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.
Nexa AI fournit une plateforme puissante pour exécuter des modèles d'IA de pointe directement sur n'importe quel appareil. Ses solutions, y compris le SDK Nexa pour les développeurs et l'application Hyperlink pour les consommateurs, privilégient la confidentialité, la fiabilité hors ligne et la rentabilité en permettant l'inférence IA locale sur les CPU, GPU et NPU, éliminant ainsi le besoin de traitement dans le cloud.
Edge computing
OpenRouter est une passerelle API unifiée pour les développeurs, offrant un accès à plus de 400 modèles d'IA de plus de 60 fournisseurs comme OpenAI, Google et Anthropic. Il simplifie le développement avec une seule API, propose des tarifs compétitifs de paiement à l'utilisation, des basculements automatiques pour une haute disponibilité et un routage intelligent des modèles pour optimiser les coûts et les performances.
Déploiement de modèle
PostgresML est une puissante extension open-source qui intègre l'apprentissage automatique et l'IA directement dans votre base de données PostgreSQL. Elle permet l'inférence accélérée par GPU, la recherche vectorielle et des pipelines RAG complets à l'aide de simples commandes SQL, éliminant le mouvement des données et simplifiant la pile MLOps pour des applications IA performantes et évolutives.
MLOps
Knit est une plateforme d'API unifiée pour les développeurs, conçue pour créer, lancer et gérer des intégrations de produits natives pour les applications SaaS B2B et les agents IA. Elle simplifie la connectivité à plus de 12 catégories SaaS, permettant un développement rapide, une réduction des frais d'ingénierie et des solutions d'intégration évolutives. Knit fournit des outils pour la synchronisation bidirectionnelle des données, dotant les agents IA de capacités d'action et automatisant les flux de travail complexes.
Outils d'Agent
Datacurve fournit des données de codage complexes et de haute qualité pour l'entraînement et l'évaluation de modèles de fondation IA avancés. Spécialisée dans des formats tels que le SFT, le RLHF et les traces de flux de travail agentiques, elle s'appuie sur une plateforme ludifiée avec plus de 14 000 ingénieurs pour générer des données de pointe. Son service est conçu pour les laboratoires d'IA et les entreprises de premier plan cherchant à débloquer de nouvelles capacités de modèle et à améliorer les performances grâce à une qualité, une échelle et une vitesse de données supérieures.
Génération de Données
Unbody est une pile de développement native IA, décrite comme le "Supabase de l'ère de l'IA". Elle fournit aux développeurs un backend modulaire et open-source avec des agents intégrés, un stockage vectoriel et une API unifiée. Cela permet la création rapide et rentable d'applications intelligentes et adaptatives en transformant n'importe quelle donnée en une base de connaissances interrogeable, éliminant le besoin de systèmes fragmentés et de pipelines d'IA complexes.
Base de données vectorielle
People For AI fournit des services d'étiquetage de données experts pour les projets de machine learning. Ils se spécialisent dans l'annotation sécurisée et de haute qualité pour des ensembles de données d'images et de textes complexes. En utilisant des étiqueteurs internes à long terme au lieu du crowdsourcing, ils garantissent une précision, une flexibilité et une sécurité des données supérieures. Leurs services s'adressent à diverses industries, notamment les véhicules autonomes, la microscopie, le commerce de détail et les infrastructures, aidant les entreprises à accélérer leur développement de l'IA avec des données d'entraînement fiables.
Données d'entraînement
FinetuneDB est une plateforme tout-en-un de fine-tuning d'IA pour les développeurs. Elle simplifie l'ensemble du flux de travail de création de grands modèles de langage (LLM) personnalisés, de la construction de jeux de données de haute qualité et du fine-tuning de modèles comme Llama 3 et GPT-4o mini, jusqu'au déploiement et à l'évaluation continue sur une seule plateforme sécurisée.
Llmops
Trigger.dev est une plateforme open source permettant aux développeurs de créer, d'exécuter et de gérer des tâches de fond de longue durée et des workflows d'IA. Elle fournit une infrastructure robuste qui gère les délais d'attente, les nouvelles tentatives et la mise à l'échelle, vous permettant d'écrire des tâches résilientes directement dans votre base de code TypeScript ou Python. Idéal pour orchestrer des agents d'IA complexes, des pipelines de traitement de données et des applications en temps réel sans gérer de serveurs.
Orchestration de modèles
The Foundry AI est une plateforme spécialisée pour les développeurs créant des agents web IA. Elle offre un simulateur web déterministe et un cadre d'annotation avancé pour tester, évaluer et déboguer les agents dans un environnement reproductible, à l'abri de l'imprévisibilité du web en direct.
Évaluation de modèle
Anduril est une entreprise de technologie de défense qui conçoit du matériel et des logiciels avancés pour résoudre les défis de sécurité nationale les plus complexes. Son produit phare, Lattice, est un système d'exploitation alimenté par l'IA qui fusionne de manière autonome les données des capteurs en une image unique et en temps réel de l'environnement, permettant aux opérateurs de contrôler une famille de systèmes autonomes dans les airs, sur terre et en mer.
Systèmes d'exploitation
Une plateforme centrée sur le développeur, conçue pour simplifier l'intégration des appels de fonction et des connexions API pour les grands modèles de langage (LLM). Elle abstrait la complexité de la création d'agents IA et d'applications capables d'interagir avec des outils et des sources de données externes, permettant un développement plus rapide et des performances plus robustes. Prend en charge les principaux LLM comme GPT, Gemini et Claude.
Intégration de Modèles
Milvus est une base de données vectorielle open-source haute performance conçue pour les applications d'IA. Elle permet aux développeurs de gérer et de rechercher des milliards de vecteurs de haute dimension avec une latence minimale. Idéale pour construire des systèmes évolutifs comme la génération augmentée par récupération (RAG), les moteurs de recommandation et la recherche sémantique, Milvus offre des options de déploiement flexibles, du prototypage local aux clusters distribués à grande échelle.
Apprentissage automatique
supermemory est une API de mémoire et une infrastructure pour l'ère de l'IA, conçue pour les développeurs afin de construire des LLM avec une mémoire persistante à long terme. Elle surmonte la limitation de la fenêtre de contexte finie, permettant la création d'agents IA intelligents et conscients du contexte, de chatbots et d'applications qui se souviennent des interactions passées et des informations sur diverses plateformes.
LLM
Codegate est une passerelle de sécurité open-source et un framework de multiplexage pour les systèmes d'agents IA. Développé par Stacklok, il fournit des espaces de travail sécurisés et un contrôle d'accès basé sur des politiques, permettant aux développeurs de construire et de gérer des applications multi-agents complexes de manière sûre et efficace.
Frameworks Agentiques
Blaxel est une plateforme de calcul sans serveur conçue pour les développeurs d'IA, fournissant l'infrastructure et les outils pour construire, déployer et faire évoluer efficacement des applications d'IA agentiques. Elle offre des VM en bac à sable, une passerelle LLM unifiée et une observabilité approfondie.
Cloud computing
Casco est une plateforme de tests de sécurité autonomes pour les systèmes d'IA. Elle agit comme une équipe rouge (red team) IA continue et toujours active, identifiant de manière proactive et aidant à corriger les vulnérabilités dans les agents, applications et infrastructures d'IA avant que des attaquants malveillants ne puissent les exploiter, remplaçant les tests d'intrusion périodiques par une surveillance automatisée toute l'année.
Sécurité du modèle
dmodel.ai est une société de recherche et de déploiement en IA offrant des outils pour l'interprétabilité, la surveillance et le contrôle des modèles. Elle aide les entreprises à comprendre, diriger et ré-entraîner leurs modèles d'IA, garantissant la fiabilité, la sécurité et l'alignement pour les déploiements d'entreprise.
Surveillance
MyScale est une base de données vectorielle haute performance qui combine de manière unique la recherche vectorielle avec la puissance de SQL. Elle est conçue pour la création d'applications d'IA avancées telles que RAG, la recherche sémantique et les systèmes de recommandation, simplifiant la pile technologique en permettant aux développeurs d'exécuter des requêtes hybrides sur des vecteurs et des données structurées à l'aide d'une seule interface familière.
Base de données vectorielle
Xata est une plateforme "Postgres à l'échelle" conçue pour améliorer la vélocité des développeurs et optimiser les performances des bases de données. Elle offre des fonctionnalités uniques telles que des branches instantanées en copie sur écriture avec anonymisation des PII, des migrations de schéma sans interruption de service et un agent alimenté par l'IA pour le réglage automatique des performances. Déployez sur l'infrastructure de Xata ou dans votre propre cloud pour une flexibilité et une conformité maximales.
Optimisation de Base de Données
Takomo était une plateforme sans code de DataCrunch pour construire et exécuter des pipelines de modèles d'IA. Elle permettait aux utilisateurs de connecter visuellement différents modèles d'IA, tels que l'ASR et le GPT, pour créer des flux de travail automatisés complexes. Le service a été officiellement retiré et n'est plus disponible, l'entreprise se concentrant désormais sur son service de Conteneurs Serverless.
Déploiement de modèle
Crawlbase est une plateforme de web scraping et de crawling alimentée par l'IA, conçue pour les développeurs et les entreprises. Elle simplifie l'extraction de données en gérant les proxys, les CAPTCHA et les systèmes anti-bots, vous permettant de crawler anonymement n'importe quel site web et de récupérer des données propres et structurées à grande échelle. Elle offre une suite d'outils comprenant une API de Crawling, un Smart Proxy et un Stockage Cloud.
Collecte de données
Qdrant est une base de données vectorielles open-source et un moteur de recherche par similarité haute performance, construit en Rust. Il est conçu pour alimenter la prochaine génération d'applications d'IA en gérant et en recherchant efficacement des milliards de vecteurs de haute dimension. Avec des fonctionnalités avancées telles que le filtrage riche, le stockage de charges utiles et diverses méthodes de quantification, Qdrant permet aux développeurs de créer des solutions évolutives et rentables pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la Génération Augmentée par Récupération (RAG).
Recherche vectorielle
Ragie est une plateforme RAG-as-a-Service entièrement gérée, conçue pour les développeurs. Elle simplifie le processus de création et de déploiement d'applications d'IA en gérant l'ensemble du pipeline de Génération Augmentée par la Récupération (Retrieval-Augmented Generation). Connectez vos sources de données et utilisez une API simple pour alimenter des chatbots précis et contextuels, une recherche sémantique et des systèmes de gestion des connaissances, sans la complexité de la gestion de l'infrastructure.
Apprentissage automatiqueL'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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Le choix du bon fournisseur dépend de vos besoins spécifiques. Considérez ces facteurs :
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.
L'Infrastructure d'IA est généralement composée de plusieurs couches clés :
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 :
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.
