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.
Inception Labs présente une nouvelle génération de grands modèles de langage à diffusion (dLLM) jusqu'à 10 fois plus rapides et moins chers que les modèles traditionnels. En s'appuyant sur une approche parallèle basée sur la diffusion, il offre une vitesse, une qualité et un contrôle sans précédent pour la génération de texte et de code, idéal pour les applications d'entreprise.
Assistant de Code
Broadcom est un leader technologique mondial qui fournit un portefeuille complet de solutions logicielles d'infrastructure et de semi-conducteurs. Ses produits sont fondamentaux pour construire, faire évoluer et sécuriser les centres de données d'IA et les clouds privés d'IA d'entreprise les plus avancés au monde.
Semi-conducteurs
Nebius est une plateforme cloud haute performance spécialement conçue pour l'IA et l'apprentissage automatique. Elle fournit un accès aux derniers GPU NVIDIA, à des clusters évolutifs avec réseau InfiniBand et à des services entièrement gérés comme Kubernetes et Slurm, permettant un entraînement, un affinage et une inférence de modèles d'IA fluides à n'importe quelle échelle.
Apprentissage automatique
Inferable est une plateforme de développement open-source et auto-hébergeable pour créer des agents et des flux de travail IA fiables, durables et versionnés. Elle permet la création de processus complexes et de longue durée avec des capacités d'intervention humaine (human-in-the-loop), des sorties structurées et une exécution sur site pour une sécurité et un contrôle maximum.
Constructeur d'Agents
Cloudflare est une plateforme cloud de connectivité mondiale offrant une suite complète de services pour la sécurité, la performance et la fiabilité. Elle protège les sites web et les applications contre les menaces en ligne avec son WAF et son atténuation DDoS, accélère la livraison de contenu via son CDN mondial, et fournit une plateforme sans serveur pour que les développeurs puissent construire et déployer des applications, y compris des services alimentés par l'IA à la périphérie.
Serverless
MeshChain est un réseau de calcul décentralisé qui fournit des ressources évolutives et rentables pour l'entraînement de l'IA, l'inférence et le rendu de jeux. En s'appuyant sur un réseau mondial de nœuds distribués, il réduit considérablement les coûts d'infrastructure et accélère les tâches de calcul, rendant la technologie de pointe plus accessible aux développeurs, aux entreprises et aux joueurs.
Entraînement de modèle
Awan LLM est une plateforme API d'inférence LLM économique et sans restriction pour les développeurs et les utilisateurs avancés. Elle offre une génération de jetons illimitée pour un forfait mensuel fixe, éliminant les coûts par jeton. La plateforme donne accès à des modèles populaires comme Meta Llama 3.1 sans censure, fonctionnant sur du matériel propriétaire haute performance.
Plateforme API
Banana était une plateforme GPU sans serveur conçue pour les développeurs d'IA afin de déployer et de mettre à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique pour l'inférence. Elle offrait des fonctionnalités telles que l'autoscaling des GPU, une tarification au coût de calcul et une suite complète d'outils DevOps. Veuillez noter : La plateforme Banana a été officiellement arrêtée le 31 mars 2024 et n'est plus opérationnelle.
Apprentissage automatique
Paperspace est une plateforme de cloud computing haute performance conçue pour l'IA et le Machine Learning. Elle offre un accès sans effort à de puissants GPU cloud, des notebooks Jupyter gérés et une plateforme MLOps complète (Gradient) pour construire, entraîner et déployer des modèles. Idéal pour les développeurs, les data scientists et les entreprises cherchant à accélérer leurs flux de travail IA sans la complexité de la gestion d'infrastructure.
Apprentissage automatique
Float16.cloud est une plateforme GPU sans serveur conçue pour accélérer le développement de l'IA. Elle offre un accès instantané à des GPU H100 haute performance avec une facturation à la seconde, aucune configuration et aucun démarrage à froid. Les développeurs peuvent déployer des LLM open-source, entraîner des modèles et exécuter des charges de travail d'IA directement à partir de scripts Python sans gérer l'infrastructure.
Plateforme en tant que service (PaaS)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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ces termes décrivent différents niveaux de gestion de services dans le cloud computing pour l'IA :
Les composants principaux de l'infrastructure IA travaillent ensemble pour soutenir le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ils incluent généralement :
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.
