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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
Ce que les équipes exécutent réellement sur Compute.
Certains projets d'IA sont trop sensibles, personnalisés ou stratégiquement importants pour être intégrés à une API générique. Private AI avec Hivenet aide les équipes à harmoniser le modèle, les données, l'infrastructure, la région de déploiement et le modèle opérationnel avant de passer à la production.
Point de terminaison géré
Je veux remplacer ou réduire les appels API.
Utilisez l'API d'inférence Hivenet 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 4090, 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 l'Private AI lorsque le projet nécessite une sélection de modèle, une préparation des données, une planification du déploiement, ou un accompagnement sur les exigences en matière de confidentialité, de résidence et d'affaires.
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. Pas chaque tâche n'exige 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
API d'inférence
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
API d'inférence + 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 chemin d'Private AI guidé.
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 4090, 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 workload nécessite une gestion des données plus robuste, une planification architecturale ou un support de déploiement personnalisé.
Testez avant de vous engager.
Un projet d'IA privé doit être évalué en fonction de vos données réelles, de votre niveau de qualité, de votre objectif de latence, de votre objectif de coût et de vos contraintes de déploiement. L'objectif est de valider le flux de travail avant de l'étendre.
Évaluation de la qualité
Testez le modèle avec des invites réelles, des documents, des résultats attendus et des critères d'évaluation.
Adéquation coût-performance
Comparez les options d'inférence gérée, de location de GPU/CPU et de déploiement privé en fonction du volume de workload attendu.
Révision des données et de l'accès
Vérifiez quelles données sont utilisées, où elles sont stockées, qui peut y accéder et comment le système doit être exploité.
Préparation à la production
Examinez la surveillance, les besoins de support, le risque de déploiement, l'adoption par les utilisateurs et les exigences d'approvisionnement avant de passer à l'échelle.
Conçu pour les projets d'IA sensibles et critiques pour l'entreprise.
Le parcours d'Private AI de Hivenet est conçu pour les équipes travaillant avec des connaissances internes, des documents commerciaux, des flux de travail réglementés et des systèmes d'IA qui nécessitent des décisions de déploiement prudentes.
Exemple de workload
Flux de travail de documents privés
Une équipe apporte des documents internes, des cibles d'extraction et des exigences régionales. Hivenet aide à tester la qualité du modèle, la préparation des données, le chemin d'infrastructure et l'adéquation du déploiement.
Exemple d'équipe
Équipes qui ne peuvent pas tout envoyer à une API par défaut
Convient parfaitement aux entreprises ayant des données sensibles, des obligations envers leurs clients, des exigences juridictionnelles ou des exigences de qualité spécifiques à leur flux de travail.
Découvrir les parcours produits derrière l'Private AI.
API d'inférence Hivenet
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.
Charges de travail IA
Orienter les charges de travail IA de production vers la bonne solution produit Hivenet.
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
Intégrez une workload d'Private AI à Hivenet.
Partagez le cas d'utilisation, le type de données, les besoins du modèle, les exigences régionales et les critères de succès. Nous vous aiderons à déterminer si la meilleure voie est l'inférence gérée, la location de GPU/CPU, le stockage S3 ou un projet d'Private AI.
