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Calcul - Private AI
Développez l'IA sur des données sensibles avec une traçabilité que votre équipe peut expliquer.
Hivenet aide les équipes à concevoir et à exécuter des workloads Private AI en utilisant la bonne combinaison d'inférence gérée, de calcul GPU, de stockage et de support technique. Apportez vos données, vos exigences de modèle, vos besoins régionaux et votre flux de travail métier. Nous vous aiderons à tracer le chemin de la première phase de test à la production.
RAG
Extraction de documents
Assistants internes
Hébergement de modèles
Flux de travail de données privés
Modèles open source et fondamentaux
Infrastructure basée sur Polycloud
Chemins de déploiement en France, aux Émirats arabes unis et aux États-Unis
Un chemin guidé pour les charges de travail d'IA qui nécessitent plus qu'une clé API.
Certains projets d'IA sont trop sensibles, personnalisés ou importants sur le plan opérationnel pour être intégrés à une API générique. L'Private AI avec Hivenet aide les équipes à aligner le modèle, les données, l'infrastructure, la région de déploiement et le modèle opérationnel avant de passer à la production.
Sélection de modèle
Adaptez la charge de travail à un modèle open source ou fondamental, un chemin de point de terminaison, une configuration GPU ou une option d'inférence gérée.
Préparation des données
Structurez les documents, les ensembles de données ou le matériel de récupération afin que le système d'IA dispose du bon contexte dès le départ.
Chemin d'infrastructure
Choisissez entre l'API d'inférence Hivenet, la location de GPU/CPU, le stockage compatible S3 ou un chemin de déploiement privé en fonction du workload.
Support applicatif
Construisez le flux de travail de l'IA autour d'un cas d'utilisation réel : recherche, révision de documents, extraction, assistants, automatisation du support ou aide à la décision.
Planification du déploiement
Passez du premier test au déploiement contrôlé avec un examen technique, des tests de charge et une planification du support.
Utilisez l'IA là où les outils génériques ne suffisent pas.
Assistants de connaissances internes
Créez des assistants basés sur des documents internes, des politiques, du matériel de support ou des connaissances techniques, avec une infrastructure et un chemin de données plus clairs.
Examen et extraction de documents
Extrayez des champs, des résumés, des dates, des entités, des classifications et des sorties structurées à partir de contrats, factures, dossiers ou documents opérationnels.
RAG sur données privées
Connectez les modèles fondamentaux aux documents commerciaux, aux flux de travail de récupération et aux chemins de stockage contrôlés.
Produits d'IA destinés aux clients
Développez des fonctionnalités d'IA pour les utilisateurs ou les clients lorsque la région, la latence, la qualité et le contrôle du déploiement sont importants.
Flux de travail de conformité et de gestion des risques
Soutenir les flux de travail de filtrage, d'examen, de classification et de surveillance où la gestion des données et l'auditabilité nécessitent une conception minutieuse.
Recherche et aide à la décision
Utilisez l'IA pour résumer, rechercher, comparer ou interpréter des ensembles de données et des documents internes pour les équipes d'experts.
De l'examen de la charge de travail au déploiement contrôlé.
L'Private AI commence par une charge de travail concrète. Nous examinons l'objectif commercial, le parcours des données, l'adéquation du modèle, le niveau de qualité, les besoins en infrastructure et les exigences régionales avant de recommander une approche de développement.
Consultation technique
Partagez le cas d'utilisation, le type de données, le groupe d'utilisateurs, les contraintes de sécurité et les critères de succès.
Adéquation modèle et infrastructure
Identifier si la charge de travail relève de l'API d'inférence, de la location de GPU/CPU, du stockage S3 ou d'une voie de déploiement privée.
Préparation des données
Préparer les documents, les jeux de données, le matériel de récupération ou les données d'application pour les tests et l'évaluation.
Test ciblé
Tester une charge de travail définie avec un modèle, un jeu de données, une région et un objectif de coût spécifiques.
Plan de production
Avancer lorsque la qualité, la latence, le coût, la sécurité et le modèle opérationnel sont pertinents.
L'Private AI connecte les bonnes voies de produits.
Besoin
Voie Hivenet
Meilleure adéquation
Point de terminaison géré pour les modèles fondamentaux
API d'inférence
Vous souhaitez un point de terminaison compatible OpenAI sans gérer la couche de service
Contrôle total de la pile
Location de GPU/CPU
Votre équipe souhaite des instances GPU/CPU et gère le serveur de modèles, le framework et les dépendances
Jeux de données et matériel de récupération
Stockage compatible S3
Vous avez besoin de stockage objet pour les documents, les jeux de données, les entrées de modèle, les sorties générées ou les fichiers de pipeline
RAG sur données privées
Private AI + API d'inférence + Stockage S3
Vous avez besoin d'aide pour concevoir la récupération, la préparation des données, le service de modèles et l'évaluation
Flux de travail d'IA personnalisé
Private AI
Vous avez besoin de conseils sur le choix du modèle, le chemin des données, la logique d'application, le déploiement et la mise en production
Balayez vers la gauche pour en voir plus
Commencez par des chemins de données sécurisés, puis choisissez la pile d'IA.
Les projets d'Private AI impliquent souvent des données qui ne peuvent pas être traitées à la légère. Hivenet aide les équipes à concevoir la charge de travail autour d'un contrôle pratique sur l'emplacement, le chemin d'infrastructure, le modèle d'accès, l'interface opérationnelle et la voie de sortie.
Emplacement
Planifiez les chemins de déploiement dans les régions disponibles, y compris la France, les Émirats arabes unis et les États-Unis, en fonction du produit et de la charge de travail.
Chemin d'infrastructure
Utilisez les chemins d'infrastructure basés sur Policloud pour les charges de travail d'IA, de calcul et de stockage appropriées, au lieu de tout acheminer via les API par défaut des hyperscalers.
Modèle d'accès
Choisissez le bon modèle d'exploitation : point de terminaison géré, location de GPU/CPU, flux de travail de stockage ou voie de déploiement privé.
Interface opérationnelle
Utilisez les outils et interfaces standards là où c'est pris en charge, y compris les modèles d'API compatibles OpenAI, SSH, les outils compatibles S3 et les API documentées.
Voie de sortie
Les interfaces standard, les chemins de modèles open source et les chemins de données clairs réduisent le risque de se retrouver dans une impasse propriétaire.
Infrastructure de niveau entreprise pour les charges de travail d'Private AIs.
L'Private AI avec Hivenet s'exécute sur des chemins d'infrastructure conçus pour les charges de travail sensibles qui nécessitent des performances fiables, une visibilité des coûts et un déploiement régional. La valeur n'est pas la propriété du matériel en tant qu'affirmation. La valeur est un chemin de plateforme de confiance que votre équipe peut évaluer et expliquer.
Capacité soutenue par le Polycloud
L'infrastructure modulaire offre à Hivenet un moyen pratique de placer la capacité plus près de l'énergie, de la région et de la demande de charge de travail.
Chemin de charge de travail fiable
Hivenet aide les équipes à faire correspondre la charge de travail d'IA au bon point de terminaison, à la bonne instance, au bon stockage et au bon modèle de déploiement.
Interfaces standard
Utilisez des interfaces familières telles que les API compatibles OpenAI, SSH, les outils compatibles S3 et les API documentées là où elles sont prises en charge.
Souveraineté pratique
Les chemins de déploiement, les outils standard et les modèles opérationnels clairs facilitent la discussion sur la localisation, l'accès et la sortie avec les clients et les parties prenantes internes.
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 charge de travail attendu.
Révision des données et de l'accès
Vérifiez quelles données sont utilisées, où elles résident, 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.
Tarification basée sur la charge de travail.
La tarification de l'Private AI dépend du cas d'utilisation, de la portée des données, du chemin du modèle, des exigences d'infrastructure, de la région, des besoins de support et du plan de déploiement. Commencez par un examen de la charge de travail afin que Hivenet puisse recommander la bonne approche avant de proposer un devis pour un déploiement.
Composants autogérés
La location de GPU/CPU utilise les tarifs GPU et CPU publiés là où ils sont disponibles.
Inférence gérée
L'API d'inférence utilise une tarification par réplique pour les points de terminaison dédiés une fois que le chemin de tarification public est approuvé.
Support de projet d'Private AI
La tarification peut inclure l'examen de la charge de travail, la planification de l'architecture, le support d'implémentation, l'assistance au déploiement et les conseils de déploiement.
Conçu pour les travaux d'IA sensibles et critiques pour l'entreprise.
Le chemin 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 nécessitant des décisions de déploiement prudentes.
Exemple de charge de travail
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.
Stockage compatible S3
Stockage objet pour les jeux de données, les documents, les sauvegardes et les fichiers de pipeline IA.
workloads IA
Orienter les workloads IA de production vers la bonne solution produit Hivenet.
Foire aux questions
Questions fréquentes
Intégrez une charge de travail 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.
