## Dimensionner un cluster IA pour l'entraînement de LLM
Nombre de paramètres, budget de tokens et hypothèses d'utilisation traduits en un nombre de nœuds concret.
### Pourquoi c'est important
Les décisions d'infrastructure prises à l'étape de conception coûtent cher à corriger une fois le matériel installé. Ce guide passe en revue les arbitrages dans l'ordre où ils se présentent réellement.
### Points clés à considérer
- Profil de charge : entraînement, fine-tuning ou inférence
- Capacité mémoire par GPU par rapport à la mémoire totale du cluster
- Bande passante du fabric et seuil à partir duquel elle devient le goulot d'étranglement
- Contraintes du site : puissance par baie, capacité de refroidissement, charge au sol
- Délais d'approvisionnement et risque de chaîne logistique sur le SKU retenu
### Recommandation pratique
Partez du plus grand modèle que vous envisagez réellement d'entraîner dans les 18 prochains mois, dimensionnez en conséquence, et vérifiez que le site peut l'accueillir avant de signer le bon de commande.
Échangez avec notre équipe pour une évaluation adaptée à votre charge de travail.