Infrastructure d’IA

Qu’est-ce que gmicloud et à quoi sert-il ?

GMI Cloud est un fournisseur d’infrastructure d’IA associé au calcul sur GPU dans le cloud. Ce guide Gmicloud explique le fonctionnement général sans supposer que chaque modèle, option de déploiement ou méthode d’accès est disponible pour tous les visiteurs.

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Visuel Gmicloud représentant une infrastructure de calcul IA interconnectée

Où mène ce lien

gmicloud.online est un guide indépendant, et non le site officiel de GMI Cloud. Les liens d’action ouvrent Synexa, une API distincte de modèles d’IA hébergés. Ils ne créent pas de compte GMI Cloud, ne réservent pas de GPU, ne transfèrent pas de données saisies et ne garantissent pas de quota gratuit. Consultez le catalogue et les conditions en vigueur sur le site de destination avant de continuer.

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définition en une phrase

En bref, GMI Cloud concerne l’accès à des ressources de calcul pour les travaux d’IA ; il ne garantit pas à lui seul qu’un modèle ou une application en particulier soit prêt à l’emploi.

5 min de lecture

comment ça fonctionne

La distinction importante est celle entre disposer de capacité de calcul et obtenir un résultat d’IA finalisé. Les étapes entre les deux dépendent du service et de la charge de travail.

  1. 1

    Définir la charge de travail

    Déterminez si la tâche relève de l’entraînement de modèles, de l’inférence, de l’expérimentation ou d’un autre travail exigeant en ressources GPU. Ce choix détermine les logiciels, la mémoire et la méthode de déploiement nécessaires.

  2. 2

    Préparer l’environnement

    Choisissez un environnement de calcul adapté à la charge de travail, puis installez ou configurez le modèle et les dépendances nécessaires. L’infrastructure cloud fournit un espace où exécuter le travail, mais pas automatiquement une application complète.

  3. 3

    Exécuter et vérifier

    Soumettez les données, surveillez la tâche et vérifiez les résultats ainsi que l’utilisation des ressources. Si les résultats ou les performances n’atteignent pas l’objectif, ajustez la configuration ou la charge de travail avant de considérer le système comme prêt pour la production.

Ce dont une charge de travail a besoin

Il s’agit d’exigences de planification d’une charge de travail, et non de l’affirmation qu’une interface Gmicloud particulière demande chacun de ces éléments.

Obligatoire Facultatif

  • Une tâche d’IA clairement définie et un moyen d’évaluer son résultat

  • Un modèle ou une pile logicielle adaptés à cette tâche

  • Des données d’entrée que vous êtes autorisé à traiter

  • Un plan pour vérifier les besoins en ressources et les conditions du service

  • Un plan de déploiement si d’autres personnes doivent utiliser le résultatfacultatif

Questions connexes

Si vous comparez les façons d’utiliser le calcul pour l’IA plutôt que de le définir, ces guides Gmicloud répondent aux prochaines questions pratiques.

peut / ne peut pas faire

Considérez Gmicloud comme une infrastructure pour exécuter des tâches, et non comme la promesse que chaque étape, de la sélection du modèle à l’obtention d’un produit fini, se déroule automatiquement.

Illustration de ressources GPU distantes prenant en charge une charge de travail d’IA Infrastructure

Étape 1

Calcul pour les charges de travail d’IA

L’infrastructure cloud avec GPU peut fournir des ressources de calcul pour les charges de travail qui bénéficient de l’accélération par GPU. L’avantage pratique est d’accéder à du matériel distant au lieu de posséder et d’entretenir ce matériel localement. La prise en charge d’une charge de travail donnée dépend de l’environnement et des conditions du service.

  • Utile pour évaluer les tâches d’IA gourmandes en ressources
  • Nécessite toujours des logiciels adaptés et une configuration appropriée des charges de travail
Illustration d’un flux de travail de modèle superposé à des ressources de cloud computing Responsabilité

Étape 2

Une plateforme n’est pas un modèle prêt à l’emploi

Disposer de capacités GPU ne signifie pas qu’un modèle est déjà entraîné, précis, autorisé à utiliser vos données ou déployé auprès des utilisateurs. Les équipes restent responsables du choix des logiciels, de l’évaluation des résultats et de la manière dont une application doit gérer les défaillances et les informations sensibles.

  • Vérifiez que le modèle est adapté avant de vous fier à ses résultats
  • Confirmez les capacités actuelles directement auprès du service

qui l’utilise

Le bon choix dépend de votre besoin : une infrastructure de calcul, un outil d’IA prêt à l’emploi ou du matériel que vous contrôlez vous-même.

ou

Option 1

Vous développez ou exploitez des charges de travail d’IA

Envisagez une infrastructure GPU dans le cloud.

Un environnement de calcul distant peut convenir à l’expérimentation, à l’inférence ou au déploiement si votre équipe peut configurer et évaluer les logiciels qui y sont exécutés.

ou

Option 2

Vous souhaitez obtenir un résultat à l’aide d’un outil d’IA

Envisagez une application conçue pour une tâche précise.

Un outil prêt à l’emploi peut être un meilleur point de départ si vous n’avez pas besoin de gérer les modèles, les environnements et les ressources de calcul.

ou

Option 3

Vous avez besoin d’un contrôle direct sur le matériel physique

Évaluez les GPU gérés localement.

Posséder du matériel implique d’autres compromis en matière de maintenance, de capacité et d’exploitation ; ce n’est pas la même décision que de choisir un service cloud.

Limites à vérifier

1

Aucune liste universelle de fonctionnalités

Une définition générale ne permet pas de confirmer quels GPU, régions, modèles ou méthodes de déploiement sont actuellement proposés.

Que faire à la place

Consultez la documentation actuelle du fournisseur pour connaître la fonctionnalité spécifique dont votre charge de travail a besoin.

2

Aucun résultat garanti

Le simple accès à des ressources informatiques ne permet pas d'établir la précision du modèle, la qualité des résultats ou des performances acceptables.

Que faire à la place

Testez une charge de travail représentative et évaluez ses résultats selon vos propres critères.

3

Aucune approbation automatique des données

La disponibilité de l'infrastructure ne permet pas de déterminer si vos données peuvent être téléversées ou traitées conformément à vos obligations.

Que faire à la place

Examinez les exigences relatives au traitement des données et les conditions de service applicables avant de soumettre des données sensibles.

Découvrez une option d'API de modèle distincte

Si la gestion d'une infrastructure GPU n'est pas votre objectif, le lien ouvre Synexa, une API de modèle hébergée distincte. Consultez son catalogue de modèles actuel, les exigences liées au compte et les tarifs ; il ne s'agit pas d'un compte GMI Cloud ni de la continuation de ce guide.

Commencez par le résultat dont vous avez besoin

  • Définissez votre tâche avant de choisir un outil.
  • Vérifiez les fonctionnalités disponibles à destination.
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sa propre FAQ

GMI Cloud est associé à une infrastructure GPU cloud pour les charges de travail d'IA. En pratique, une infrastructure cloud fournit un emplacement distant pour exécuter des tâches informatiques ; elle ne fournit pas à elle seule une application d'IA finalisée et validée.

Un GPU est un processeur, tandis qu'un service cloud fournit un accès à des ressources informatiques ainsi qu'un environnement pour les utiliser. GMI Cloud désigne le service dans cette distinction, et non un processeur physique unique.

La capacité de calcul et la création d'un modèle sont deux choses différentes. Une équipe a toujours besoin d'un modèle ou d'un processus d'entraînement approprié, de données adaptées, d'une configuration logicielle et d'un moyen d'évaluer les résultats.

Ce service peut convenir aux développeurs ou aux équipes qui prévoient des travaux d’IA nécessitant une forte puissance de calcul GPU, sans gérer eux-mêmes tout le matériel. Une personne qui a seulement besoin d’un résultat final sera peut-être mieux servie par une application d’IA dédiée à sa tâche.

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