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Workloads d'IA sur Hivenet
Modèles open source, RAG et workloads d'IA en production. Le bon chemin d'infrastructure pour chaque cas.
Hivenet offre aux équipes des points d'accès d'inférence gérés, des ressources de calcul GPU et CPU, un support IA privé et des chemins de stockage pour les workloads d'IA qui nécessitent des performances fiables, des dépenses prévisibles et une souveraineté pratique sur une infrastructure soutenue par Policloud.
Modèles open source
Workloads de modèles fondamentaux
Inférence gérée
Calcul GPU/CPU
RAG
Fine-tuning
Hébergement de modèles
Stockage compatible S3
Options de déploiement en France, aux Émirats arabes unis et aux États-Unis
Partez des besoins de votre projet IA.
Choisissez entre l’inférence gérée, les ressources GPU/CPU administrées par votre équipe, l’accompagnement Private AI et le stockage compatible S3, selon les besoins de votre projet et ce que votre équipe souhaite gérer.
Point de terminaison géré
Je veux remplacer ou réduire les appels API.
Utilisez Hivenet Inference Service pour des points de terminaison compatibles OpenAI servant des modèles open source et fondamentaux sans avoir à gérer la pile vous-même.
Infrastructure brute
Je veux gérer ma propre pile IA.
Utilisez la location de GPU/CPU avec Hivenet lorsque votre équipe a besoin d'instances RTX 5090 ou vCPU pour vLLM, TGI, SGLang, llama.cpp, PyTorch, les notebooks ou les pipelines personnalisés.
Private AI
J'ai besoin d'aide pour développer une IA sur des données sensibles.
Utilisez Private AI lorsque le projet nécessite une sélection de modèle, une préparation des données, une planification du déploiement ou un accompagnement sur les exigences de confidentialité, de localisation des données et les besoins métier.
Données et stockage
J'ai besoin d'un endroit pour stocker des jeux de données et des documents.
Utilisez un stockage compatible S3 pour les jeux de données, les magasins de documents, les sauvegardes, les médias, les sorties générées et les artefacts de pipeline IA.
Workloads IA que Hivenet est conçu pour prendre en charge.
Inférence en production
Servez des modèles fondamentaux pour des tâches de production telles que la synthèse, l'extraction structurée, la classification, l'automatisation du support, l'assistance au code et les outils internes.
RAG
Créez des workflows de génération augmentée par récupération (RAG) qui connectent les modèles à vos documents, base de connaissances, contenu de support ou données internes.
Hébergement de modèles
Hébergez des points de terminaison de modèle sur une inférence gérée ou un calcul auto-géré, selon la part de la couche de service que votre équipe souhaite opérer.
Fine-tuning et expérimentations
Exécutez des notebooks, des tâches LoRA ou QLoRA, des tests de modèles et des workflows d'adaptation sur des instances GPU contrôlées par votre équipe.
Extraction structurée
Extrayez les dates, entités, catégories, champs et sorties structurées des documents, messages, enregistrements et workflows métier.
Workflows agentiques
Concevez des workflows d'IA utilisant la récupération, les appels d'outils et l'exécution contrôlée. Hivenet peut vous aider à définir l'infrastructure, les données et le chemin du modèle lorsque le workflow nécessite une conception minutieuse.
Exécutez les workloads de modèles là où ils sont adaptés à la tâche.
Hivenet privilégie les workloads de modèles pratiques. Toutes les tâches n’exigent pas un modèle de pointe. Commencez par la famille de modèles, puis choisissez l'inférence gérée ou la location de GPU/CPU en fonction du modèle d'exploitation souhaité par votre équipe.
Qwen
Excellent point de départ pour l'extraction structurée, le RAG, les tâches multilingues et l'automatisation des flux de travail de production.
Llama
Famille de modèles largement adoptée pour le RAG, la synthèse, les assistants, les outils internes et les expériences de service de modèles.
Mistral
Utile pour le suivi d'instructions, la synthèse, l'outillage et les charges de travail d'IA européennes où le déploiement ouvert est important.
Modèles distillés DeepSeek
Des variantes distillées appropriées peuvent prendre en charge les flux de travail de type raisonnement lorsque la taille du modèle correspond au matériel et à l'objectif de latence.
Modèles compacts et efficaces
Utilisez Falcon, Gemma, Phi et les classes de modèles similaires lorsque le rapport coût-performance et le débit sont plus importants que la taille maximale du modèle.
Choisissez la part de la pile d'IA que vous souhaitez opérer.
Besoin
La meilleure voie
Ce que Hivenet gère
Ce que votre équipe gère
Point de terminaison compatible OpenAI
Inference Service
Point de terminaison, couche de service, répliques, métriques, placement régional
Prompts, logique applicative, évaluations, intégration
Contrôle total sur la pile
Location de GPU/CPU
Infrastructure GPU/CPU, facturation, options de région
Serveur de modèles, framework, mise à l'échelle, observabilité, dépendances
Système d'IA sur des données sensibles
IA privée
Planification guidée, support modèle/données/déploiement
Exigences métier, décisions du propriétaire des données, examen et adoption
RAG sur des documents privés
Inference Service + stockage S3 / Private AI
Point de terminaison du modèle et chemin de stockage, lorsque pris en charge
Qualité des documents, autorisations, conception de la récupération, évaluations
Fine-tuning ou expériences
Location de GPU/CPU
Infrastructure GPU/CPU
Pile d'entraînement, ensembles de données, notebooks, points de contrôle
Faites glisser vers la gauche pour en voir plus
Adaptez le workload aux considérations économiques appropriées.
Les coûts de l'IA augmentent rapidement lorsque chaque tâche utilise une API de pointe ou une infrastructure surdimensionnée. Hivenet aide les équipes à tester quelles charges de travail conviennent aux modèles fondamentaux, aux points de terminaison dédiés, au calcul GPU RTX ou à un accompagnement Private AI.
Inférence gérée
Capacité dédiée prévisible
La tarification par réplique convient parfaitement aux workloads de production stables qui nécessitent une visibilité des coûts et un placement régional.
Location de GPU/CPU
Contrôle complet de la pile
Louez des instances RTX 5090 ou vCPU lorsque votre équipe souhaite exploiter le serveur de modèles et ajuster l'environnement directement.
Stockage
Ensembles de données et données de récupération
Utilisez un stockage compatible S3 pour les documents, les ensembles de données, les entrées de modèle, les sorties générées et les artefacts de pipeline d'IA.
IA privée
Accompagnement guidé pour les projets complexes
Collaborez avec Hivenet lorsque la charge de travail nécessite une gestion des données plus robuste, une planification architecturale ou un support de déploiement personnalisé.
Une infrastructure pour vos charges de travail IA en production.
Hivenet s’appuie sur l’infrastructure Policloud pour les charges de travail IA qui nécessitent des performances fiables, des coûts prévisibles et des options de déploiement régional clairement définies.
Capacité fondée sur Policloud
L’infrastructure modulaire permet à Hivenet de placer la capacité de calcul en fonction des ressources énergétiques, des régions et des besoins des charges de travail.
Fiabilité pour les usages professionnels
Hivenet est conçu pour les charges de travail qui exigent des performances prévisibles, un accès stable et un fonctionnement transparent.
Interfaces standard
Utilisez des interfaces familières : API, SSH, outils compatibles S3 et interfaces compatibles OpenAI, selon les fonctionnalités prises en charge.
Maîtrise du déploiement et des accès
Des options de déploiement, des outils standard et des modes de fonctionnement clairs facilitent les décisions sur la localisation, les accès et la migration vers une autre solution.
Conçu pour les usages de l’IA en production.
Les services IA de Hivenet sont conçus pour les tâches que les équipes exécutent déjà : automatisation documentaire, outils de recherche dans les connaissances internes, extraction, synthèse, assistance et expérimentation de modèles.
Exemple de workload
Extraction de données à partir de documents
Par exemple, une équipe peut tester un modèle d’IA sur un échantillon de documents métier, vérifier les champs extraits et choisir un mode de déploiement adapté à ses données et à ses besoins opérationnels.
Exemple d'équipe
Équipes IA dont les dépenses d’API augmentent
Une option pour les équipes qui utilisent déjà des API de LLM en production et recherchent une capacité dédiée aux coûts prévisibles.
Choisissez le service adapté à votre projet IA.
Hivenet Inference Service
Points de terminaison gérés compatibles OpenAI pour les modèles fondamentaux.
Location de GPU/CPU
Instances GPU et CPU pour les équipes qui souhaitent opérer leur propre pile IA.
Private AI
Projets d’IA accompagnés pour les données sensibles, les déploiements personnalisés et les processus métier complexes.
Stockage compatible S3
Stockage objet pour les jeux de données, les documents, les sauvegardes et les fichiers de pipeline IA.
Foire aux questions
Questions fréquentes
Confiez une première charge de travail IA à Hivenet.
Présentez votre charge de travail, vos besoins en modèles, le parcours de vos données, vos exigences régionales et votre objectif de coût. Nous vous aiderons à choisir entre l’inférence gérée, la location de GPU/CPU, Private AI et le stockage.
