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Découvrez les configurations matérielles idéales pour vos applications d'IA en fonction de vos besoins spécifiques.

Les 4 jobs d'IA et leurs recommandations

Entraînement de Modèles Profonds

Idéal pour les réseaux de neurones (CNN, RNN, Transformer).

Entraînement de Modèles Profonds - Détails

Cette approche nécessite une puissance de calcul intense pour entraîner des réseaux de neurones profonds sur des jeux de données volumineux. Voici ce que nous recommandons :

  • GPU : Tesla A100 ou V100
  • CPU : 8-16 cœurs
  • RAM : 64-128 Go
  • Stockage : SSD 1 To ou plus pour gérer les jeux de données volumineux

Inférence de Modèles IA

Exécution de modèles pré-entraînés pour des tâches en temps réel.

Inférence de Modèles IA - Détails

Ce job consiste à effectuer des inférences à partir de modèles pré-entraînés pour des applications en temps réel comme la reconnaissance d'images ou la traduction automatique :

  • GPU : T4 ou V100
  • CPU : 8-16 cœurs
  • RAM : 32-64 Go
  • Stockage : SSD 500 Go pour un accès rapide aux données et aux modèles

Traitement de Données et Prétraitement

Nettoyage et préparation des données avant entraînement.

Traitement de Données et Prétraitement - Détails

Le traitement des données est une étape cruciale avant l’entraînement des modèles d'IA. Cela implique le nettoyage, l'étiquetage et la transformation des données :

  • CPU : 8-16 cœurs pour des calculs parallèles rapides
  • RAM : 32-64 Go pour une gestion fluide des gros volumes de données
  • GPU : Optionnel, sauf pour les tâches spécifiques (ex. : augmentation des données d'image)
  • Stockage : SSD 500 Go pour un traitement rapide des datasets

Développement et Test de Modèles

Développement de modèles et test sur des jeux de données plus petits.

Développement et Test de Modèles - Détails

Cette phase consiste à tester des prototypes de modèles d'IA et à les affiner pour des performances optimales. Les configurations recommandées sont :

  • GPU : T4 ou A100 pour tester les modèles IA rapidement
  • CPU : 4-8 cœurs pour des tests sur des petits datasets
  • RAM : 16-32 Go pour gérer les prototypes légers
  • Stockage : SSD 256 Go pour stocker les modèles et les datasets d'essai

Besoins de Connectivité et Performance

1. Quelle est la bande passante réseau requise ?

La bande passante nécessaire dépend de la quantité de données traitées par votre modèle IA. Pour des modèles gourmands en données, il est recommandé de disposer d'une bande passante élevée, comme une connexion 10 GbE, pour assurer des transferts rapides entre les machines et le stockage.

2. Quelle est l'importance de l'optimisation des GPU ?

Les modèles d'IA les plus complexes, comme les réseaux de neurones profonds, nécessitent des GPU puissants pour réduire les temps de traitement. L'utilisation de CUDA/cuDNN et de frameworks comme TensorFlow ou PyTorch optimise l'utilisation des GPU, permettant un traitement plus rapide des données.

3. Pourquoi la mise à l'échelle automatique est-elle cruciale ?

La mise à l'échelle automatique permet d'ajuster dynamiquement les ressources (CPU, GPU, RAM) en fonction de la charge de travail. Cela est particulièrement utile pour les environnements de production où les besoins peuvent fluctuer rapidement en fonction des utilisateurs ou de la taille des datasets.

4. Quelle est l'importance de la sécurité et de l'isolement des données ?

Les modèles IA traitent souvent des données sensibles. Il est essentiel d'assurer l'isolement des données et de protéger les machines virtuelles avec des mécanismes de sécurité comme le chiffrement et l'authentification multi-facteurs pour garantir la confidentialité et l'intégrité des données.

Simulation de Tarification Horaire

Utilisez les curseurs ci-dessous pour estimer la tarification horaire en fonction des ressources nécessaires :

4 CPUs
1 GPU
32 Go de RAM
10 utilisateurs

Tarification horaire estimée : €0.00