OVHcloud AI Training

Entraînement simple et rapide des modèles d'intelligence artificielle

Lancez les entraînements de votre intelligence artificielle dans le cloud, sans vous soucier du fonctionnement de l'infrastructure. AI Training permet aux data scientists de se concentrer sur leur cœur de métier sans se préoccuper de l’orchestration des ressources de calcul.

Cette solution, basée sur la plateforme open source Kubernetes, vous permet d’entraîner vos modèles facilement, en quelques clics ou en ligne commande. Vous gagnez du temps et augmentez la productivité de votre équipe, tout en respectant l’intégrité de vos données sensibles.

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Pour les développeurs et les data scientists

Développez vos modèles avec votre framework de prédilection, comme Scikit-learn, XGBoost ou TensorFlow. Lancez des entraînements sur un ou plusieurs nœuds CPU/GPU en quelques secondes. Une simple ligne de code ou un appel API suffisent.

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Optimisation de l’usage des ressources

La planification de l’usage de vos ressources de calcul CPU/GPU est gérée par notre solution. Ainsi, vous n’avez pas à l’intégrer dans votre organisation.

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Puissance GPU au meilleur prix

AI Training vous propose les meilleurs tarifs sur le marché pour des ressources CPU/GPU. La facturation à la minute est transparente : la gestion de votre budget est ainsi simplifiée et vous permet d’optimiser vos dépenses.

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Certifications ISO/IEC 27001, 27701 et HDS*

Nos infrastructures et services cloud sont certifiés ISO/IEC 27001, 27017, 27018 et 27701. Notre certification HDS* vous permet d’héberger en toute sécurité des données de santé.

* Disponible prochainement

Nos ressources de calcul

 
comparatif serveur cloud cpu

CPU

public cloud gpu

GPU

Description Profitez de ressources CPU garanties, adaptées à vos phases de test, de préproduction ou encore de machine learning basiques. Déployez des ressources GPU pour tous vos cas d'usage d'entraînement AI et pour le deep learning, nécessitant des calculs intensifs.
Nom ai1-*-cpu ai1-*-gpu
Usages Entraînement machine learning basique, tests, préproduction Entraînement deep learning (NLP, Computer Vision…)
Architecture vCPU Processeurs Intel Xeon
de 1 à 12 vCores
+ 2 GHz
Processeurs Intel Xeon
14 vCores
+ 2,9 GHz
Mémoire RAM À partir de 4 Go de RAM À partir de 45 Go de RAM
Architecture GPU N/A NVIDIA TESLA V100s
Mémoire RAM dédiée au GPU : 32 Go
Performance GPU (FP32) : 16,4 TFLOPS
Stockage local éphemère 17 Go 17 Go
Stockage Object Storage Illimité Illimité
Réseau Public 6 Gbit/s (max) 6 Gbit/s (max)
Nombre Maximum de ressource par job d'entrainement ou notebook 12 CPU 4 GPU

 

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Pourquoi la solution AI Training est différente

OVHcloud AI Training, AI Notebooks

Simplicité pour accélérer vos projets IA

OVHcloud AI Training est une plateforme neutre technologiquement. Elle s’appuie sur la plateforme open source Kubernetes, vous permettant d'optimiser l'usage des ressources pour vos entraînements, selon vos besoins. Cette solution de cloud public, sans engagement et au paiement à l'usage, s'adapte de façon dynamique à votre consommation pour vous offrir un maximum de flexibilité et de puissance. AI Training améliore significativement votre productivité de data scientist et simplifie votre quotidien, en éliminant les lourdes tâches d'ingénierie.

controlled invoicing OVHcloud

Coûts réduits, facturation maîtrisée

Avec AI Training, vous profitez d’une tarification transparente et d'un espace client pour vous permettre de suivre facilement le coût des entraînements réalisés. C'est un gage de simplicité et de prédictibilité.

A European Cloud OVHcloud

Un cloud européen, respectueux de vos données

L'intelligence artificielle ouvre de grandes possibilités de valorisation des données, mais nécessite leur gouvernance de bout en bout. Choisir un fournisseur de cloud européen comme OVHcloud, c'est l'assurance du respect de vos données (RGPD), sans risque de brèche concurrentielle causée par des législations telles que le CLOUD Act américain.

open source open standards OVHcloud

Conçu sur des standards ouverts et open source

AI Training est nativement compatible avec les applicatifs et les frameworks leaders sur le marché, tels que Scikit-learn, TensorFlow, Pytorch ou encore Jupyter Notebook. La transparence est dans notre ADN et vous promet une réversibilité totale de vos processus d'entraînement.

Usage

Une fois votre projet Public Cloud créé, vous pouvez lancer vos entraînements sur des ressources de calcul directement depuis l'espace client dans un notebook Jupyter, via une API ou en ligne de commande.

Vous avez la possibilité de déployer en quelques clics un notebook Jupyter associé au framework désiré (TensorFlow, PyTorch, MxNet…) ou bien de conteneuriser votre code d'entraînement.

Via l'espace client

Notre interface web vous offre de nombreuses fonctionnalités : tableau de bord de suivi de vos entraînements, lancement de nouveaux entraînements, gestion de vos datasets et plus encore.

En ligne de commande

Exemple : vous souhaitez optimiser un réseau de neurones permettant de classifier vos tickets support. Voici comment déployer un JupyterLab avec Pytorch ainsi que vos données, en deux lignes de commande.

Obtenir la liste des ressources disponibles sur la plateforme AI Training :
./ovhai capability
gpus:
  - model: Tesla-V100S
   max_gpus: 4
   default: true
cpus:
  - max_cpus: 12

Synchronisation de vos données locales vers votre object storage
./ovhai data upload GRA myBucket train.zip

Exécution d'un JupyterLab avec Pytorch préinstallé et montage des données dans /data en lecture/écriture avec 2 GPUs
./ovhai job run \
   --gpu 2 \
   --name ai-training-pytorch-short-feynman \
   --volume myBucket@GRA:/data:RW \
   ovhcom/ai-training-pytorch:1.6.0

Récupération des résultats
Automatique à la fin du job

 

Pour en apprendre plus

Documentation technique

Consultez notre documentation technique pour maîtriser AI Training.

Tutoriels

Démarrez facilement en suivant nos tutoriels adaptés.

API

Retrouvez l'ensemble des fonctionnalités de gestion pour OVHcloud AI Training avec l'API officielle.

Prêt à commencer ?

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Fonctionnalités

Soumission de tâches d'entraînement

Définissez les ressources nécessaires à vos tâches de calcul et soumettez-les à AI Training. La solution fonctionne avec des images Docker de modèles publics ou privés. Vous bénéficiez d'un large catalogue de templates pour débuter.

Orchestration et parallélisation

OVHcloud AI Training orchestre les entraînements sur notre infrastructure. Vous pouvez ainsi lancer une ou plusieurs tâches en parallèle. Et ce, sans que vos équipes n’aient à se préoccuper de l'allocation des ressources physiques ni des compatibilités des drivers GPU.

Compatibilité TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost et plus encore

Si vos modèles d'intelligence artificielle savent tirer profit de ressources GPU dans un environnement conteneurisé, AI Training est l'outil idéal. Peu importe l'applicatif utilisé, notre solution vous offre une simplicité inégalée dans vos entraînements GPU.

Compatibilité avec un vaste catalogue de modèles préinstallés

Un large portefeuille d'images Docker publiques est disponible gratuitement, vous permettant de démarrer encore plus facilement.
Déployez des images conçues pour le deep learning (autoML sur du texte, de l'image ou de la vidéo), configurées pour tirer parti de la puissance de nos GPU.

Code via des notebooks

Déployez des notebooks Jupyter préconfigurés pour vos frameworks favoris, tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.

Gestion depuis l’espace client, via l'API ou en ligne de commande

Selon vos compétences et vos affinités, vous pouvez lancer et suivre vos tâches de calcul depuis l’interface web, via l’API ou en ligne de commande. En Python, Java, Scala, C++ avec Cuda, Golang… Peu importe le langage de programmation, tout est possible.

Fichiers journaux (logs)

Un accès rapide à vos journaux d'événements vous permet de surveiller l'exécution de vos tâches très simplement.

Pricing Public Cloud

Facturation d'OVHcloud AI Training

Pour chaque entraînement lancé, vous payez à la minute les ressources de calcul utilisées selon leur durée de vie et le nombre de GPU alloués.

Aucun engagement n'est nécessaire pour utiliser ce service.