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.
Trainloop AI est une plateforme de bout en bout qui simplifie l'ajustement fin des modèles de raisonnement IA en utilisant des techniques avancées d'Apprentissage par Renforcement (RL). Elle fournit une solution complète, de la collecte de données au déploiement du modèle, permettant aux développeurs de créer des modèles IA fiables et experts dans leur domaine avec moins de données et sans ingénierie de prompt complexe.
Apprentissage automatique
Une extension VSCode pour les développeurs afin de rationaliser l'ingénierie des prompts. Elle permet de comparer côte à côte les réponses de plus de 40 LLM (comme OpenAI, Anthropic, Mistral) directement dans la base de code, vous aidant à trouver efficacement le meilleur modèle pour n'importe quelle tâche.
Gestion de Modèles
PromptGround est une plateforme centralisée pour les développeurs et les équipes afin de gérer, versionner, tester et analyser les prompts d'IA. Elle découple les prompts du code de l'application, permettant une itération plus rapide, une collaboration transparente et une optimisation basée sur les données via un espace de travail unifié avec intégration SDK.
Gestion de Modèles
Ragas est un framework Python open-source pour l'évaluation et le test des pipelines de Génération Augmentée par la Récupération (RAG). Il fournit une suite de métriques pour mesurer la performance de vos applications LLM, de la récupération de contexte à la génération de réponses. Approuvé par des leaders de l'industrie comme LangChain et LlamaIndex, Ragas aide les développeurs à construire des systèmes d'IA plus robustes, fiables et précis en identifiant et en atténuant les problèmes tels que les hallucinations et les réponses non pertinentes.
MLOps
HIVE Digital Technologies est un leader mondial dans la construction et l'exploitation de centres de données de pointe alimentés par de l'énergie verte. Elle fournit une infrastructure de calcul haute performance (HPC) et de cloud GPU pour les solutions d'IA, parallèlement à ses opérations de minage de Bitcoin à grande échelle, en se concentrant sur la durabilité et la souveraineté des données.
HPC
Roboto est un moteur d'analyse avancé conçu pour l'IA physique et la robotique. Il permet aux équipes de robotique d'organiser, de rechercher, d'analyser et d'automatiser les flux de travail sur de vastes quantités de données multimodales, y compris les journaux, la vidéo et les données de capteurs. Cette plateforme accélère le développement, améliore la fiabilité du système et aide à découvrir les cas limites critiques avant le déploiement.
Robotique
Defang est une plateforme alimentée par l'IA qui simplifie le déploiement cloud. Elle permet aux développeurs de prendre n'importe quel projet Docker Compose et de le déployer sur les principaux fournisseurs de cloud comme AWS et GCP avec une seule commande, automatisant la configuration complexe de l'infrastructure, la sécurité et la mise à l'échelle.
Plateforme en tant que service (PaaS)
Surge AI est une plateforme d'étiquetage de données de premier plan qui fournit une intelligence humaine d'élite pour alimenter le développement de l'IA avancée et de l'AGI. Spécialisée dans les données de haute qualité pour le RLHF, l'évaluation de modèles et la création d'ensembles de données personnalisés, Surge AI s'associe à des laboratoires d'IA de pointe comme OpenAI et Anthropic pour entraîner, aligner et tester les modèles de nouvelle génération. Ils se concentrent sur la nuance et la complexité requises pour construire des systèmes véritablement intelligents.
MLOps
Ratio1 est un système d'exploitation d'IA décentralisé alimenté par la blockchain. Il crée un supercalculateur mondial en connectant des appareils inactifs, permettant aux utilisateurs de monétiser leur matériel ou d'accéder à une puissance de calcul GPU abordable et évolutive pour les applications et le développement de l'IA.
GPU
HelixML est une plateforme privée d'IA Générative conçue pour les entreprises. Elle permet aux entreprises de construire, déployer et gérer des applications d'IA sécurisées et personnalisées en utilisant leurs propres données. Avec des options de déploiement flexibles (sur site, VPC, cloud) et des fonctionnalités avancées comme le RAG et le fine-tuning, HelixML permet aux industries comme la finance, la santé et l'énergie d'automatiser les tâches, d'améliorer la prise de décision et de générer des revenus tout en garantissant une confidentialité et une conformité totales des données.
Déploiement de modèle
Qubinets est une plateforme en libre-service alimentée par l'IA pour les développeurs, les analystes de données et les ingénieurs en IA. Elle simplifie et accélère le déploiement et la gestion de l'infrastructure IA et de données open source sur n'importe quel cloud (AWS, Azure, GCP, DigitalOcean) à l'aide d'une interface utilisateur sans code basée sur Kubernetes. Concentrez-vous sur la création d'applications, pas sur des configurations complexes.
MLOps
Grafbase est une plateforme d'API de niveau entreprise pour faire évoluer la Fédération GraphQL. Elle fournit une passerelle auto-hébergée haute performance construite avec Rust, offrant une vitesse et une sécurité inégalées. Une caractéristique clé est son support natif du Protocole de Contexte de Modèle (MCP), permettant aux agents IA d'interroger vos API en langage naturel, ce qui en fait une solution pérenne pour la création d'applications basées sur l'IA.
Intégration de Modèles
SvectorDB est une base de données vectorielle sans serveur conçue pour les développeurs. Elle simplifie la création d'applications d'IA telles que les moteurs de recommandation, la recherche sémantique et les systèmes RAG avec une tarification à la requête, des mises à jour instantanées et des vectoriseurs intégrés. Passez du prototype à la production en quelques lignes de code.
Recherche vectorielle
Higress.AI est une passerelle IA (AI Gateway) open-source avancée, conçue pour les développeurs et les entreprises. Elle simplifie l'intégration et la gestion des grands modèles de langage (LLM) et des agents IA en fournissant un proxy API unifié pour plus de 100 modèles. Les fonctionnalités clés incluent la conversion de REST en MCP, le cache sémantique, la limitation de débit basée sur les jetons (tokens) et un système de plugins robuste, permettant une infrastructure d'application IA sécurisée, évolutive et observable.
Déploiement de modèle
Visage Technologies fournit des solutions avancées et performantes de vision par ordinateur, spécialisées dans les SDK de suivi, d'analyse et de reconnaissance faciale. Avec plus de 20 ans d'expertise, ils offrent un développement d'IA personnalisé et une optimisation de l'IA en périphérie (edge AI) pour des industries telles que l'automobile, la sécurité, le commerce de détail et la santé.
SDK & API
Voxel51 fournit FiftyOne, une plateforme de vision par ordinateur et d'IA multimodale de niveau entreprise. Elle permet aux développeurs et aux data scientists de curer, visualiser et évaluer des ensembles de données complexes, menant à des modèles plus performants. En se concentrant sur une IA centrée sur les données, FiftyOne rationalise les flux de travail pour l'annotation de données, l'amélioration de la qualité et l'analyse de modèles, accélérant ainsi l'ensemble du cycle de vie du développement.
MLOps
Imandra est une plateforme de "Raisonnement en tant que Service®" qui apporte la logique mathématique et le raisonnement automatisé à l'IA et aux systèmes logiciels complexes. Elle permet la vérification formelle, garantissant la correction, la sécurité et la fiabilité des algorithmes critiques dans des secteurs tels que la finance, la défense et les systèmes autonomes.
Développement de modèle
Teammately est une plateforme avancée d'agents IA pour les ingénieurs IA. Elle automatise et accélère l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA, de la génération de prompts et de la construction de RAG à l'évaluation multidimensionnelle et à l'observabilité en production. Créez des applications d'IA fiables, évolutives et sécurisées, difficiles à faire échouer, en une fraction du temps.
MLOps
Narrow AI est une plateforme d'optimisation de LLM pour les développeurs qui automatise l'ingénierie des prompts et la sélection de modèles pour réduire considérablement les coûts opérationnels de l'IA jusqu'à 95%. Elle rationalise les flux de travail, améliore la précision et accélère le déploiement de fonctionnalités d'IA de haute qualité et à faible latence.
Optimisation de Modèle
Chroma est la base de données de recherche open-source et native pour l'IA, conçue pour créer de puissantes applications d'IA avec la Génération Augmentée par la Récupération (RAG). Elle simplifie le stockage et la recherche d'embeddings, de documents et de métadonnées, offrant une recherche vectorielle, une recherche plein texte et une plateforme cloud évolutive et sans serveur. Elle est conçue pour être simple d'utilisation, rentable et puissante, du développement local à la production à grande échelle.
Base de données vectorielle
Wisent est une plateforme d'IA pionnière qui utilise l'ingénierie de la représentation pour offrir un contrôle sans précédent sur les modèles d'IA. Elle permet aux développeurs de modifier et d'améliorer avec précision les capacités des LLM existants comme GPT-4 et Claude, telles que la créativité ou la sécurité, via une simple API. Cela offre une alternative plus rapide et plus efficace au fine-tuning traditionnel.
Déploiement de modèle
LiveKit est une plateforme open-source tout-en-un pour construire, déployer et faire évoluer des agents IA vocaux et vidéo en temps réel. Elle fournit une infrastructure à très faible latence, des API puissantes et des outils d'IA de pointe pour permettre aux développeurs de créer des IA conversationnelles, de la robotique et des applications de streaming en direct avec une fiabilité et une évolutivité de niveau entreprise.
Communication en temps réel
AE Studio est une agence d'élite en développement, science des données et design, spécialisée dans la création de logiciels sur mesure, d'apprentissage automatique et de solutions d'Interface Cerveau-Ordinateur (ICO). Ils s'associent à des fondateurs et des dirigeants, agissant comme une équipe dédiée d'experts seniors pour construire des produits innovants axés sur l'augmentation de l'agentivité humaine.
Solutions Personnalisées
Flowise est une plateforme open-source et low-code pour construire visuellement des agents et des applications d'IA personnalisés. En utilisant une interface de glisser-déposer, les développeurs et les équipes peuvent prototyper et déployer rapidement des systèmes complexes, des chatbots basés sur RAG aux flux de travail multi-agents. Il prend en charge plus de 100 LLM, diverses sources de données et offre des fonctionnalités de niveau entreprise pour un déploiement évolutif.
Déploiement de modèleL'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.
