d’abord de votre charge de travail, pas d’un vainqueur universel. Comparez la façon dont vous comptez déployer les modèles, mesurer les performances d’inférence et exploiter le service après son lancement.

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Visuel abstrait représentant l’inférence de modèles dans le cloud

Le verdict d’abord

Pour baseten vs Fireworks, la question utile est de savoir quelle plateforme facilite la prise en charge de votre modèle et de vos exigences opérationnelles.

6 min de lecture

BasetenBaseten mérite d’être évalué si le déploiement d’un modèle précis et la gestion de son service d’inférence sont des exigences centrales.
FireworksFireworks AI mérite d’être évalué si l’accès à des modèles hébergés est central dans la conception de l’application.
DécisionBaseten et Fireworks doivent être testés avec les mêmes prompts, le même profil de trafic et les mêmes critères de qualité des réponses.
MigrationPasser de Baseten à Fireworks, ou inversement, nécessite de vérifier les formats des requêtes, le comportement du modèle et l’observabilité en production.

Baseten

Envisagez cette option si votre équipe doit déployer et exploiter un modèle choisi comme service d’inférence.

Points forts

Une piste d’évaluation utile pour les équipes qui mettent en production un modèle ou une configuration de modèle précis.
Permet de se concentrer sur le comportement du déploiement, l’exploitation du point de terminaison et les performances du modèle avec votre trafic.
Un choix pertinent lorsque la maîtrise du modèle et les exigences de service déterminent le choix de la plateforme.

Compromis

Vous devez néanmoins vérifier la prise en charge de votre modèle, de votre configuration de déploiement et de vos exigences opérationnelles.
Ce n’est pas forcément le choix le plus simple si votre principal besoin est d’accéder immédiatement à un modèle hébergé existant.

Fireworks AI

Envisagez cette option si vous évaluez l’accès à des modèles hébergés et l’inférence pour une application.

Fonctionne bien

Un bon point de départ pour tester les modèles hébergés disponibles avec les prompts de votre application.
Permet à l’équipe de concentrer son évaluation initiale sur les réponses du modèle, la latence et l’intégration.
Peut convenir à un processus qui commence par le choix d’un modèle plutôt que par le déploiement d’un modèle que vous gérez déjà.

Compromis

La seule disponibilité d’un modèle ne garantit pas qu’une charge de travail atteindra ses objectifs de qualité ou de performance.
Vérifiez que les options de déploiement et de personnalisation répondent à vos exigences pour un modèle que vous contrôlez.

Dimension par dimension

Considérez ces points comme des questions à examiner, et non comme des différences de fonctionnalités garanties. Vérifiez les capacités et les conditions en vigueur auprès de chaque fournisseur avant de vous engager.

	Baseten	Fireworks AI
Point de départ	Commencez par définir le modèle que vous souhaitez mettre à disposition et le comportement attendu du déploiement pour votre application.	Commencez par déterminer quel modèle disponible produit des résultats acceptables pour votre application.
Choix du modèle	Vérifiez que le modèle, les poids et la configuration de service choisis sont pris en charge pour le déploiement prévu.	Consultez le catalogue actuel des modèles hébergés et vérifiez que le modèle et la version exacts que vous avez testés restent adaptés.
Intégration de l’API	Adaptez le schéma de vos requêtes, l’analyse des réponses, l’authentification et la gestion des erreurs au point de terminaison que vous déployez.	Adaptez ces mêmes mécanismes applicatifs au point de terminaison du modèle hébergé choisi ; ne supposez pas que les formats des requêtes sont interchangeables.
Tests de performance	Évaluez les performances du modèle déployé avec des tailles de prompts, des longueurs de sortie et des niveaux de concurrence représentatifs, ainsi qu’un seuil de latence acceptable pour les requêtes les plus lentes.	Évaluez les performances du modèle choisi avec les mêmes entrées et le même profil de trafic ; un autre modèle peut modifier à la fois la vitesse et la qualité des réponses.
Qualité des réponses	Gardez le modèle et le jeu d’évaluation inchangés lorsque vous testez le comportement du service, afin que les changements d’infrastructure ne masquent pas les écarts de qualité.	Si vous comparez un autre modèle hébergé, évaluez ses réponses séparément plutôt que d’attribuer à la plateforme les différences entre modèles.
Opérations	Vérifiez que les mises à jour de déploiement, la surveillance, la gestion des défaillances et les procédures de retour à une version antérieure correspondent aux processus de production de votre équipe.	Vérifiez que la surveillance, les contrôles des changements de version, la gestion des défaillances et l’assistance disponibles répondent aux besoins de vos processus de production.
Évaluation des coûts	Estimez les dépenses à partir de votre charge de travail réelle et des conditions en vigueur pour la configuration de déploiement dont vous avez besoin.	Estimez les dépenses pour le modèle et la répartition des requêtes que vous utiliseriez, selon les conditions en vigueur ; évitez de comparer des charges de travail différentes.
Examen des données	Consultez la documentation et les accords en vigueur concernant le traitement et la conservation des données, ainsi que les contrôles requis par votre organisation.	Procédez au même examen pour le service et le modèle choisis ; ne supposez pas que des API similaires sont soumises aux mêmes politiques.

À qui chaque option convient

Choisissez un plan de test qui reflète les responsabilités que votre équipe devra assumer après la première requête réussie.

Option 1

Vous disposez déjà d’un modèle ou d’une configuration de service définie.

Évaluez d’abord Baseten.

Votre décision dépend de votre capacité à déployer ce modèle, à atteindre ses objectifs de performance et à assurer la maintenance du service qui en résulte. Effectuez un test de performance à petite échelle, représentatif de la production, avant de considérer que la configuration initiale prouve que la solution convient.

Option 2

Vous êtes encore en train de choisir un modèle pour une application.

Évaluez Fireworks AI parmi vos autres options de modèles hébergés.

Testez les modèles candidats disponibles sur des tâches réelles et consignez la qualité, la latence et les cas de défaillance. La démonstration la plus convaincante ne reflète pas nécessairement le trafic de votre application.

Option 3

Vous devez prendre une décision de plateforme justifiable pour un service existant.

Testez les deux solutions à l’aide d’une même liste écrite de critères d’acceptation.

Utilisez le même jeu d’évaluation, les mêmes hypothèses de trafic, les mêmes exigences opérationnelles et la même période de calcul des coûts. Si les modèles sous-jacents diffèrent, présentez les résultats relatifs à la qualité des modèles séparément des résultats de mise à disposition.

Parcours de migration

Commencez par un petit ensemble de requêtes reproductibles issues de votre application actuelle. Consignez la version du modèle, les entrées, les sorties, les erreurs, la latence et les hypothèses de charge de travail ; puis implémentez le point de terminaison de destination derrière un adaptateur afin que les appelants ne dépendent pas des champs de requête propres au fournisseur. Vérifiez l’analyse des réponses et la gestion des échecs, comparez la qualité séparément des performances de mise à disposition et examinez les conditions actuelles de traitement des données. Ne transférez le trafic de production qu’une fois que la nouvelle solution satisfait vos critères d’acceptation écrits. Si vous cherchez encore où exécuter l’inférence, étudiez les options disponibles sans supposer qu’un déploiement existant peut être transféré tel quel.

Testez la migration avant de transférer le trafic

Établissez une référence à partir de requêtes et d’un trafic représentatifs.
Adaptez les appels API et vérifiez le comportement du modèle avant de basculer les appelants.
Définissez les critères de retour en arrière avant de transférer le trafic de production.

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FAQ comparative

Fireworks AI est l’une des plateformes qu’une équipe peut comparer à Baseten pour l’inférence de modèles. Les concurrents pertinents dépendent du besoin de l’équipe : accéder à des modèles hébergés, déployer un modèle de son choix ou disposer d’un environnement de calcul plus large. Comparer la même charge de travail applicative est plus utile que de considérer tous les fournisseurs d’inférence comme interchangeables.

Il peut constituer une alternative pour certaines charges de travail d’inférence, mais son adéquation dépend du modèle et des exigences opérationnelles. Une équipe qui choisit parmi des modèles hébergés peut évaluer les services différemment d’une équipe qui déploie un modèle qu’elle maintient déjà. Vérifiez la prise en charge actuelle des modèles et les capacités du service pour votre cas d’usage précis.

Commencez par définir le modèle requis, les entrées représentatives, le trafic attendu, les contrôles de qualité des sorties et les contraintes opérationnelles. Exécutez le même jeu de tests sur chaque configuration viable et mesurez la latence, les erreurs et les résultats sur une charge de travail significative. Si vous changez de modèle entre les tests, présentez-les comme une comparaison de modèles plutôt que comme une simple comparaison de plateformes.

Aucun benchmark ne couvre à lui seul toutes les conditions de production. Testez les longueurs des prompts et des réponses, la concurrence, la gestion des erreurs et le processus de mise à jour ou de retour en arrière, ainsi que la latence habituelle. Examinez les conditions actuelles et les exigences de traitement des données avant de décider si une amélioration mesurée justifie une migration.