Notre plateforme d'IA complète, conçue avec des solutions matérielles et logicielles, est construite pour fournir une intégration transparente, offrant une stack complète prête à être déployée sur site ou sur le site cloud. Des puissants GPU Nvidia et du matériel prêt pour cloud, aux outils d'orchestration intelligents et aux modèles d'IA avancés, la stack d'IG1 garantit des implémentations efficaces et évolutives sur GenAI . Nous offrons des configurations flexibles adaptées à vos besoins, permettant un déploiement rapide et une productivité immédiate avec vos initiatives basées sur l'IA.
Libérez tout le potentiel de l'IA grâce à notre stack multicouches, qui intègre de manière transparente le matériel, les services de modélisation, l'orchestration et les capacités LLM. De l'infrastructure au déploiement et à la gestion, nous fournissons une solution complète pour alimenter vos innovations basées sur l'IA.
Exploitez tout le potentiel de vos solutions d'IA grâce à notre plateforme complète et multicouches. Intégrant de manière transparente du matériel de pointe, des services de modélisation avancés et une orchestration complète de l'IA, nous fournissons une assistance de bout en bout - dudéploiement de l'infrastructure à l'ajustement et à la gestion des modèles vous permettant d'accélérer l'innovation et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Infrastructure matérielle et cloud constituent la couche fondamentale de l'IA générative stack, fournissant la puissance de calcul et la flexibilité nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles d'IA.
Iguana Solutions propose une infrastructure sur site de premier plan avec un déploiement expert et du matériel optimisé pour l'IA, offrant un contrôle complet, une fiabilité et des performances supérieures pour vos opérations pilotées par l'IA.
La robustesse et la fiabilité de l'infrastructure matérielle sont au cœur de toute solution pilotée par l'IA. Iguana Solutions propose des solutions d'infrastructure sur site de premier ordre, garantissant que vos données sont entre de bonnes mains du début à la fin.
Notre équipe d'experts gère méticuleusement chaque étape du déploiement du matériel, depuis le déballage et la mise en rack des serveurs jusqu'à la connexion de l'alimentation et du réseau. Avec des GPU NVidia et des serveurs haut de gamme, notre infrastructure est conçue pour répondre aux exigences de performance les plus élevées.
Notre équipe d'experts gère méticuleusement chaque étape du déploiement du matériel, depuis le déballage et la mise en rack des serveurs jusqu'à la connexion de l'alimentation et du réseau. Avec des GPU NVidia et des serveurs haut de gamme, notre infrastructure est conçue pour répondre aux exigences de performance les plus élevées.
Notre infrastructure est spécialement conçue pour gérer les charges de travail d'IA, en s'appuyant sur la puissance des GPU NVidia pour une accélération supérieure des calculs.
Nous proposons une gestion de bout en bout de l'infrastructure cloud , soigneusement soigneusement conçue et déployée pour répondre aux exigences spécifiques de votre plateforme d'IA Full-Stack.. Nous veillons à ce que l'environnement cloud prenne en charge de manière transparente toutes les couches de vos opérations d'IA.
Nous fournissons bien plus que du matériel. Nous vous assistons dans toutes les phases, de la conception de votre infrastructure serveur à la garantie d'un processus d'installation transparent, personnalisé pour vos besoins en matière de plateforme d'IA Full-Stack.
OS : IG1 AI OS, un système d'exploitation spécialement conçu pour les services d'IA, tirant parti de notre expertise et de notre capacité à gérer des plateformes "plug and play" pour l'IA.
Derniers pilotes NVidia pour les GPU.
La "boîte à outils CUDA" est intégrée dans le système d'exploitation IG1.
KUBE by IG1 fournit une plateforme de pointe conçue pour gérer les charges de travail d'IA par le biais de la virtualisation et de la conteneurisation. Elle est spécifiquement optimisée pour traiter les calculs intensifs d'IA, offrant une intégration transparente avec les derniers GPU et TPU. Cela permet d'accélérer l'apprentissage des modèles, de gérer efficacement les ressources et d'améliorer les performances de l'IA.
Le KUBE Cluster est conçu pour prendre en charge les applications d'IA hautes performances, en tirant parti des fonctionnalités avancées de planification et de mise à l'échelle de Kubernetes. Avec une intégration native pour le matériel spécifique à l'IA, le cluster gère efficacement les applications conteneurisées, garantissant une utilisation optimale des ressources pour les processus d'IA.
KUBE by IG1 comprend une surveillance intégrée de l'état de santé afin de s'assurer que tous les composants fonctionnent de manière optimale. Cela permet de maintenir des performances constantes et d'identifier rapidement les problèmes potentiels afin d'éviter les interruptions dans les flux de travail de l'IA.
Les applications d'IA s'appuient sur des modèles génératifs, tels que LLAMA3, Mistral, Deepseek et StarCoder, qui sont des modèles pré-entraînés sur de vastes ensembles de données afin de capturer des modèles et des connaissances complexes. Ces modèles servent d'éléments de base pour diverses tâches d'IA, notamment le traitement du langage naturel et la génération d'images. Pour déployer et gérer efficacement les applications d'IA, plusieurs services sont nécessaires pour assurer le bon fonctionnement des grands modèles de langage (LLM). Ces services comprennent la quantification pour l'optimisation des ressources, les serveurs d'inférence pour l'exécution des modèles, le cœur de l'API pour l'équilibrage de la chargeet l'observabilité pour la collecte des données et la gestion des traces. En affinant et en optimisant ces modèles sur des ensembles de données spécifiques, leurs performances et leur précision peuvent être améliorées pour des tâches spécialisées. Cette étape fondamentale permet aux développeurs d'exploiter des modèles sophistiqués, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la création d'applications d'IA à partir de zéro.
Téléchargez le LLM (Large Language Model) et procédez à la quantification pour optimiser les performances et réduire l'utilisation des ressources. Cette étape permet de s'assurer que le modèle d'IA fonctionne efficacement et qu'il est prêt à être intégré à d'autres composants.
Intégrer les composants RAG à l'aide des sites framework les plus utilisés et déployer le pipeline RAG dans KUBE. Cette étape permet d'améliorer le modèle d'intelligence artificielle grâce à des capacités de recherche accrues, ce qui permet d'obtenir des réponses plus précises et plus pertinentes.
Intégrer des composants de génération d'images alimentés par l'IA, tels que ComfyUI, pour déployer des pipelines de génération d'images. Cette étape permet de créer des images de haute qualité à partir d'entrées textuelles ou d'autres sources, fournissant ainsi un système complet de génération visuelle au sein de votre IA framework.
Obtenir le LLM auprès de la source appropriée.Objectif : fournir le modèle d'IA de base pour diverses applications.
L'optimisation consiste à améliorer et à préparer les LLM pour une utilisation efficace des ressources par le biais de la quantification. Ce processus augmente considérablement les performances d'inférence sans compromettre la précision. Nos services de gestion de la quantification utilisent le projet AWQ, connu pour sa vitesse et sa précision exceptionnelles.
Comme les moteurs de base de données, les serveurs d'inférence chargent les modèles et exécutent les requêtes sur le GPU. IG1 installe et gère tous les services nécessaires au bon fonctionnement des modèles LLM. Pour assurer une performance optimale, nous nous appuyons sur plusieurs instances :
Mettre en place les composants RAG nécessaires (exemple utilisant le LlamaIndex framework) :
Déployer le pipeline RAG dans l'environnement KUBE.
Obtenir le modèle de génération d'images à partir de la source désignée, telle que Flux Dev ou Stable Diffusion.
Construire une image Docker personnalisée en intégrant ComfyUI, une interface basée sur les nœuds pour créer des pipelines de génération d'images, qui sert de serveur d'inférence pour le modèle d'image.
Mettre en œuvre un flux de travail préconçu qui est spécifiquement optimisé pour le modèle de génération d'images choisi ; par exemple : Flux Dev.
Support Configurer l'interface de chat, afin d'activer les capacités de génération d'images via ComfyUI.
Cette couche porte sur les processus critiques d'intégration, d'orchestration et de déploiement de l'infrastructure d'IA afin de garantir des opérations transparentes et efficaces. Les applications d'IA devenant de plus en plus complexes et faisant partie intégrante des activités de l'entreprise, il est essentiel de disposer d'un framework robuste qui prenne en charge l'intégration de divers services, l'orchestration d'applications conteneurisées et le déploiement de ces applications avec un minimum de friction..
En tirant parti d'outils avancés et de bonnes pratiques, les entreprises peuvent améliorer l'évolutivité, la fiabilité et les performances de leurs systèmes d'IA. Nous explorerons les composants clés et les stratégies nécessaires pour construire une infrastructure d'IA résiliente et évolutive qui réponde aux besoins changeants des entreprises modernes.
Intégrer de manière transparente les différents services d'intelligence artificielle afin de garantir une communication et un fonctionnement efficaces. Il s'agit notamment de :
L'API Core agit comme un Proxy LLM, équilibrant la charge entre les instances de serveurs d'inférence LLM. LiteLLM, déployé en haute disponibilité, est utilisé à cette fin. Il offre un large support pour les serveurs LLM, la robustesse, les informations d'utilisation et le stockage des clés API via PostgreSQL. LiteLLM permet également la synchronisation entre différentes instances et envoie des informations sur l'utilisation du LLM à nos outils d'observabilité.
Mettez en œuvre des outils d'observabilité pour mieux comprendre le comportement et les performances de vos applications d'IA :
La couche d'observabilité des LLM collecte les données d'utilisation et les traces d'exécution, garantissant ainsi une gestion correcte des LLM. IG1 gère efficacement l'utilisation du LLM par le biais d'une surveillance stack connectée à l'orchestrateur LLM. Lago et OpenMeter collectent des informations qui sont ensuite transmises à notre système central d'observabilité, Sismology.
Il représente la mise en œuvre concrète, par l'utilisateur final des modèles génératifs, démontrant leur valeur pratique. Ces applications, telles que les outils de génération de texte, de code, d'image et de vidéo, exploitent l'IA avancée pour automatiser les tâches, améliorer la productivité et stimuler l'innovation dans divers domaines. En présentant des utilisations concrètes de l'IA, cette section montre comment les modèles génératifs peuvent résoudre des problèmes spécifiques, rationaliser les flux de travail et créer de nouvelles opportunités. Sans cette couche, les avantages de l'IA avancée resteraient théoriques et les utilisateurs ne ressentiraient pas l'impact transformateur de ces technologies dans leur vie quotidienne.
Configurer l'interface web Hugging Face pour la gestion des modèles et des messages-guides.
Mettre en place un serveur API pour fournir un accès programmatique aux services LLM et RAG.
Mettre en place une interface utilisateur pour interagir avec le système RAG.
Mettre en place un serveur API pour fournir un accès programmatique aux services LLM et RAG.
Installer un outil à code bas pour construire des applications basées sur LLM.
Une interface graphique pour concevoir et exécuter des pipelines de génération d'images
Découvrez l'impact de la GenAI sur les services professionnels : des avantages et inconvénients des LLM aux avantages, défis et améliorations de la RAG, en passant par son application chez Iguane Solutions.
" 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
Nous proposons des plateformes Gen AI innovantes qui rendent l'infrastructure de l'IA puissante et sans effort. En exploitant la technologie NVIDIA H100 et H200 nos solutions offrent des performances de premier plan pour répondre à vos besoins en matière d'IA. Nos plateformes s'adaptent de manière transparente, passant de petits projets à des applications d'IA étendues, offrant un hébergement flexible et fiable. De la conception personnalisée au déploiement et à l'assistance continue, nous assurons un fonctionnement sans faille à chaque étape. Dans le monde rapide de l'IA d'aujourd'hui, une infrastructure robuste est essentielle. Chez Iguane Solutions, nous ne nous contentons pas de fournir de la technologie ; nous sommes votre partenaire pour libérer le plein potentiel de vos initiatives en matière d'IA. Découvrez comment nos plateformes Gen AI peuvent permettre à votre organisation d'exceller dans le domaine de l'intelligence artificielle, qui évolue rapidement.
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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.
