Serveur cloud pour inference IA en Europe: guide GPU et CPU
L'inference IA - executer un modele entraine pour generer des predictions ou des completions - est l'une des charges de travail serveur a la croissance la plus rapide en 2026. Pour les entreprises operant en Europe, le choix d'infrastructure va au-dela des specifications materielles: le RGPD exige que les requetes d'inference contenant des donnees personnelles soient traitees sur une infrastructure sous juridiction europeenne.
Pourquoi la residence des donnees en UE est importante pour l'inference IA
Chaque prompt envoye a un modele d'IA est potentiellement une donnee personnelle sous le RGPD. Executer l'inference sur un serveur cloud DCXV EU maintient tous les prompts et completions dans les frontieres de l'UE.
L'inference hebergee en UE elimine egalement la latence transatlantique. Un modele servi depuis Prague ou Francfort repond 80-120 ms plus vite par requete que le meme modele depuis un endpoint americain.
GPU vs CPU pour l'inference
- Inference CPU convient aux petits modeles (moins de 7B parametres a INT8/INT4) et aux faibles debits.
- Inference GPU est necessaire pour les grands modeles (13B+ parametres) et les applications interactives en temps reel.
Specifications minimales pour l'inference IA
CPU uniquement:
- Petit (modeles d'embedding) - 8 vCPU, 16 Go RAM, 100 Go NVMe SSD
- Moyen (modele 7B) - 16 vCPU, 32 Go RAM, 200 Go NVMe SSD
- Grand (modele 13B a INT4) - 32 vCPU, 64 Go RAM, 500 Go NVMe SSD
Inference GPU:
- Entree (7B-13B, 24 Go VRAM) - 8 vCPU, 32 Go RAM, 500 Go NVMe
- Production (34B-70B, 80 Go VRAM) - 16 vCPU, 128 Go RAM, 1 To NVMe
Configuration DCXV recommandee
Les serveurs cloud DCXV supportent les configurations CPU et GPU:
- 16 vCPU, 64 Go RAM, 500 Go NVMe - inference CPU pour modeles quantifies
- Serveur GPU avec 24 Go VRAM - inference temps reel pour APIs de chatbot
- Serveur GPU avec 80 Go VRAM - inference de production pour modeles 34B-70B
Contactez sales@dcxv.com pour la disponibilite GPU.
Commandes de configuration rapide
# Installer Ollama pour servir des modeles CPU/GPU
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
sudo systemctl start ollama && sudo systemctl enable ollama
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explique la residence des donnees RGPD"
# Exposer Ollama comme API sur reseau prive
# Ajouter a /etc/systemd/system/ollama.service:
# Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama
curl http://10.0.0.5:11434/api/generate \
-d '{"model": "llama3.1:8b", "prompt": "Quest-ce que le RGPD?", "stream": false}'
Performances attendues
Inference CPU (16 vCPU, llama.cpp, INT4):
- Llama 3.1 8B a Q4_K_M - 18-28 tokens/s
- Latence au premier token - 800 ms-2 s
Inference GPU (RTX 4090 24 Go, vLLM):
- Llama 3.1 8B - 80-120 tokens/s par requete
- Latence au premier token - 150-400 ms
Conclusion
L'inference IA en Europe est une exigence RGPD pour toute application traitant des donnees personnelles via des LLM. L'inference CPU gere les outils internes; l'inference GPU est le bon choix pour les applications interactives.
