Les clients qui utilisent GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted opèrent sous des contraintes que la plupart des équipes logicielles ne rencontrent pas : obligations de résidence des données, réseaux air-gapped et réglementations de conformité interdisant l'envoi de code source à des API tierces. Ces contraintes s'accompagnent toutefois d'un compromis. Les modèles les plus performants tendent à être déployés en priorité dans des environnements cloud, laissant les environnements réglementés et isolés à la traîne en matière de capacités d'IA, et contraignant les équipes à une configuration modèle unique, soit surdimensionnée pour les tâches courantes, soit insuffisante pour les tâches agentiques complexes.
GitLab 19.0 réduit cet écart en élargissant la prise en charge des modèles open source auto-hébergés. Les clients peuvent associer le bon modèle au bon workflow, même pour les équipes qui utilisent leurs propres GPU dans des environnements entièrement isolés ou air-gapped. Que votre priorité soit la résidence des données, l'isolation réseau ou la conformité réglementaire, vous disposez désormais d'options plus performantes.
Les déploiements air-gapped bénéficient d'un plus grand choix de modèles open source
Pour les équipes évoluant dans des environnements entièrement isolés, sans appels d'API externes ni connexion à Internet, les modèles open source sur une infrastructure d'inférence locale constituent la seule solution viable. Les environnements air-gapped ont historiquement été les derniers à bénéficier des gains de productivité liés à l'IA. Cela peut s’expliquer par des réglementations de conformité, des exigences de classification des données interdisant l'envoi de code à des API tierces, ou encore des contrôles réseau bloquant l'inférence dans le cloud.
Les modèles open source déployés sur site répondent directement à ces contraintes. L'inférence s'exécute sur votre matériel et aucune donnée ne quitte votre environnement. L'équipe d'ingénierie de GitLab a évalué les modèles candidats par rapport aux exigences de GitLab Duo Agent Platform comme l'utilisation d'outils en plusieurs étapes, le respect des instructions, la qualité de génération de code et le raisonnement sur des diffs volumineux et des codes sources multi-fichiers, et a sélectionné des modèles suffisamment fiables pour alimenter de véritables workflows agentiques.
Les modèles nouvellement pris en charge sont les suivants :
- Mistral Devstral 2 123B
- GLM-5.1
- Kimi-K2.6
- MiniMax-M2.7
Options de déploiement
Le schéma principal consiste à utiliser du matériel sur site exécutant vLLM, la plateforme de service recommandée par GitLab pour les modèles open source. Pour les équipes qui souhaitent bénéficier d'une inférence auto-gérée sans investissement en matériel dédié, les modèles open source fonctionnent également sur des machines virtuelles équipées de GPU dans des clouds privés virtuels, offrant une capacité à la demande avec les mêmes garanties d'isolation des données.
Choisir le bon modèle pour votre déploiement
Voici quelques critères pour choisir un modèle de déploiement :
Environnement entièrement air-gapped ? Les modèles open source sur votre propre infrastructure d'inférence sont la solution. Consultez la documentation sur les modèles pris en charge pour connaître les exigences matérielles requises par modèle.
Déploiement hybride ? GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted prend en charge la combinaison de modèles auto-hébergés et de modèles gérés par GitLab, pour chaque fonctionnalité. Consultez la documentation sur la configuration de la passerelle d'IA (AI-Gateway) pour en savoir plus.
Disponibilité
Les clients qui disposent d'une licence hors ligne doivent souscrire au module d'extension GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted.
Les clients qui disposent d'une licence en ligne peuvent utiliser le modèle de facturation à l'usage et combiner des modèles auto-hébergés et des modèles gérés par GitLab dans une configuration hybride.
Contactez notre équipe commerciale pour discuter de vos besoins en matière de déploiement.
