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Best 185 Infrastructure d'IA AI tools

Popular Infrastructure d'IA AI tools include codegate, OpenRouter, MongoDB, Nous Research, Databricks, LangChain, LM Studio, Firecrawl, Composio et Vast.ai, helping you work more efficiently.

Grably
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Grably

Grably est un réseau décentralisé de propriété des données (DeDON) fournissant des données d'entraînement pour l'IA de haute qualité et d'origine éthique. Il offre une vaste collection de jeux de données prêts à l'emploi, des services de collecte de données personnalisée, de curation et d'annotation pour accélérer le développement de l'IA, tout en permettant aux utilisateurs de monétiser leurs données de manière sécurisée et transparente.

Étiquetage de données
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Zyphra
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Zyphra

Zyphra est une société de recherche en IA open source qui développe des modèles fondamentaux performants et efficaces. Elle fournit des petits modèles de langage (SLM) de pointe, des systèmes de synthèse vocale (TTS) et des modèles de raisonnement spécialisés pour les développeurs et les chercheurs, en se concentrant sur la démocratisation de l'IA avancée pour les applications sur appareil et d'entreprise.

Développement de modèle
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MindsDB
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MindsDB

MindsDB est une couche d'IA open-source pour les bases de données, permettant aux développeurs de construire, d'entraîner et de déployer des modèles et des agents d'IA en utilisant du SQL standard. Il se connecte à des centaines de sources de données, unifie les données structurées et non structurées dans des bases de connaissances, et vous permet d'obtenir des réponses alimentées par l'IA directement à partir de vos données sans pipelines ETL complexes.

Apprentissage automatique
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UP Board
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UP Board

UP Board est une série d'ordinateurs monocartes (SBC) haute performance conçus pour les développeurs professionnels créant des applications d'IA en périphérie, d'IoT et de robotique. Alimenté par de robustes processeurs Intel® et compatible avec l'écosystème Raspberry Pi, il fournit une plateforme matérielle idéale pour la transition du prototype à la production de masse.

Edge computing
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Story

Story

Story est une infrastructure basée sur la blockchain conçue pour tokeniser et gérer la propriété intellectuelle (PI). Elle permet aux créateurs, développeurs et entreprises d'enregistrer, de licencier et de monétiser leur PI sur la chaîne, offrant des licences programmables, une distribution automatisée des redevances et un nouveau cadre pour l'accès aux données de l'IA.

Gestion des Données
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Huntr
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Huntr

Huntr est la première plateforme de bug bounty au monde dédiée à la sécurisation de l'écosystème IA/ML. Elle met en relation les chercheurs en sécurité avec les projets d'IA open-source, leur permettant de découvrir et de signaler des vulnérabilités dans les applications, les bibliothèques et les formats de fichiers de modèles d'IA. Les chercheurs reçoivent des récompenses financières pour les découvertes validées, contribuant ainsi à garantir la sûreté et la stabilité des technologies d'IA critiques comme PyTorch, TensorFlow et Hugging Face Transformers.

MLOps
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Orq.ai
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Orq.ai

Orq.ai est une plateforme collaborative d'IA générative de bout en bout pour les équipes d'ingénierie et de produit. Elle permet aux utilisateurs d'expérimenter des cas d'usage de l'IA générative, de les déployer en production et de surveiller leurs performances, le tout au sein d'un environnement unique et unifié qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie des applications LLM.

Déploiement de modèle
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AI SDK
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AI SDK

AI SDK de Vercel est une boîte à outils TypeScript gratuite et open-source conçue pour aider les développeurs à créer des applications basées sur l'IA. Elle fournit une API unifiée pour s'intégrer de manière transparente avec divers grands modèles de langage comme OpenAI, Anthropic et Google Gemini. Le SDK est agnostique au framework, prenant en charge React, Next.js, Vue, Svelte, et plus encore, permettant la création de fonctionnalités telles que les réponses en streaming et les interfaces utilisateur génératives avec un minimum d'effort.

Intégration de Modèles
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Label Your Data
Paid

Label Your Data

Un service et une plateforme professionnels d'annotation de données fournissant des ensembles de données étiquetées de haute qualité et précises pour l'apprentissage automatique. Il prend en charge divers types de données comme les images, la vidéo, le texte et l'audio, offrant des tarifs flexibles, une plateforme en libre-service et des services entièrement gérés pour faire évoluer des projets d'IA de toute taille.

Gestion des Données
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Vectorize
Freemium

Vectorize

Vectorize est une plateforme RAG-as-a-Service qui simplifie la création d'applications d'IA sur des données non structurées. Elle offre des pipelines RAG gérés, de nombreux connecteurs de sources de données et la flexibilité d'utiliser sa base de données vectorielle gérée ou de connecter la vôtre, permettant aux développeurs de déployer rapidement des solutions d'IA prêtes pour la production.

Chiffon
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Zetic.ai
Freemium

Zetic.ai

Zetic.ai est une plateforme permettant aux développeurs de déployer des modèles d'IA directement sur des appareils périphériques (edge devices), éliminant le besoin de serveurs GPU coûteux. Son pipeline automatisé, ZETIC.MLange, optimise et convertit les modèles pour une exécution sur l'appareil, atteignant des performances jusqu'à 60 fois plus rapides grâce à l'accélération NPU, tout en garantissant la confidentialité des données et en réduisant la latence.

Edge computing
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Backengine
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Backengine

Backengine est une plateforme permettant aux développeurs de créer et de déployer des API backend évolutives et alimentées par des LLM en quelques minutes. Définissez la logique de votre API à l'aide de prompts en langage naturel et laissez Backengine gérer toute l'infrastructure sans serveur, du déploiement à la mise à l'échelle automatique.

API
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VisionLabs

VisionLabs

VisionLabs est un leader mondial dans le développement de solutions de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique pour les entreprises. Spécialisée dans la reconnaissance faciale, d'objets et de véhicules, sa plateforme offre des algorithmes de premier plan pour des secteurs tels que la finance, la sécurité, les transports et le commerce de détail. Les produits phares incluent LUNA PLATFORM pour une reconnaissance complète et LUNA ID pour la vérification biométrique mobile.

Plateforme
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Weaviate
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Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielle open-source et native IA conçue pour les développeurs. Elle permet une recherche vectorielle, par mot-clé et hybride, évolutive et à faible latence. Idéale pour créer des applications d'IA telles que la recherche sémantique, les moteurs de recommandation et les systèmes de Génération Augmentée par Récupération (RAG), elle s'intègre de manière transparente avec les modèles de machine learning populaires pour stocker et interroger des données en fonction de leur signification sémantique.

Base de données vectorielle
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Nebius
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Nebius

Nebius est une plateforme cloud haute performance spécialement conçue pour les charges de travail exigeantes en IA et en Machine Learning. Elle offre un accès évolutif aux derniers GPU NVIDIA, des instances uniques aux clusters massifs, complété par une suite de services gérés et un AI Studio intégré pour rationaliser l'ensemble du cycle de vie du ML, de la formation à l'inférence.

Cloud GPU
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Paragon
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Paragon

Paragon est une plateforme d'intégration embarquée pour les développeurs, conçue pour aider les entreprises SaaS et IA à construire et à faire évoluer rapidement les intégrations de produits. Elle fournit une infrastructure unifiée avec des connecteurs pré-construits, une authentification gérée et des outils spécialisés pour divers cas d'utilisation comme l'ingestion de données à haut volume pour le RAG, les actions en temps réel pour les agents IA et les flux de travail événementiels. Cela permet aux développeurs de livrer n'importe quelle intégration dont leurs clients ont besoin, 10 fois plus vite.

Plateforme d'intégration
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Rido Protocol

Rido Protocol

Rido Protocol est un framework Web3 décentralisé qui permet aux utilisateurs de posséder, contrôler et monétiser leurs données personnelles. Il active la génération de données programmables et le contrôle d'accès, reliant les données du Web2 à l'écosystème Web3. En fournissant un marché de données et en soutenant des applications d'IA comme les systèmes de recommandation décentralisés et les assistants numériques, Rido vise à créer une économie de données équitable et centrée sur l'utilisateur.

Plateformes de données
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Kardome

Kardome

Kardome fournit une technologie d'amélioration de la voix alimentée par l'IA pour les appareils intelligents. Son logiciel principal, Spatial Hearing, isole la parole ciblée dans des environnements bruyants et multi-locuteurs, offrant un son cristallin à tout système de reconnaissance vocale. Conçu pour les secteurs de l'automobile, de l'électronique grand public et de la santé, il propose des solutions telles que des mots de réveil personnalisés et la biométrie vocale qui fonctionnent en périphérie (edge) pour une confidentialité et des performances accrues.

Technologie vocale
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Composio
Freemium

Composio

Composio est une plateforme pour développeurs qui agit comme une "couche de compétences" pour les agents IA. Elle permet aux développeurs de connecter de manière transparente leurs agents IA à plus de 10 000 outils et API, en gérant des tâches complexes comme l'authentification, l'exécution et la mise à l'échelle. Cela permet aux développeurs de créer des applications IA puissantes et orientées vers l'action beaucoup plus rapidement en se concentrant sur la logique de l'agent plutôt que sur la plomberie d'intégration.

Outils d'Agent
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TiDB Cloud
Freemium

TiDB Cloud

TiDB Cloud est une base de données SQL distribuée en tant que service (DBaaS) entièrement gérée. Elle offre une scalabilité horizontale, une compatibilité MySQL et des capacités de traitement hybride transactionnel/analytique (HTAP). Idéale pour créer des applications modernes, gourmandes en données et des services basés sur l'IA, elle simplifie les opérations de base de données et fournit un backend puissant pour les applications nécessitant à la fois des transactions en temps réel et des analyses complexes, y compris la recherche vectorielle pour l'IA.

Base de données vectorielle
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Alloy Automation
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Alloy Automation

Une puissante infrastructure d'intégration pour l'ère de l'IA. Alloy Automation fournit une boîte à outils agentique, un iPaaS intégré et une API de connectivité, permettant aux agents IA d'effectuer des actions concrètes et aux entreprises SaaS de construire et de faire évoluer rapidement les intégrations de produits.

Outils d'Agent
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Seeed Studio
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Seeed Studio

Seeed Studio est une plateforme matérielle IoT de premier plan pour les développeurs et les entreprises. Elle fournit une vaste gamme de matériel open-source, de kits de développement, de capteurs et de modules à accélération IA, spécialisés dans l'edge computing. Du prototypage avec Raspberry Pi et NVIDIA Jetson aux services de fabrication évolutifs (OEM/ODM), Seeed Studio permet aux innovateurs de construire et de déployer des solutions IoT et Edge AI concrètes pour l'agriculture intelligente, l'industrie et les villes.

Edge computing
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OpenMemory MCP
Freemium

OpenMemory MCP

OpenMemory MCP est une application locale conçue pour donner à vos outils d'IA une mémoire persistante et privée. Elle vous permet de stocker, d'organiser et de gérer le contexte tel que les détails de projet, les extraits de code et les préférences personnelles, en les partageant en toute sécurité entre différentes applications d'IA comme Claude et Cursor pour améliorer la personnalisation et la continuité du flux de travail.

Personnalisation
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Thordata
Freemium

Thordata

Thordata est un fournisseur de services proxy haute performance conçu pour le scraping de données web à grande échelle et les applications d'IA. Il offre un réseau mondial de plus de 60 millions de proxys résidentiels, mobiles, FAI et de centre de données avec une haute disponibilité et une faible latence. Thordata fournit également de puissantes API de scraping et une place de marché de données pour simplifier l'acquisition de données pour des tâches telles que l'entraînement de modèles d'IA, la surveillance du e-commerce, l'analyse SEO et la protection de marque, garantissant un accès fiable et évolutif aux données web publiques.

Collecte de données
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About Infrastructure d'IA

L'Infrastructure d'IA fournit le matériel, les logiciels et les plateformes fondamentaux nécessaires pour construire, entraîner, déployer et gérer des modèles d'intelligence artificielle à grande échelle. Elle englobe des ressources de calcul spécialisées comme les GPU, un stockage de données évolutif et des cadres MLOps qui rationalisent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Cette infrastructure est cruciale pour gérer les immenses exigences en matière de calcul et de données de l'IA moderne, permettant aux développeurs et aux organisations de passer efficacement de modèles expérimentaux à des applications de production. Elle agit comme le réseau électrique et la plomberie essentiels pour tout effort sérieux de développement en IA.

Fonctionnalités Clés

  • Fourniture de calcul GPU/TPU : Fournit un accès à la demande à des processeurs spécialisés optimisés pour les calculs parallèles requis en apprentissage profond.
  • Plateformes MLOps : Offre des chaînes d'outils intégrées pour automatiser l'entraînement, le versionnage, le déploiement et la surveillance des modèles (CI/CD pour l'IA).
  • Stockage de données évolutif : Propose des solutions de stockage à haut débit conçues pour gérer des ensembles de données à l'échelle du pétaoctet pour l'entraînement des modèles.
  • Cadres de service de modèles : Permet le déploiement efficace de modèles entraînés sous forme d'API évolutives à faible latence pour l'inférence en temps réel.
  • Outils de traitement et d'étiquetage des données : Inclut des services et des cadres pour préparer, nettoyer et annoter de grands ensembles de données afin de garantir la qualité du modèle.

Cas d'Utilisation

L'Infrastructure d'IA est principalement utilisée par les ingénieurs en apprentissage automatique, les scientifiques des données et les chercheurs en IA au sein des entreprises technologiques, des instituts de recherche et des grandes entreprises. Elle est fondamentale pour des projets tels que l'entraînement de grands modèles de langage (LLM), le développement de systèmes de vision par ordinateur pour les véhicules autonomes ou le déploiement d'algorithmes de détection de fraude en temps réel dans le secteur financier. Toute organisation qui construit des solutions d'IA personnalisées, plutôt que de simplement utiliser des outils d'IA prêts à l'emploi, dépend de cette infrastructure.

Comment Choisir

Lors de la sélection d'une Infrastructure d'IA, considérez quatre facteurs clés. Premièrement, évaluez la puissance de calcul disponible, en particulier les types de GPU ou de TPU proposés et leurs performances. Deuxièmement, évaluez les capacités MLOps pour l'automatisation et la gestion du cycle de vie. Troisièmement, analysez la structure des coûts, en comparant les modèles de paiement à l'utilisation avec les instances réservées pour les projets à long terme. Enfin, vérifiez la compatibilité avec vos cadres d'apprentissage automatique préférés comme PyTorch ou TensorFlow et l'intégration avec votre écosystème cloud existant.

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Infrastructure d'IA use cases

1

Entraînement d'un Grand Modèle de Langage (LLM)

Un laboratoire de recherche en IA doit entraîner un nouveau modèle de fondation à partir de zéro. Ils utilisent un fournisseur d'infrastructure d'IA pour provisionner un cluster de centaines de GPU haute performance. La plateforme leur permet de gérer un jeu de données textuelles de plusieurs téraoctets, d'utiliser des cadres d'entraînement distribué pour accélérer le processus et de tirer parti d'un tableau de bord MLOps pour suivre les métriques des expériences, gérer les points de contrôle et comparer les performances des modèles. Cette configuration réduit le temps d'entraînement de plusieurs mois à quelques semaines et fournit l'évolutivité nécessaire pour gérer des paramètres de modèle massifs.

2

Déploiement d'un Moteur de Recommandation en Temps Réel

Une entreprise de commerce électronique souhaite proposer des recommandations de produits personnalisées à des millions d'utilisateurs. Leurs ingénieurs ML utilisent une plateforme de service de modèles au sein de leur infrastructure d'IA pour déployer un modèle de recommandation entraîné en tant qu'API évolutive. La plateforme gère la mise à l'échelle automatique pour gérer les pics de trafic lors des événements de vente, fournit une inférence à faible latence pour garantir une expérience utilisateur fluide et offre des outils de surveillance pour détecter la dérive du modèle ou la dégradation des performances. Cela leur permet de maintenir un service de recommandation de haute qualité et réactif sans gérer la complexité du serveur sous-jacent.

3

Construction d'un Pipeline de Données de Vision par Ordinateur

Une entreprise de véhicules autonomes collecte des pétaoctets de données de capteurs chaque jour. Les scientifiques des données utilisent l'infrastructure d'IA pour construire un pipeline de données automatisé. Cela implique l'utilisation d'un stockage d'objets évolutif pour héberger les données brutes, de cadres de calcul distribué pour les prétraiter et les transformer, et de services d'étiquetage de données intégrés pour annoter les images pour l'entraînement. La capacité de l'infrastructure à traiter des ensembles de données massifs en parallèle est essentielle pour itérer rapidement sur les modèles de perception et améliorer la sécurité et la fiabilité du véhicule.

4

Affinage d'un Modèle pour un Usage en Entreprise

Une entreprise de services financiers souhaite utiliser un modèle d'IA générative pour la gestion interne des connaissances, mais il doit être entraîné sur leurs données propriétaires. Ils utilisent une plateforme d'IA gérée qui fournit un environnement sécurisé pour l'affinage. L'infrastructure garantit la confidentialité et la conformité des données. Les outils MLOps leur permettent de contrôler les versions des modèles affinés, d'exécuter des évaluations pour prévenir les résultats nuisibles et de déployer le modèle spécialisé en tant qu'API interne sécurisée pour les employés, le tout dans un environnement contrôlé et auditable.

5

Gestion du Cycle de Vie de Plusieurs Modèles ML

Une entreprise de technologie marketing exploite des dizaines de modèles pour les enchères publicitaires et la segmentation des clients. Leur équipe DevOps utilise une plateforme MLOps pour gérer l'ensemble du cycle de vie. La plateforme automatise le réentraînement des modèles sur de nouvelles données, exécute des tests A/B pour comparer les nouvelles versions au modèle de production actuel et fournit un registre central pour suivre tous les modèles déployés. Cette approche systématique garantit que les modèles restent précis et permet à l'équipe de gérer efficacement un portefeuille complexe de services d'IA.

6

Fourniture d'IA en tant que Service via une API

Une startup en IA développe un algorithme propriétaire pour la transcription audio. Pour le monétiser, elle utilise une infrastructure d'IA pour empaqueter le modèle dans une API sécurisée, fiable et évolutive. Le fournisseur d'infrastructure gère l'authentification des utilisateurs, la limitation de débit, l'intégration de la facturation et fournit un portail pour les développeurs avec de la documentation. Cela permet à la startup de se concentrer sur l'amélioration de son modèle d'IA principal, tandis que l'infrastructure gère les complexités de sa livraison en tant que service commercial à des milliers de développeurs et d'entreprises.

Infrastructure d'IA FAQ

Qu'est-ce que l'Infrastructure d'IA ?

L'Infrastructure d'IA est l'ensemble complet des technologies fondamentales utilisées pour construire, entraîner et exécuter des modèles d'IA. Ce n'est pas l'application d'IA elle-même, mais l'« usine » sous-jacente qui la rend possible. Cela inclut du matériel spécialisé comme les GPU et les TPU pour le calcul, un stockage évolutif pour les ensembles de données massifs, un réseau à haut débit et des plateformes logicielles comme MLOps pour gérer l'ensemble du cycle de vie de l'IA, du développement à la production.

Comment choisir le bon fournisseur d'Infrastructure d'IA ?

Le choix du bon fournisseur dépend de vos besoins spécifiques. Considérez ces facteurs :

  • Besoins en calcul : Avez-vous besoin d'accéder aux GPU les plus récents et les plus puissants (comme les NVIDIA H100) pour entraîner de grands modèles, ou des options plus rentables sont-elles suffisantes pour l'inférence ?
  • Évolutivité : La plateforme peut-elle facilement augmenter ou diminuer vos ressources en fonction de la demande ?
  • Outils MLOps : Le fournisseur propose-t-il une suite complète d'outils pour le suivi des expériences, le versionnage des modèles et le déploiement automatisé ?
  • Coût : Comparez les modèles de tarification. Le paiement à l'utilisation est flexible pour l'expérimentation, tandis que les instances réservées peuvent être moins chères pour des charges de travail prévisibles à long terme.
  • Écosystème : Dans quelle mesure s'intègre-t-il bien avec vos sources de données existantes, vos services cloud et vos cadres ML préférés (par exemple, PyTorch, TensorFlow) ?
Quelle est la différence entre l'Infrastructure d'IA et un modèle d'IA pré-entraîné ?

La différence est similaire à celle entre une usine automobile et une voiture. L'Infrastructure d'IA est l'« usine » — c'est l'ensemble du matériel (GPU), des logiciels (MLOps) et des services nécessaires pour construire, entraîner et exploiter l'IA. Un modèle d'IA pré-entraîné (comme GPT-4) est la « voiture » — un produit fini créé à l'aide de cette infrastructure. Vous utilisez l'infrastructure pour créer de nouveaux modèles, affiner ceux qui existent déjà ou les exécuter pour vos applications. Vous utilisez un modèle pré-entraîné pour effectuer une tâche spécifique, comme générer du texte ou analyser des images.

Quels sont les composants clés de l'Infrastructure d'IA ?

L'Infrastructure d'IA est généralement composée de plusieurs couches clés :

  • Calcul : C'est le moteur, composé principalement d'unités de traitement graphique (GPU) ou d'unités de traitement tensoriel (TPU) qui sont très efficaces pour les tâches de traitement parallèle courantes en IA.
  • Stockage : Des systèmes de stockage évolutifs et à haute performance (comme le stockage d'objets) sont nécessaires pour contenir et accéder rapidement aux ensembles de données massifs requis pour l'entraînement.
  • Réseau : Un réseau à haut débit et à faible latence est crucial pour connecter les nœuds de calcul et le stockage, en particulier pour l'entraînement distribué sur de nombreuses machines.
  • Plateforme logicielle/MLOps : Cette couche comprend des outils pour la gestion des données, le suivi des expériences, le versionnage des modèles, le déploiement automatisé (CI/CD) et la surveillance des performances.
Qui a besoin d'utiliser les outils d'Infrastructure d'IA ?

L'Infrastructure d'IA est essentielle pour les professionnels qui construisent, entraînent ou gèrent activement des modèles d'IA, plutôt que de simplement utiliser des applications alimentées par l'IA. Les utilisateurs clés incluent :

  • Ingénieurs en Apprentissage Automatique : Ils construisent et maintiennent les systèmes de production qui exécutent les modèles d'IA.
  • Scientifiques des Données : Ils utilisent l'infrastructure pour expérimenter avec les données, construire et entraîner des modèles.
  • Chercheurs en IA : Ils nécessitent une puissance de calcul massive pour entraîner et tester de nouvelles architectures de pointe.
  • Ingénieurs DevOps/MLOps : Ils se concentrent sur l'automatisation du déploiement, de la mise à l'échelle et de la surveillance des modèles dans les environnements de production.

Elle n'est généralement pas destinée aux utilisateurs finaux professionnels, aux spécialistes du marketing ou aux créateurs de contenu qui consomment des services d'IA via une application finie.