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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.

Tensorfuse
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Tensorfuse

Tensorfuse est une plateforme de GPU sans serveur qui permet aux développeurs d'affiner, de déployer et de mettre à l'échelle automatiquement des modèles d'IA générative sur leur propre cloud AWS. Elle simplifie la gestion de l'infrastructure, offrant des fonctionnalités telles que l'inférence sans serveur, les files d'attente de tâches et les conteneurs de développement pour accélérer le développement, réduire les coûts et éliminer la surcharge DevOps.

Déploiement
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Cortex Labs
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Cortex Labs

Cortex Labs est une blockchain publique, décentralisée et open-source, conçue pour exécuter des modèles d'IA et des dApps alimentées par l'IA directement sur la chaîne. Elle intègre la Cortex Virtual Machine (CVM) pour une inférence IA efficace et une solution de couche 2 ZkRollup, ZkMatrix, pour la scalabilité. Son objectif est de démocratiser l'IA en créant un écosystème où les développeurs peuvent construire, partager et monétiser des modèles d'IA dans des contrats intelligents.

Plateforme d'IA
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enqAI

enqAI

enqAI est un réseau décentralisé dédié à la fourniture de modèles d'IA non censurés et impartiaux. Grâce à son API Eridu, il offre aux développeurs un accès à de puissants grands modèles de langage (LLM) libres de restrictions d'entreprise ou idéologiques, favorisant une véritable innovation et la liberté d'expression dans le développement de l'IA.

API et Intégration
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PowerSpect
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PowerSpect

PowerSpect est une plateforme alimentée par l'IA qui simplifie et automatise l'inspection des infrastructures. Elle utilise une vision par ordinateur avancée, la modélisation 3D et l'analyse prédictive pour analyser les données d'images et de capteurs. Conçue pour des secteurs comme l'énergie et les services publics, elle aide à détecter les problèmes potentiels, à prévoir les besoins de maintenance et à garantir la sécurité et la fiabilité des actifs critiques comme les pylônes de transmission.

Détection d'objets
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DigitalOcean
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DigitalOcean

DigitalOcean est une plateforme d'infrastructure cloud axée sur les développeurs qui simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications. Elle offre une suite complète de produits, y compris des machines virtuelles (Droplets), Kubernetes géré et la plateforme GradientAI, fournissant des ressources GPU puissantes et des outils pour créer et héberger des applications d'IA qui changent le monde, des projets personnels aux grandes entreprises.

Hébergement
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NVIDIA Build
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NVIDIA Build

NVIDIA Build est une plateforme complète pour les développeurs et les entreprises afin de découvrir, personnaliser et déployer des modèles d'IA générative prêts pour la production. Elle propose un vaste catalogue de modèles optimisés, des microservices NVIDIA NIM pour une inférence haute performance et des plans d'application pour accélérer le développement.

Bibliothèque de modèles
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Vast.ai
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Vast.ai

Vast.ai est une plateforme cloud GPU de premier plan offrant un accès à la demande à un vaste réseau de GPU pour les charges de travail d'IA et de machine learning. Elle fournit aux développeurs et aux entreprises une puissance de calcul haute performance à des coûts nettement inférieurs — jusqu'à 80 % de moins que les fournisseurs de cloud traditionnels — via un marché transparent de paiement à l'utilisation.

Location de GPU
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thundercompute
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thundercompute

Thunder Compute propose une plateforme cloud GPU à très bas coût conçue pour les développeurs en IA et en machine learning. Elle fournit des instances GPU à la demande comme les NVIDIA A100 et T4 à des prix jusqu'à 80 % inférieurs à ceux des principaux fournisseurs de cloud. Avec des fonctionnalités telles que la configuration en un clic, l'intégration à VS Code et une scalabilité transparente, elle simplifie considérablement le flux de travail de développement, du prototypage à la production, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

Apprentissage automatique
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Inferless
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Inferless

Inferless est une plateforme GPU sans serveur conçue pour les développeurs afin de déployer des modèles d'apprentissage automatique en quelques minutes. Elle élimine la gestion de l'infrastructure, offrant une mise à l'échelle automatique à partir de zéro pour gérer les charges de travail fluctuantes. La plateforme est optimisée pour des démarrages à froid ultra-rapides et une rentabilité, permettant aux utilisateurs d'économiser jusqu'à 90 % sur les factures de GPU en ne payant que ce qu'ils utilisent.

Déploiement de l'Apprentissage Automatique
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massedcompute
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massedcompute

Massed Compute est une plateforme cloud fournissant des GPU et CPU NVIDIA haute performance à la demande. Elle offre une puissance de calcul flexible, évolutive et abordable pour le développement de l'IA, l'apprentissage automatique et l'analyse de big data, sans contrats à long terme, ciblant les innovateurs et les développeurs.

Apprentissage automatique
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Predibase
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Predibase

Predibase est une plateforme de développement de bout en bout pour l'ajustement fin et le service efficaces de grands modèles de langage (LLM) open source. Elle permet aux utilisateurs de créer des modèles d'IA personnalisés qui surpassent les grands modèles propriétaires comme GPT-4 sur des tâches spécifiques, tout en réduisant considérablement les coûts et la latence d'inférence. La plateforme propose des techniques avancées comme l'ajustement fin par renforcement (RFT) et LoRAX pour un service multi-modèles à haute vitesse.

Apprentissage automatique
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Zeabur
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Zeabur

Zeabur est une plateforme de déploiement (PaaS) alimentée par l'IA, conçue pour les développeurs. Elle permet le déploiement en un clic de n'importe quel projet, y compris le front-end, le back-end, les bases de données et les agents IA, directement depuis le code ou via une IA conversationnelle. Dotée d'un modèle de paiement à l'utilisation, d'une configuration automatique et d'une mise à l'échelle automatique, Zeabur simplifie l'infrastructure cloud, permettant aux développeurs de se concentrer uniquement sur le codage.

Déploiement
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Heurist AI
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Heurist AI

Heurist AI est une infrastructure d'IA décentralisée et full-stack conçue pour l'économie on-chain. Elle fournit aux développeurs une API unifiée pour accéder à de nombreux modèles d'IA et un framework pour construire des agents d'IA composables. En s'appuyant sur un réseau d'infrastructure physique décentralisée (DePIN), Heurist connecte les fournisseurs de GPU aux développeurs d'IA, visant à démocratiser l'accès au calcul d'IA et à favoriser l'innovation dans le Web3.

API
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PPIO
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PPIO

PPIO est une plateforme de cloud computing distribué de premier plan qui fournit une puissance de calcul IA, des API de modèles et des services d'edge computing rentables et performants. Elle offre aux développeurs et aux entreprises des solutions complètes pour les applications d'IA, de vidéo et de métavers, avec des GPU sans serveur, des instances conteneurisées et un accès aux grands modèles de langage et multimodaux populaires.

Hébergement de modèles
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Fireworks AI
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Fireworks AI

Une plateforme haute performance pour les développeurs afin de créer, personnaliser et mettre à l'échelle des applications d'IA générative. Elle offre un moteur d'inférence rapide de pointe, des capacités de réglage fin avancées et un accès à une large gamme de modèles open-source, permettant des solutions d'IA en temps réel et rentables.

Déploiement de modèle
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Spheron
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Spheron

Spheron est un réseau GPU décentralisé (DePIN) qui fournit une puissance de calcul évolutive et rentable pour les charges de travail d'IA/ML. En agrégeant les ressources inutilisées des PC de jeu, des centres de données et des fermes de minage, il offre une alternative résiliente, résistante à la censure et jusqu'à 80 % moins chère que les fournisseurs de cloud traditionnels.

Entraînement de modèle
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HyperAI
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HyperAI

HyperAI est une plateforme cloud GPU hyper-locale basée en Europe, conçue pour rendre le calcul IA de niveau entreprise accessible. Elle offre des GPU NVIDIA A100 et H100 haute performance via des plans flexibles, incluant des instances spot et des serveurs dédiés. En se concentrant sur une faible latence, la conformité des données et un environnement convivial pour les développeurs avec un SDK IA Nvidia pré-installé, HyperAI permet aux développeurs et aux entreprises de construire, entraîner et déployer des modèles d'IA complexes de manière efficace et sécurisée.

Apprentissage automatique
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ClearML GenAI App Engine
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ClearML GenAI App Engine

Une plateforme de niveau entreprise pour déployer, gérer et mettre à l'échelle rapidement des applications d'IA Générative. Elle fournit un plan de contrôle d'infrastructure unifié pour rationaliser le déploiement des LLM, surveiller les performances et optimiser les coûts de calcul, accélérant ainsi l'adoption de la GenAI de manière sécurisée et efficace.

MLOps
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Google Cloud
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Google Cloud

Google Cloud est une suite complète de services de cloud computing qui fournit une infrastructure, une plateforme et des environnements sans serveur. Il excelle dans l'IA/ML avec Vertex AI et Gemini, l'analyse de données avec BigQuery, et offre une infrastructure évolutive et sécurisée pour les entreprises de toutes tailles, des startups aux entreprises mondiales.

Apprentissage Automatique
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Cirrascale Cloud Services
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Cirrascale Cloud Services

Cirrascale fournit des services cloud GPU dédiés et haute performance, conçus pour l'IA à grande échelle, l'apprentissage profond et le calcul haute performance (HPC). Il offre un accès au matériel GPU NVIDIA le plus récent et à une infrastructure évolutive, permettant aux organisations d'entraîner des modèles massifs et d'exécuter des charges de travail de calcul complexes de manière efficace.

Entraînement de modèle
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Clore.ai
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Clore.ai

Clore.ai est une place de marché décentralisée de GPU qui fournit un accès à la demande à un réseau mondial de ressources de calcul haute performance. Elle met en relation les utilisateurs ayant besoin de puissance GPU pour des tâches telles que l'entraînement d'IA, le rendu 3D et les simulations scientifiques avec les propriétaires de matériel cherchant à monétiser leurs serveurs inactifs. La plateforme propose un marché de location flexible, sa propre cryptomonnaie (CLORE) pour les transactions, et un système unique de Preuve de Détention (POH) pour des récompenses et des réductions améliorées, créant un écosystème complet pour le calcul haute performance.

Entraînement de modèle
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aistudio
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aistudio

aistudio est une communauté d'apprentissage et de développement IA tout-en-un de Baidu, alimentée par la plateforme de deep learning PaddlePaddle. Elle fournit aux développeurs un environnement de programmation en ligne gratuit, de la puissance de calcul GPU, de vastes modèles open-source et des ensembles de données pour construire, entraîner et déployer des applications IA de manière transparente.

Notebooks
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Salad
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Salad

Salad est une plateforme cloud de GPU distribuée qui exploite la puissance de calcul inutilisée d'un réseau mondial de PC grand public. Elle offre aux entreprises des ressources GPU à la demande, très abordables et évolutives pour les charges de travail IA/ML, l'entraînement de modèles et l'inférence, réduisant les coûts de calcul jusqu'à 90 % par rapport aux fournisseurs de cloud traditionnels.

Déploiement de modèle
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Juice
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Juice

Juice est une plateforme logicielle uniquement qui active le GPU-sur-IP, vous permettant d'accéder, de partager et de mutualiser les ressources GPU sur n'importe quel réseau standard. Il découple les GPU des machines physiques, transformant n'importe quel nœud CPU en un système accéléré par GPU à la demande, optimisant l'utilisation et réduisant considérablement les coûts pour les charges de travail d'IA et graphiques sans modification de code.

Virtualisation GPU
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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.