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Infrastructure Cloud : Solutions Cloud personnalisées pour vos initiatives Gen AI

Dans le monde évolutif de l'IA, la bonne infrastructure fait toute la différence.Iguane Solutions offre à l'IAKUBE by IG1 a solution Kubernetes optimisée pour gérer les calculs intensifs, les données volumineuses et les algorithmes complexes requis par les charges de travail d'IA.La solution Kubernetes est optimisée pour gérer les calculs intensifs, les données volumineuses et les algorithmes complexes requis par les charges de travail d'IA.Imaginez vos modèles d'IA s'entraînant à la vitesse de l'éclair, évoluant sans effort et fonctionnant en toute sécurité avec un minimum de temps d'arrêt. Nos clusters, équipés des derniers GPU et TPU, d'une gestion avancée des ressources et d'une stack logicielle complète spécifique à l'IA, font de cet objectif une réalité. Que vous développiez des applications d'IA de pointe ou que vous déployiez des modèles à grande échelle, notre infrastructure offre les performances, l'efficacité et la sécurité dont vous avez besoin. Rejoignez Iguane Solutions et renforcez vos initiatives en matière d'IA avec une infrastructure aussi intelligente et dynamique que vos solutions.

 KUBE by IG1 pour IA : Avantages principaux

Performance supérieure


Nos clusters GenAI sont équipés de puissants GPU et TPU, permettant d'accélérer l'entraînement et le déploiement des modèles. L'intégration native des GPU NVIDIA avec Kubernetes améliore les capacités du matériel, réduisant considérablement les temps de traitement et améliorant les performances globales. Il en résulte une exécution efficace et efficiente des charges de travail d'IA sur KUBE by IG1.

Gestion améliorée des ressources

Nos clusters utilisent des ordonnanceurs Kubernetes avancés et des mécanismes d'autoscaling pour allouer dynamiquement des ressources, garantissant une utilisation et une efficacité optimales. Des fonctionnalités telles que l'affinité des nœuds, les taints/tolérances et la priorité pod garantissent que les charges de travail critiques de l'IA obtiennent les ressources dont elles ont besoin. L'isolation des ressources à l'aide d'espaces de noms, de cgroups et de classes QoS garantit une distribution équitable et des performances prévisibles, en minimisant la contention des ressources et en maximisant l'efficacité.

Stack logicielle spécialisée


Nos clusters d'IA sont pré-équipés de frameworks d'IA optimisés tels que TensorFlow, PyTorch, vLLM et TGI pour l'utilisation des GPU/TPU. Les outils de développement intégrés tels que Jupyter Notebooks et Kubeflow facilitent l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données au déploiement des modèles. Le traitement avancé des données, les solutions de stockage et les outils de gestion des modèles garantissent l'efficacité, la reproductibilité et l'évolutivité de vos projets d'IA, offrant ainsi un environnement complet pour l'innovation en matière d'IA. Pour intégrer de manière transparente l'IA dans vos applications à l'aide d'OpenAI, nous proposons un service avec une API compatible avec OpenAI, ce qui permet à toute application développée avec OpenAI de fonctionner immédiatement avec ce site géré stack.

Performance supérieure

Matériel haute performance

  • GPU et TPU : Nos clusters sont équipés de GPU (Graphics Processing Units) et de TPU (Tensor Processing Units) de pointe provenant de leaders du secteur tels que NVIDIA. Ces accélérateurs sont spécifiquement conçus pour gérer les calculs intensifs nécessaires à l'apprentissage et à l'inférence des modèles d'IA.
  • Mémoire à large bande passante : L'utilisation de la mémoire à large bande passante (HBM) dans les GPU améliore considérablement le débit des données, garantissant un traitement plus rapide des données et une latence réduite.

Intégration native

  • GPUs to Pods : Exposez le nombre de GPU sur chaque nœud de votre cluster à vos pods Kubernetes pour exécuter des conteneurs compatibles avec les GPU dans votre Kubernetes cluster.
  • Le meilleur réseau de sa catégorie : Basé sur le modèle réussi de KUBE by IG1, nous utilisons metalLB directement connecté au réseau central dans la configuration BGP, ce qui garantit que toutes les opérations d'IA sont exécutées avec une rapidité et une efficacité optimales.

Gestion améliorée des ressources

Allocation dynamique des ressources


  • Planificateur Kubernetes amélioré : Nos clusters utilisent un planificateur Kubernetes avancé, optimisé pour les charges de travail d'IA. Ce planificateur donne la priorité aux ressources GPU et TPU, garantissant que les tâches d'IA reçoivent la puissance de calcul nécessaire. Il alloue intelligemment les ressources en fonction des caractéristiques de la charge de travail, en minimisant les temps morts et en maximisant l'utilisation.
  • Affinité des nœuds et tolérances : Nous mettons en œuvre des règles d'affinité entre les nœuds et des tolérances pour garantir que des charges de travail spécifiques sont programmées sur les nœuds appropriés. Cela permet d'isoler les charges de travail d'IA sur des nœuds dotés d'un matériel spécialisé et d'éviter les conflits de ressources avec les charges de travail non liées à l'IA.
  • Pod Priorité et préemption : Nos clusters exploitent les fonctionnalités de priorité et de préemption de Kubernetes ( pod ) pour garantir que les charges de travail d'IA critiques bénéficient d'un accès prioritaire aux ressources. Les pods de moindre priorité peuvent être préemptés afin de libérer des ressources pour les tâches de priorité supérieure, ce qui garantit l'exécution en temps voulu des travaux d'IA importants.
  • Définitions de ressources personnalisées (CRD) : Nous utilisons les CRD pour étendre les capacités de Kubernetes, permettant la gestion de ressources personnalisées spécifiques aux charges de travail d'IA, telles que des configurations GPU spécialisées ou des artefacts de modèles d'IA.

Mise à l'échelle automatique

  • Horizontal Pod Autoscaler (HPA) : Le HPA ajuste dynamiquement le nombre de répliques pod en fonction des mesures observées en matière de CPU, de mémoire ou de mesures personnalisées. Cela garantit que vos applications d'intelligence artificielle peuvent être mises à l'échelle pendant les pics de charge et mises à l'échelle pendant les périodes creuses, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et les coûts.
  • Vertical Pod Autoscaler (VPA) : Le VPA ajuste automatiquement les demandes et les limites de CPU et de mémoire pour vos pods sur la base de l'utilisation historique. Cela garantit que chaque pod dispose de la bonne quantité de ressources allouées, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant le gaspillage des ressources.
  • Cluster Autoscaler : Le Cluster Autoscaler ajuste automatiquement la taille de votre Kubernetes cluster en fonction des besoins en ressources de vos charges de travail d'IA. Il ajoute des nœuds lorsqu'il y a des pods en attente qui ne peuvent pas être planifiés en raison de contraintes de ressources et supprime des nœuds lorsqu'ils sont sous-utilisés.


Isolement des ressources


  • Namespaces et quotas de ressources : Les espaces de noms Kubernetes sont utilisés pour isoler logiquement différents projets ou équipes d'IA au sein du même cluster. Des quotas de ressources sont appliqués pour garantir une répartition équitable des ressources et empêcher un projet unique de monopoliser les ressources cluster .
  • Groupes de contrôle (cgroups) : Les groupes de contrôle sont utilisés pour allouer, hiérarchiser et limiter les ressources de l'unité centrale et de la mémoire pour les charges de travail de l'IA. Cela permet de s'assurer que chaque charge de travail fonctionne dans les limites des ressources qui lui sont allouées, en évitant les conflits de ressources et en garantissant des performances prévisibles.
  • Classes QoS : Les classes de qualité de service (QoS) de Kubernetes (Guaranteed, Burstable, BestEffort) sont utilisées pour gérer l'allocation des ressources et la priorité des pods d'IA. Les charges de travail critiques de l'IA peuvent se voir attribuer une QoS garantie pour s'assurer qu'elles ont toujours accès aux ressources nécessaires.

Stack logicielle spécialisée

Frameworks d'IA préinstallés


  • TensorFlow : TensorFlow préinstallé avec prise en charge GPU/TPU, y compris TensorFlow Serving pour un déploiement efficace des modèles. L'intégration de TensorFlow avec Kubernetes permet un entraînement distribué et un réglage des hyperparamètres, ce qui optimise les performances du modèle.
  • PyTorch : PyTorch préinstallé avec prise en charge des GPU/TPU, y compris TorchServe pour un service de modèle évolutif et efficace. La flexibilité de PyTorch et ses capacités de graphes de calcul dynamiques en font un outil idéal pour la recherche et la production.
  • ONNX Runtime : Le Runtime ONNX permet l'exécution de modèles formés dans différents cadres, favorisant l'interopérabilité et la flexibilité dans le déploiement des modèles. Il est optimisé pour les performances sur différents accélérateurs matériels.

Outils de développement pour l'IA

Vous envisagez de créer vos propres modèles ? Vos professionnels de la science des données et du Machine Learning apprécieront grandement le déploiement et la gestion d'outils et de services populaires compatibles avec Kubernetes.

  • Carnets Jupyter : Les carnets Jupyter intégrés offrent un environnement interactif pour l'exploration des données, le développement de modèles et l'expérimentation. Les notebooks peuvent être directement connectés aux pods Kubernetes avec accès GPU/TPU, rationalisant ainsi le flux de travail de développement.
  • Kubeflow : Kubeflow est une plateforme complète d'apprentissage automatique sur Kubernetes, qui prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de la préparation des données à l'entraînement des modèles, en passant par le réglage, le déploiement et la surveillance. Elle comprend des composants tels que Kubeflow Pipelines pour l'orchestration des flux de travail et Katib pour le réglage des hyperparamètres.
  • MLflow : Intégration avec MLflow pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et le déploiement des modèles d'IA. MLflow fournit une interface unifiée pour gérer le cycle de vie de l'intelligence artificielle de bout en bout, en garantissant la reproductibilité et la collaboration.

Formation et déploiement du modèle


  • TFJob et PyTorchJob : Des contrôleurs Kubernetes personnalisés (TFJob et PyTorchJob) sont utilisés pour gérer les tâches d'entraînement distribuées pour TensorFlow et PyTorch, respectivement. Ces contrôleurs gèrent l'orchestration des configurations d'entraînement à plusieurs travailleurs, garantissant une utilisation efficace des ressources.
  • Seldon Core : Seldon Core est utilisé pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des milliers de modèles d'apprentissage automatique sur Kubernetes. Il prend en charge différents formats de modèles et offre des fonctionnalités avancées telles que les tests A/B, les déploiements canary et l'explicabilité des modèles.
  • KFServing : KFServing fournit un moyen natif de Kubernetes pour déployer et servir des modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge plusieurs cadres et garantit une évolutivité, des performances et une sécurité élevées pour l'inférence des modèles.

Outils DataOps et MLOps


  • Airflow : Apache Airflow est utilisé pour orchestrer des flux de travail d'IA complexes, y compris l'ingestion de données, le prétraitement, l'entraînement et le déploiement. L'approche DAG d'Airflow garantit une exécution fiable et reproductible des flux de travail.
  • DVC (Data Version Control) : Intégration avec DVC pour le contrôle des versions des ensembles de données et des modèles, permettant la reproductibilité et la collaboration dans les projets d'IA. DVC s'intègre de manière transparente à Git, fournissant un système de contrôle de version pour les données et les modèles.
  • Kubeflow Pipelines : Kubeflow Pipelines fournit une plateforme pour construire, déployer et gérer des flux de travail de ML de bout en bout. Ils prennent en charge les composants réutilisables et facilitent le partage des flux de travail au sein des équipes.

Visualisation et suivi


  • TensorBoard : TensorBoard intégré pour visualiser les mesures d'entraînement, les graphiques de modèles et les profils de performance. TensorBoard facilite le suivi et le débogage des processus d'apprentissage des modèles.
  • Grafana : Les tableaux de bord Grafana fournissent des informations en temps réel sur les performances de cluster , l'utilisation des ressources et les métriques des charges de travail d'IA. Les tableaux de bord personnalisables permettent de surveiller des mesures spécifiques pertinentes pour les charges de travail d'IA.


Gestion des modèles d'IA


  • Registre des modèles : Un registre de modèles centralisé pour le suivi des versions des modèles d'IA, ainsi que des métadonnées telles que les paramètres de formation, les mesures d'évaluation et l'historique du déploiement. Cela permet d'assurer la traçabilité et de faciliter la gestion des modèles tout au long de leur cycle de vie.
  • Tests A/B et déploiements canari : Prise en charge des tests A/B et des déploiements canari pour expérimenter différentes versions de modèles en production, en veillant à ce que seuls les modèles les plus performants soient entièrement déployés.

Inside Look :
Événement Kubernetes au bureau d'Iguane Solutions à Paris

REX de Cyril Janssens, CTO d'EasyBourse, qui s'est appuyé sur l'expertise d'Iguane Solutions pour optimiser son infrastructure et présentation de nos travaux sur lessolutions managées sur Kubernetes : KUBE by IG1.

Voir la vidéo

" Avec notre ancien partenaire, notre capacité de croissance s'était arrêtée.... Opter pour Iguane Solutions nous a permis de multiplier notre performance globale par au moins 4. "

Cyril Janssens

CTO, easybourse

Témoignages

KUBE by IG1

KUBE by IG1 pour IA : Caractéristiques principales

Kubernetes managé automatisé, fiable et flexible pour une efficacité et une prise en charge optimisées de votre cloud .

CI/CD

Forge livrée par défaut et CI/CD

Configuration préétablie qui rationalise le développement de logiciels en automatisant les processus d'intégration et de déploiement, améliorant ainsi l'efficacité et la cohérence des flux de travail des projets.

LoadBalancer en libre-service sur site

Il offre un contrôle rationalisé et orienté vers l'utilisateur sur la distribution du trafic, améliorant ainsi les performances et la fiabilité des applications au sein d'une infrastructure sur site.

Libre-service sur site PersistentVolumes

Permettre une gestion souple et autonome des ressources de stockage, adaptée aux besoins spécifiques des applications, tout en préservant la persistance et la fiabilité des données.

Professional Services

Support 24 / 7 via slack

Offre l'avantage d'une assistance immédiate, 24 heures sur 24, garantissant une résolution rapide des problèmes et des opérations ininterrompues pour les entreprises.

Automatisation

Déploiements et mises à jour automatisés

Améliorez l'efficacité opérationnelle en garantissant des déploiements d'applications cohérents et sans erreur et en maintenant les dernières mises à jour de sécurité et de performance sans intervention manuelle.

Kube by IG1 feature Showdown

Kube by IG1 vs. Kubernetes sur Cloud Public : L'affrontement des fonctionnalités

Kube by IG1 Comparaison approfondie des fonctionnalités des solutions on premise et des solutions sur Cloud Public

KUBE by IG1 pour IA


Kubernetes sur site

Obtenir un devis

Kubernetes sur Cloud Public

Kubernetes sur le marché du Cloud public

Fonctionnalités de Kubernetes

Équilibreur de charge illimité

kubect1 Interface pour les développeurs

Volumes persistants multi-écriture

Cryptage du stockage

RBAC avec OIDC

Soutien aux serveurs physiques

Load Balancing avec ingress
"Services de type LoadBalancer offerts par MetalLB".

Partage d'IP pour utiliser une seule IP publique

Uniquement sur Google GKE

Volume persistant multi-écrit sur SSD

Sauvegarde de la topologie de Cluster

Uniquement sur Google GKE

Cluster Migration

Gestion de CI/CD

Exportation du journal

SLA de 99,95 % et assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7

Professional Services

Votre partenaire de transformation : Naviguez avec nous dans la révolution GenAI

Naviguez dans la révolution de l'IA avec Iguane Solutions comme partenaire clé. Nous fournissons des solutions sur mesure en matière d'intelligence artificielle. AI sur mesure, en mettant l'accent sur l'affinement des modèles, la génération améliorée par récupération (RAG), et plus encore. Spécialisés dans les environnements sur site, nous proposons des déploiements sécurisés et personnalisables. Un partenariat avec nous transforme votre modèle d'entreprise et améliore l'expérience des équipes et des clients. Donnez à votre organisation les moyens d'atteindre un succès durable et libérez votre plein potentiel à l'ère de l'IA générique.

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Embarquez pour votre voyage DevOps avec Iguane Solutions et faites l'expérience d'une transformation qui s'aligne sur les normes les plus élevées d'efficacité et d'innovation. Notre équipe d'experts est prête à vous guider à chaque étape, de la consultation initiale à la mise en œuvre complète. Que vous cherchiez à affiner vos processus actuels ou à construire un nouvel environnement DevOps à partir de zéro, nous avons l'expertise et les outils pour y parvenir. Contactez-nous dès aujourd'hui pour planifier votre consultation gratuite ou pour en savoir plus sur la façon dont nos solutions DevOps sur mesure peuvent bénéficier à votre organisation. Laissez-nous vous aider à atteindre de nouveaux niveaux de performance et d'agilité. N'attendez pas, faites dès maintenant le premier pas vers une infrastructure plus dynamique et plus réactive.

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