AI Notebooks
AI Notebooks
Accélérez le lancement de vos projets et modèles avec des notebooks entièrement gérés en quelques secondes. Accédez à Jupyter ou VS Code et démarrez rapidement avec les ressources adéquates.
Pourquoi choisir AI Notebooks ?
Pour les développeurs et les data scientists
Bénéficiez d’environnements de travail pour l’intelligence artificielle (IA) entièrement gérés. Concentrez-vous sur vos projets plutôt que sur l’infrastructure. Démarrez des notebooks en quelques clics ou en ligne de commande et ajoutez vos données : vous êtes désormais opérationnel.
Tarification claire et flexible
Selon vos besoins, allouez des ressources CPU et GPU dédiées à votre notebook lors de son démarrage. Celles-ci vous sont facturées selon votre usage. En effet, nous proposons une tarification simple et à la minute afin que vous puissiez gérer votre budget.
Vos frameworks AI préférés
La solution AI Notebooks vous propose l’utilisation native des frameworks les plus réputés : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet ou encore Hugging Face. Vous pouvez aussi importer de nombreuses librairies additionnelles.
Un cloud européen pour le respect de vos données
Hébergez vos données dans un cloud souverain respectueux des réglementations européennes et internationales en matière de protection des données. Conforme, certifié et sécurisé, même pour les données de santé.
Exemples de cas d'usage
Analyse et visualisation des données
Les AI Notebooks permettent aux data scientists de nettoyer et de prétraiter efficacement de grands ensembles de données. Jupyter offre une interface conviviale et interactive pour l’analyse des données avec des bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn, tandis que Visual Studio Code propose des extensions intégrées pour une gestion de code plus robuste et une collaboration facilitée.
De plus, les widgets interactifs offrent une visualisation dynamique des résultats, ce qui facilite l’exploration et une meilleure compréhension des modèles de données.
Développement et entraînement de modèles
Les AI Notebooks permettent aux ingénieurs en machine learning de créer des modèles en utilisant des frameworks comme TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn. Ils peuvent entraîner des modèles et ajuster les paramètres, avec un suivi en temps réel, et visualiser dynamiquement les métriques.
La nature collaborative des AI Notebooks permet à plusieurs contributeurs de travailler ensemble, afin d’assurer un processus de développement en équipe pour la conception et l’expérimentation des modèles.
Explorez le futur avec les Quantum Notebooks
Que vous soyez développeur, chercheur ou étudiant, vous pouvez désormais tester et développer des algorithmes quantiques sur différents types de qubits. Profitez d’une variété unique d’émulateurs accessibles en un seul endroit. Avec les Quantum Notebooks, expérimentez facilement et lancez vos projets d’avant-garde pour ouvrir la voie à l’innovation quantique dès aujourd’hui !
SPÉCIFICATIONS
Caractéristiques techniques
En quelques secondes
Notebooks préconfigurés pour de nombreux frameworks de ML
Large choix de frameworks
TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, MXNet, Hugging Face...
Import de vos Notebooks actuels
Depuis Colab, Jupyter.org, Github ou Gitlab
Jupyter et Visual Studio Code
Gain de productivité avec votre environnement préféré
Ressources CPU et GPU
Nombreux environnements matériels adaptés à vos besoins
Automatisation
Gestion via votre espace client, API ou en ligne de commande
Gestion des données
Synchronisation automatique avec notre Object Storage
Outils de surveillance
Suivi de la montée en charge des ressources
AI Notebooks et Quantum Notebooks : tutoriels
Segmentation de tumeurs cérébrales
La vision par ordinateur a beaucoup progressé ces dernières années grâce à diverses méthodes pour traiter et analyser des images numériques, dont la segmentation d’images. Avec AI Notebooks, il est possible de créer et d’entraîner un modèle de segmentation d’images médicales pour simplifier la détection de tumeurs cérébrales.
Classification et analyse audio
Les AI Notebooks d’OVHcloud peuvent être utilisés pour analyser et classifier des données audios. Démarrez rapidement votre environnement de développement, importez des données, entraînez facilement des modèles de reconnaissance acoustique, comme CNN ou ANN, et comparez leurs résultats.
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Pourquoi OVHcloud ?
L’intelligence artificielle accélérée grâce aux solutions cloud
L’intelligence artificielle se base sur des unités de calcul pour l’apprentissage, comme le ferait le cerveau humain. Avec l’essor du infonuagique et la transformation numérique, les projets impliquant l’IA voient leurs limites repoussées. Pour les mener à bien, deux paramètres décisifs entrent en compte : le stockage des données et la puissance de calcul pour leur traitement. Choisir une Infrastructure-as-a-Service (IaaS) est alors un atout qui permet d’adapter la configuration au besoin, en choisissant la puissance de calcul nécessaire.
Parmi les applications étroitement liées à l’IA, on retrouve les architectures big data, qui traitent des volumes de données massifs en un temps record grâce à leurs algorithmes. Les logiciels, comme Apache Spark, Apache Hadoop et les bases de données MongoDB, sont très utilisés dans les solutions big data. Le data analyst, qui est en charge du traitement des données, utilise certains langages de programmation, comme Python, Scala, R et Java. La qualité des données collectées est quant à elle importante pour obtenir le résultat le plus fin possible. D’autres cas d’usage de l’IA incluent l’analyse prédictive, l’informatique décisionnelle, l’apprentissage automatique, la business intelligence, le data management et bien d’autres.
Les questions que vous vous posez
Qu’est-ce qu’un notebook pour l'apprentissage automatique ?
Le notebook révolutionne le travail collaboratif au sein des projets de machine learning. Il s’agit d’une application offrant la possibilité de créer du code et de le partager au sein d’une équipe. En plus de faciliter les échanges dans votre projet de machine learning, il permet de visualiser simplement le rendu d’ensembles de données.
Qu’est-ce que Jupyter en machine learning ?
Libre d’utilisation et open source, Jupyter est une application web qui permet d’utiliser pas moins de 40 langages de programmation différents, dont Python, Julia, Ruby et R. Jupyter et l'apprentissage automatique sont d’ailleurs étroitement liés. Différents outils sont développés, comme Jupyter Notebook, qui facilite le travail collaboratif autour des projets scientifiques.
Les champs d’application sont multiples en machine learning, mais également en analyse de données, statistiques et visualisation d’informations. Jupyter Notebook pour machine learning est bien plus qu’un simple IDE (Integrated Development Environment) et convient à tout type de projet de data science. Avec notre solution, mettez en ligne Jupyter Notebook grâce au cloud !
Qu’est-ce qu’un framework IA ?
Un framework IA est une infrastructure logicielle dédiée à l’intelligence artificielle. Il s’agit d’un ensemble d’outils logiciels qui fournissent la base de l’architecture d’un projet d’IA. Voici quelques exemples de frameworks IA : Scikit-learn, TensorFlow, Jupyter Notebook et PyTorch.
Comment entraîner une IA ?
Pour entraîner une intelligence artificielle (IA), sélectionnez le framework et les bibliothèques nécessaires (par exemple, TensorFlow ou PyTorch) en fonction de votre projet. Chargez ensuite vos données d’entraînement dans le notebook et commencez à développer votre modèle en l’entraînant avec ces données. Vous pouvez ajuster les paramètres du modèle, exécuter des tests et analyser les résultats directement depuis votre notebook, en itérant jusqu’à obtenir les performances souhaitées.
Quelles données mettre dans un notebook ?
Les données à intégrer dans un AI Notebook doivent être pertinentes pour le problème que vous souhaitez résoudre avec votre modèle d’IA. Elles peuvent inclure des ensembles de données textuelles, des images, des séquences audio, des mesures numériques ou toute autre forme de données spécifiques à votre domaine d’application. Il est crucial de prétraiter ces données pour les nettoyer et les organiser de manière à faciliter leur utilisation par les algorithmes d’apprentissage automatique. En outre, pensez à diviser vos données en ensembles d’entraînement, de validation et de test pour évaluer efficacement la performance de votre modèle.