Comparaison des plateformes

Choisir entre baseten et Modal selon votre charge de travail

Les deux plateformes peuvent exécuter des charges de travail d’IA, mais elles organisent le travail différemment. Baseten se concentre sur le déploiement et la mise à disposition des modèles ; Modal propose une approche axée sur Python pour exécuter des fonctions GPU, des tâches et des services. Le meilleur choix dépend de votre profil de trafic, de votre processus de déploiement et de vos objectifs de performance, pas seulement du nom de la plateforme.

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Points clés

6 min de lecture

CoûtLa comparaison des coûts entre Baseten et Modal doit tenir compte de la charge de travail, notamment de la capacité inactive, des requêtes et du travail d’ingénierie.
QualitéUn même modèle sur Baseten et Modal doit être testé avec des poids, un prétraitement et des paramètres de génération identiques.
TempsL’approche de Modal axée sur Python et celle de Baseten axée sur la mise à disposition des modèles impliquent des tâches de configuration et de maintenance différentes.
DécisionUn changement ne mérite d’être envisagé que si un essai pilote sur Baseten ou Modal améliore un indicateur dont votre équipe est réellement responsable.

Tableau du coût total

Pour comparer baseten et Modal, évaluez la facture pour un même modèle, un même historique de trafic et un même objectif de service. Les tarifs publics seuls ne tiennent compte ni de la capacité inactive ni du travail nécessaire pour exploiter chaque déploiement.

	Baseten	Modal
Principale question de coût	Quel budget faut-il prévoir pour maintenir disponible la capacité nécessaire à l’exécution du modèle, avec la latence cible ?	Quelles ressources consomment l’ensemble des fonctions GPU, des services et des tâches en arrière-plan en conditions de trafic réelles ?
Périodes d’inactivité	Vérifiez si la configuration de déploiement choisie maintient de la capacité entre les requêtes et quelle incidence cela a sur les dépenses.	Vérifiez comment la configuration des fonctions ou des services choisie gère les périodes d’inactivité et les requêtes suivantes.
Pics de trafic	Mesurez si la configuration de déploiement répond à la demande de pointe sans capacité provisionnée excessive.	Mesurez l’effet des choix de concurrence et de capacité des fonctions sur les pics de trafic, les files d’attente et l’utilisation des ressources.
Préparation du modèle	Incluez le conditionnement, la validation des dépendances et les modifications nécessaires pour rendre le modèle déployable.	Incluez le code des fonctions, la configuration de l’environnement, la validation des dépendances et tout travail de chargement du modèle.
Tâches annexes	Comptabilisez séparément la préparation des données, l’évaluation et les autres travaux effectués en dehors du point de terminaison d’inférence.	Incluez les tâches GPU et CPU annexes si elles s’exécutent sur la même plateforme.
Effort opérationnel	Comptabilisez le temps consacré aux mises à jour du déploiement, à la surveillance, au dépannage et à la gestion du point de terminaison.	Comptabilisez le temps consacré à la maintenance des fonctions, des services, des dépendances et du comportement de l’application.
Unité de comparaison équitable	Dépenses totales et temps de travail par inférence valide et achevée au niveau de service requis.	Dépenses totales et temps de travail par inférence valide et achevée au même niveau de service.

Lorsque la qualité diffère

Une plateforme d’hébergement n’améliore pas intrinsèquement les réponses d’un modèle. Les différences proviennent généralement de la version du modèle, du parcours d’exécution ou de la configuration de déploiement utilisés lors du test.

Baseten

Une solution ciblée lorsque le résultat attendu est un point de terminaison de modèle fiable.

Fonctionne bien

Place le comportement de déploiement et d’inférence au cœur de l’évaluation.
Permet naturellement de juger le service selon la validité des réponses, la latence et la disponibilité.
Établit un cadre clair pour comparer différentes configurations de service de modèles.

Compromis

Une comparaison favorable des résultats prouve peu de choses si l’autre plateforme utilise des poids ou des prompts différents.
Le prétraitement, la tokenisation et les paramètres de génération doivent tout de même être vérifiés indépendamment.

Modal

Une solution souple lorsque l’exécution de code Python personnalisé fait partie du processus du modèle.

Fonctionne bien

Permet à une équipe de définir le chargement du modèle et le traitement des requêtes aux côtés d’autres tâches Python.
Permet de réunir le traitement personnalisé et la logique d’inférence dans un même processus applicatif.
Permet de tester différents modes d’exécution sans faire de chaque tâche un endpoint.

Compromis

Le code personnalisé multiplie les possibilités de divergence dans le prétraitement et le post-traitement.
Obtenir un comportement identique du modèle exige une maîtrise rigoureuse des dépendances, des paramètres et du traitement des entrées.

Les différentes mesures du temps

Le temps recouvre ici plusieurs réalités : le premier déploiement, la latence des réponses, la reprise après une période d’inactivité et la maintenance continue. Mesurez-les séparément.

Option 1

Votre équipe doit avant tout rendre un modèle existant accessible via un endpoint d’inférence.

Testez d’abord Baseten.

Un processus centré sur le service de modèles peut réduire la quantité de code applicatif que votre équipe doit gérer. Chronométrez l’ensemble du parcours, de la préparation du modèle jusqu’à une requête validée, en incluant la correction des dépendances et les révisions du déploiement ; le premier déploiement à lui seul ne suffit pas à mesurer le temps nécessaire.

Option 2

Votre charge de travail combine l’inférence avec des fonctions Python personnalisées ou des tâches exécutées sur GPU.

Testez d’abord Modal.

Une approche centrée sur Python peut faciliter le regroupement du traitement et de l’exécution. Tenez compte de la création de l’environnement, du chargement du modèle et du temps nécessaire pour que la fonction puisse traiter des requêtes répétées en production de manière fiable.

Option 3

Les requêtes arrivent par rafales ou un objectif de temps de réponse strict est important.

Testez les deux plateformes avec une trace de trafic enregistrée.

Distinguez la latence des requêtes à chaud des délais après une période d’inactivité et du comportement en cas de requêtes simultanées. Relevez la mise en file d’attente, les échecs et la reprise, ainsi que le temps de réponse médian : une requête isolée rapide ne démontre pas les performances en production.

Quand un changement de plateforme vaut la peine

Conservez votre plateforme actuelle si elle atteint votre objectif de service et qu’un pilote ne démontre aucune amélioration significative. Envisagez de passer de Modal à Baseten si le service des modèles est votre activité principale et que le pilote réduit la charge liée à sa gestion. Envisagez de passer de Baseten à Modal si l’exécution Python personnalisée et les tâches associées occupent une place suffisamment centrale pour justifier un changement de processus de déploiement. Dans les deux cas, tenez compte du travail de migration, de l’exploitation en parallèle, des changements de surveillance et de la possibilité de revenir en arrière. Si vous explorez encore les façons de déployer les charges de travail liées aux modèles, étudiez une plateforme de modèles d’IA avant de vous engager dans une migration.

Changez pour une amélioration mesurée, pas pour un tableau comparatif plus séduisant

Définissez l’objectif de service et l’effort de migration acceptable.
Exécutez le même modèle avec la même trace de trafic sur les deux plateformes.
Ne basculez qu’après avoir validé les résultats, l’exploitation et la procédure de retour en arrière.

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FAQ sur la comparaison

Baseten se concentre sur le déploiement de modèles et leur mise à disposition pour l’inférence. Modal est une plateforme centrée sur Python qui permet d’exécuter des fonctions, des tâches et des services, y compris des charges de travail sur GPU. Les deux peuvent faire partie d’un processus d’inférence : la distinction utile tient donc à la quantité d’exécution personnalisée dont votre application a besoin autour du modèle.

Aucune ne l’emporte sans charge de travail ni objectif de service définis. Baseten est un candidat naturel lorsque le point de terminaison constitue le principal livrable ; Modal mérite d’être testé lorsque son comportement dépend fortement d’un traitement Python personnalisé. Comparez la proportion de résultats valides, la latence sous un trafic représentatif, le travail d’exploitation et les procédures de reprise.

C’est possible si les déploiements diffèrent par les poids, la tokenisation, les dépendances, le prétraitement ou les paramètres de génération. Ces différences ne prouvent pas que l’une ou l’autre plateforme améliore la qualité du modèle. Fixez la configuration et testez les mêmes entrées avant de comparer les résultats.

Rejouez la même trace de trafic et comptabilisez les ressources et le travail nécessaires pour fournir des inférences réussies au niveau de service requis. Incluez les périodes d’inactivité, les nouvelles tentatives, les tâches de soutien et le temps du personnel, plutôt que de vous limiter à un tarif de calcul publié. Réévaluez la comparaison si le trafic ou les paramètres de déploiement changent.

Il vaut la peine de tester une migration lorsque l’application sert principalement à fournir des modèles et que le flux de travail actuel entraîne des coûts de maintenance ou de performance mesurables. Réalisez un pilote sur Baseten avec le même modèle, les mêmes entrées et le même trafic avant de planifier la bascule. Prévoyez une possibilité de retour en arrière si le pilote n’atteint pas l’objectif de service actuel.