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En bref
L'exécution de charges de travail d'IA à grande échelle est avant tout un problème d'infrastructure. Ces deux dernières années ont vu l'émergence de nombreux fournisseurs de cloud GPU qui se livrent une concurrence féroce sur les prix et l'accès au matériel, ce qui est une bonne nouvelle pour les équipes développant des produits d'IA. Cependant, la multiplication des options n'a pas simplifié le choix.
L'exécution de charges de travail d'IA à grande échelle est avant tout un problème d'infrastructure. Ces deux dernières années ont vu l'émergence de nombreux fournisseurs de cloud GPU qui se livrent une concurrence féroce sur les prix et l'accès au matériel, ce qui est une bonne nouvelle pour les équipes développant des produits d'IA. Cependant, la multiplication des options n'a pas simplifié le choix.
Le choix du fournisseur idéal dépend de votre projet, de la taille de votre équipe, de l'importance accordée à la conformité et du niveau de gestion opérationnelle que vous souhaitez assurer vous-même. Ces dix plateformes sont celles où se prennent généralement ces décisions.
Amazon Web Services reste la solution privilégiée de nombreuses entreprises, car son infrastructure y est déjà hébergée. La plateforme a développé ses propres puces d'IA, Trainium pour l'entraînement et Inferentia pour l'inférence, notamment pour réduire sa dépendance aux fournisseurs Nvidia. Elle utilise Bedrock pour accéder aux modèles de base et SageMaker pour créer et déployer des modèles personnalisés.
AWS n'est pas forcément la solution la plus é...
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