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Best 82 Infrastructure AI tools

Popular Infrastructure AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build et Runpod, helping you work more efficiently.

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Oneinfer

Oneinfer est une plateforme d'inférence IA haute performance pour les développeurs. Elle offre une API unifiée pour accéder à plus de 15 LLM comme GPT-4 et Claude, simplifiant l'intégration de l'IA. La plateforme propose un déploiement sans serveur, une mise à l'échelle automatique, une sécurité de niveau entreprise et une tarification à l'usage. Elle fournit également une place de marché pour la location d'instances GPU pour des charges de travail IA personnalisées.

Inférence
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Gmi Cloud

Gmi Cloud est une plateforme cloud GPU haute performance conçue pour l'entraînement et l'inférence d'IA évolutifs. Elle fournit un accès à la demande aux meilleurs GPU NVIDIA, un moteur d'inférence optimisé pour une faible latence et un moteur de cluster pour des MLOps rationalisés, permettant aux développeurs et aux entreprises de construire, déployer et faire évoluer des applications d'IA de manière efficace et rentable.

MLOps
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Baseten

Baseten est une plateforme d'inférence de qualité production pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des modèles d'IA. Elle offre des runtimes haute performance, des flux de travail de développeur fluides et des options de déploiement flexibles (cloud, auto-hébergé, hybride). Idéal pour les équipes d'ingénierie et de ML qui construisent des applications d'IA critiques.

Déploiement
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BrainHost

BrainHost propose un hébergement KVM VPS haute performance avec stockage NVMe, conçu pour la vitesse et la fiabilité. Avec un provisionnement en 30 secondes, des centres de données mondiaux à Hong Kong et US West, et le panneau de contrôle intuitif VirtFusion, il fournit une infrastructure robuste pour les sites web, le commerce électronique, l'inférence d'IA et les applications de jeux. Une évolutivité flexible et un routage réseau avancé garantissent un accès stable et rapide dans le monde entier.

Hébergement VPS
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UltiHash

UltiHash est une plateforme de stockage d'objets haute performance, native de Kubernetes, spécialement conçue pour les charges de travail d'IA et de big data. Elle offre un accès aux données ultra-rapide, des économies de coûts significatives grâce à une déduplication avancée au niveau de l'octet, et un déploiement flexible dans des environnements cloud, sur site ou hybrides. Son API compatible S3 assure une intégration transparente avec les piles de données et les flux de travail d'IA existants.

Opérations de Machine Learning
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Irisradgroup

Irisradgroup est une solution infratech alimentée par l'IA qui automatise la maintenance des routes et des actifs routiers. À l'aide de caméras spécialisées et d'un tableau de bord intelligent, elle aide les municipalités et les gestionnaires d'infrastructures à surveiller l'état des routes, à inventorier les actifs, à garantir la conformité et à améliorer efficacement la sécurité publique.

Secteur public
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Hewlett Packard Enterprise (HPE)

Hewlett Packard Enterprise (HPE) est une entreprise mondiale de l'edge au cloud qui fournit des solutions complètes d'IA, de cloud hybride, de réseau et de données pour les entreprises. Grâce à sa plateforme HPE GreenLake, à ses partenariats stratégiques avec des leaders comme NVIDIA et à un portefeuille robuste de matériel et de services, HPE permet aux organisations d'accélérer l'innovation, d'optimiser les opérations et de transformer les données en informations exploitables.

Solutions d'entreprise
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Ollama

Ollama est un puissant framework open-source pour exécuter localement de grands modèles de langage (LLM) comme Llama 3, Mistral et Gemma sur votre propre matériel. Disponible pour macOS, Windows et Linux, il simplifie la configuration et la gestion des modèles open-source, permettant un développement et une utilisation de l'IA privés, hors ligne et rentables.

Apprentissage automatique
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HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies est un leader mondial de l'infrastructure de centres de données durables, spécialisé à la fois dans le minage de Bitcoin à grande échelle et dans la fourniture de calcul haute performance (HPC) pour les applications d'IA. En s'appuyant sur une flotte de GPU NVIDIA, HIVE alimente des technologies transformatrices avec une énergie verte et efficace depuis ses centres de données géographiquement diversifiés au Canada, en Suède et au Paraguay.

Infrastructure d'apprentissage automatique
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Exa Laboratories

Exa Laboratories (maintenant Zettascale) est une startup de la Silicon Valley soutenue par YC qui développe des puces reconfigurables (XPU) de pointe et écoénergétiques pour l'IA. Son architecture de calcul polymorphe vise à résoudre la crise énergétique de l'IA en offrant des performances, une polyvalence et une efficacité supérieures à celles des GPU et TPU traditionnels pour l'entraînement et l'inférence.

Développement d'IA
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Arbius

Arbius est un réseau décentralisé pair-à-pair pour l'apprentissage automatique, créant un marché mondial pour la puissance de calcul IA. Il permet aux créateurs de modèles de monétiser leur travail et aux utilisateurs d'accéder à des modèles d'IA dans un environnement résistant à la censure, alimenté par son jeton natif, l'AIUS, et un mécanisme de Preuve de Travail Utile.

API
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O.systems

O.systems est une organisation fondamentale dédiée à façonner l'ère de l'IA décentralisée. Elle dirige la gouvernance, la recherche et l'innovation pour l'écosystème O.XYZ, visant à construire la première Superintelligence Souveraine au monde grâce à une approche communautaire, transparente et éthiquement guidée.

Dao
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Prediction Guard

Prediction Guard est une plateforme d'IA d'entreprise qui permet aux organisations de déployer, gérer et mettre à l'échelle de grands modèles de langage (LLM) en toute sécurité derrière leur propre pare-feu. Elle offre des options de déploiement flexibles, y compris sur site, en environnement isolé (air-gapped) et en cloud privé, garantissant une confidentialité et un contrôle total des données. Avec une API compatible OpenAI, elle permet une intégration transparente avec les outils et frameworks existants comme LangChain et LlamaIndex, ce qui la rend idéale pour les industries réglementées telles que la santé, la défense et la finance.

Plateforme en tant que service (PaaS)
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Protocol Labs

Protocol Labs est un laboratoire de recherche, de développement et de déploiement de protocoles réseau. Il stimule les avancées en informatique, en se concentrant sur le Web3, l'IA et l'infrastructure décentralisée. Créateur de technologies fondamentales comme IPFS et Filecoin, il anime un réseau d'innovation mondial de plus de 600 startups et organisations pour construire un internet plus résilient et ouvert.

Blockchain
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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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StackSpaces

StackSpaces est une plateforme de développement intégrée conçue pour aider les développeurs à créer, déployer et mettre à l'échelle des applications d'IA full-stack avec facilité. Elle fournit un environnement unifié avec des composants backend, frontend et d'infrastructure, rationalisant l'ensemble du cycle de vie du développement, de l'idée à la production.

Backend
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Replicate

Replicate est une plateforme cloud pour les développeurs permettant d'exécuter, d'affiner et de déployer des modèles d'IA via une API simple. Elle élimine le besoin de gérer une infrastructure complexe, offrant un accès à des milliers de modèles avec une tarification à l'usage et une mise à l'échelle automatique.

Apprentissage automatique
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Substrate

Substrate est une plateforme pour développeurs permettant de créer des applications d'IA agentives et performantes. Elle fournit des SDK élégants, une bibliothèque complète de modèles optimisés et un moteur de calcul unique qui orchestre des flux de travail d'IA complexes et multi-étapes pour une vitesse et une efficacité maximales.

API et SDK
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ClawCloud Run

ClawCloud Run est une plateforme de développement cloud-native conçue pour simplifier le cycle de vie des applications. Elle permet aux développeurs de construire, déployer, gérer et exécuter des applications dans un environnement cloud unifié sans écrire de fichiers YAML complexes. Dotée d'un canevas visuel, de modèles en un clic et d'une gestion de base de données intégrée, elle accélère la mise sur le marché.

Plateforme en tant que service
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DistributeAI

DistributeAI est une plateforme de supercalculateur d'IA décentralisée qui offre aux développeurs un accès évolutif et à faible coût à une vaste bibliothèque de modèles d'IA open source. Elle permet de créer et de déployer des applications d'IA via une API et un SDK conviviaux pour les développeurs, tout en permettant aux utilisateurs de monétiser leur puissance de calcul inutilisée.

Inférence
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Fastly

Fastly est une plateforme cloud de pointe conçue pour créer, sécuriser et fournir des expériences numériques rapides et évolutives. Elle combine un CDN moderne, des fonctionnalités de sécurité robustes comme un WAF de nouvelle génération, et un environnement de calcul sans serveur puissant. Fastly aide les entreprises à améliorer leurs performances, à renforcer leur sécurité et à innover au plus près de leurs utilisateurs, avec des solutions spécifiques pour le e-commerce, le streaming et les applications basées sur l'IA.

CDN
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Forefront

Forefront est une plateforme de développement pour construire avec l'IA open-source. Elle simplifie l'exécution, l'affinage et le déploiement de grands modèles de langage (LLM) sur vos données privées, offrant une alternative évolutive, sécurisée et rentable aux plateformes à code source fermé. Possédez vos données, vos modèles et votre IA.

Grands Modèles Linguistiques
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Currux Vision

Currux Vision fournit des systèmes d'IA autonomes pour les infrastructures intelligentes, spécialisés dans les systèmes de transport intelligents (STI). Il exploite les caméras de vidéosurveillance existantes pour effectuer une surveillance du trafic en temps réel, la détection des infractions et l'analyse des données. La plateforme aide les villes et les agences gouvernementales à améliorer la fluidité du trafic, à renforcer la sécurité et à optimiser la gestion des infrastructures grâce à une vision par ordinateur avancée et à l'informatique en périphérie (edge computing).

Ville Intelligente
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Permit.io

Permit.io est une plateforme d'autorisation full-stack conçue pour l'ère de l'IA. Elle simplifie la mise en œuvre de contrôles d'accès complexes comme RBAC, ABAC et ReBAC pour les développeurs. Avec un éditeur de politiques sans code, une intégration GitOps et des composants d'interface utilisateur intégrables, elle permet à des équipes entières de gérer les permissions de manière sécurisée et efficace. La plateforme garantit des décisions à faible latence en fonctionnant sur un modèle hybride, gardant les données sensibles au sein de votre réseau tout en offrant une conformité robuste et une évolutivité pour les applications modernes, y compris celles alimentées par des agents IA.

Sécurité
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About Infrastructure

L'Infrastructure IA fournit les plateformes, services et matériel fondamentaux nécessaires pour construire, entraîner et déployer des modèles d'intelligence artificielle. Ces outils offrent des ressources de calcul évolutives, telles que des GPU et des TPU, ainsi que des logiciels spécialisés pour gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ils sont essentiels pour les développeurs et les organisations qui doivent traiter de grands ensembles de données et des calculs complexes, permettant la création de solutions d'IA personnalisées à grande échelle. Cette infrastructure abstrait la complexité de la gestion du matériel, permettant aux équipes de se concentrer sur le développement de modèles et l'innovation.

Fonctionnalités Clés

  • Ressources de Calcul Évolutives : Accès à la demande à de puissants GPU et TPU pour accélérer l'entraînement et l'inférence des modèles.
  • Déploiement et Hébergement de Modèles : Services gérés et API pour déployer des modèles dans des environnements de production avec mise à l'échelle automatique et surveillance.
  • Plateformes MLOps : Chaînes d'outils intégrées pour automatiser et gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout, de la préparation des données au déploiement.
  • Stockage de Données Optimisé : Solutions de stockage haute performance conçues pour les grands ensembles de données utilisés dans l'entraînement de l'IA.
  • Environnements de Développement : Environnements préconfigurés avec les frameworks et bibliothèques nécessaires au développement de l'IA.

Cas d'Utilisation

L'Infrastructure IA est essentielle pour les entreprises technologiques, les instituts de recherche et les entreprises qui développent leurs propres capacités d'IA. Elle est utilisée pour entraîner de grands modèles de langage (LLM), développer des systèmes de vision par ordinateur pour l'automatisation industrielle et déployer des moteurs de recommandation en temps réel pour les plateformes de commerce électronique. Les équipes de science des données s'en servent pour gérer le suivi complexe des expériences et le versionnage des modèles.

Comment Choisir

Lors de la sélection d'une Infrastructure IA, tenez compte des besoins de calcul spécifiques, tels que le type et le nombre de GPU requis. Évaluez l'évolutivité de la plateforme et sa capacité à gérer des charges de travail fluctuantes. Analysez l'exhaustivité de ses outils MLOps pour rationaliser votre flux de travail. Enfin, analysez le modèle de tarification — paiement à l'utilisation, instances réservées ou sans serveur — pour l'aligner sur votre budget et vos habitudes d'utilisation.

Featured tool rankings

Infrastructure use cases

1

Entraînement d'un Grand Modèle de Langage Personnalisé

Un laboratoire de recherche ou une startup en IA doit entraîner un grand modèle de langage (LLM) sur un jeu de données propriétaire. Ils utilisent un fournisseur d'infrastructure IA pour accéder à un cluster de centaines de GPU haute performance. Cela leur permet de mener un entraînement distribué de manière efficace, réduisant le temps d'entraînement de plusieurs mois à quelques semaines. Les environnements préconfigurés et les solutions de stockage de données de la plateforme simplifient le processus de configuration, permettant aux chercheurs de se concentrer sur l'architecture du modèle et l'expérimentation plutôt que sur la gestion du matériel.

2

Déploiement d'une API d'Inférence en Temps Réel

Une entreprise de commerce électronique souhaite déployer un modèle d'apprentissage automatique pour des recommandations de produits en temps réel. Elle utilise un service d'hébergement de modèles géré par un fournisseur d'infrastructure IA. Ce service fournit un point de terminaison d'API évolutif qui gère automatiquement les pics de trafic lors des événements de vente. Les outils de surveillance intégrés permettent à leur équipe des opérations de suivre la latence et les taux d'erreur, garantissant une expérience utilisateur fluide. En utilisant un service géré, l'entreprise évite la complexité de la mise en place et de la maintenance de sa propre infrastructure de service.

3

Gestion d'un Flux de Travail MLOps de Bout en Bout

Une équipe de science des données d'entreprise gère des dizaines de modèles en production. Elle adopte une plateforme MLOps pour rationaliser l'ensemble de son flux de travail. La plateforme fournit des outils pour le versionnage des données, le suivi des expériences et un registre de modèles. Cela crée une piste reproductible et auditable pour chaque modèle. Leurs pipelines CI/CD sont intégrés à la plateforme, automatisant le processus de test, de validation et de déploiement de nouvelles versions de modèles, ce qui réduit considérablement les erreurs manuelles et accélère la mise sur le marché de nouvelles fonctionnalités d'IA.

4

Affinage d'un Modèle de Fondation via une API

Un développeur construit un chatbot spécialisé pour le secteur juridique. Au lieu d'entraîner un modèle à partir de zéro, il utilise une API sans serveur d'un fournisseur d'infrastructure pour affiner un grand modèle de fondation. Il télécharge un petit ensemble de données de questions-réponses juridiques soigneusement sélectionnées sur le service. La plateforme gère l'ensemble du processus d'affinage sur son infrastructure gérée. Une fois terminé, le développeur obtient un accès à un point de terminaison d'API privé pour son modèle personnalisé, permettant une intégration facile dans son application sans gérer aucun serveur.

5

Construction d'un Pipeline de Traitement de Données Évolutif

Une entreprise de vision par ordinateur doit traiter des millions d'images pour les préparer à l'entraînement de modèles. Elle utilise des services de stockage cloud et de traitement de données d'un fournisseur d'infrastructure IA. Elle construit un pipeline automatisé qui déclenche des tâches de traitement — comme le redimensionnement et la normalisation — chaque fois que de nouvelles images sont téléchargées. Cette approche sans serveur leur permet de traiter de vastes quantités de données en parallèle sans provisionner ni gérer de serveurs, garantissant que leurs ensembles de données sont toujours prêts pour la prochaine session d'entraînement.

6

Développement Collaboratif d'IA dans un Environnement Sécurisé

Une entreprise de services financiers développe un modèle de détection de fraude en utilisant des données clients sensibles. Elle a besoin d'un environnement sécurisé et collaboratif. Elle utilise une plateforme d'IA spécialisée qui fournit des environnements de développement isolés (notebooks) avec des contrôles d'accès stricts. Les scientifiques des données peuvent collaborer au développement de modèles sans exposer les données brutes. Les fonctionnalités de sécurité intégrées et les certifications de conformité de la plateforme garantissent que toutes les activités de développement respectent les réglementations du secteur, permettant l'innovation tout en préservant la confidentialité des données.

Infrastructure FAQ

Qu'est-ce que l'Infrastructure IA ?

L'Infrastructure IA désigne l'ensemble complet de matériel, de logiciels et de services requis pour développer, entraîner, déployer et gérer des modèles d'IA. Elle comprend des ressources de calcul puissantes comme les GPU, un stockage de données spécialisé, des réseaux et des plateformes MLOps. Essentiellement, c'est la fondation sur laquelle toutes les applications d'IA sont construites, fournissant la puissance et les outils nécessaires pour l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique.

Comment choisir la bonne Infrastructure IA ?

Le choix de la bonne infrastructure IA dépend de plusieurs facteurs. Premièrement, évaluez vos besoins en performance : de quel type de GPU ou d'accélérateurs avez-vous besoin et en quelle quantité ? Deuxièmement, considérez l'évolutivité et la flexibilité pour gérer la croissance future. Troisièmement, évaluez les capacités MLOps pour vous assurer qu'elles prennent en charge votre flux de travail. Enfin, comparez les modèles de tarification (par exemple, paiement à l'utilisation contre instances réservées) pour trouver la solution la plus rentable pour vos habitudes d'utilisation.

Quelle est la différence entre IaaS, PaaS et Serverless pour l'IA ?

Ces termes décrivent différents niveaux de gestion de services dans le cloud computing pour l'IA :

  • IaaS (Infrastructure as a Service) : Fournit des ressources de calcul brutes comme des machines virtuelles avec des GPU. Vous avez un contrôle maximal mais gérez également le système d'exploitation et les logiciels.
  • PaaS (Platform as a Service) : Offre une plateforme gérée, comme un service Kubernetes géré ou une plateforme d'IA dédiée comme SageMaker. Elle abstrait l'infrastructure sous-jacente, vous permettant de vous concentrer sur le déploiement d'applications et de modèles.
  • Serverless (Sans Serveur) : Le plus haut niveau d'abstraction. Vous ne fournissez que votre code ou votre modèle, et la plateforme gère toute la gestion de l'infrastructure, la mise à l'échelle et l'exécution automatiquement, souvent via des API.

Quels sont les composants clés de l'Infrastructure IA ?

Les composants principaux de l'infrastructure IA travaillent ensemble pour soutenir le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ils incluent généralement :

  • Calcul : Processeurs haute performance, principalement des GPU et des TPU, pour l'entraînement et l'inférence.
  • Stockage : Systèmes de stockage rapides et évolutifs pour gérer des ensembles de données massifs.
  • Réseau : Réseaux à large bande passante et faible latence pour connecter les ressources de calcul et de stockage.
  • Logiciel MLOps : Plateformes et outils pour le suivi des expériences, le versionnage des modèles, le déploiement automatisé (CI/CD) et la surveillance.

Qui a besoin d'une Infrastructure IA dédiée ?

Une infrastructure IA dédiée est principalement destinée aux développeurs, aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux organisations qui construisent, entraînent ou déploient leurs propres modèles d'IA personnalisés. Bien que les utilisateurs finaux puissent interagir avec l'IA via des applications SaaS, les créateurs de ces applications dépendent d'une infrastructure robuste. Si votre travail implique la gestion de grands ensembles de données, l'exécution de tâches d'entraînement complexes ou la mise à disposition de modèles à grande échelle, vous avez besoin d'une solution d'infrastructure IA spécialisée.