Avec une station de travail d'entraînement IA de MIFCOM, vous entraînez vos propres réseaux neuronaux à partir de zéro, directement sous votre bureau plutôt que dans un centre de données. Ces systèmes s'appuient sur la carte NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, dotée de 96 Go de mémoire graphique par carte, et s'adaptent à vos besoins, du GPU unique au cluster à quatre GPU offrant 384 Go de VRAM. Vous configurez chaque système composant par composant en fonction de votre charge de travail ; ils sont fabriqués et testés en Allemagne.

Évolutivité via les GPU : nos recommandations

Lors de l’entraînement, le nombre de GPU détermine la taille du modèle et la durée de l’entraînement : plus il y a de cartes, plus la mémoire graphique partagée et la puissance de calcul parallèle sont importantes, réparties via des frameworks tels que PyTorch DDP ou DeepSpeed. Aperçu de nos recommandations :

Nos recommandations pour les stations de travail de formation en IA :

Priorité du workflow	Charges de travail	Carte graphique	Mémoire vive
Modèle à GPU unique Entraînement (jusqu’à 8 milliards)	Données d'imagerie IRM/TDM, LLM de niche compacts	1x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell	64 Go
Entraînement de modèles à double GPU (jusqu'à 32 milliards)	Modèles linguistiques complexes, systèmes autonomes avancés	2x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell	128 Go
Apprentissage profond haut de gamme à quatre GPU (jusqu'à 70 milliards+)	Réseaux multimodaux de très grande taille, pipelines d'entraînement parallèles	4x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell	128 Go

Conçu pour fonctionner à pleine charge pendant plusieurs jours

Les sessions d'entraînement impliquent une charge continue pendant des heures, voire des jours. C'est pourquoi nous dimensionnons le refroidissement, l'alimentation et la circulation d'air dans le boîtier pour un fonctionnement multi-GPU, et testons chaque système à pleine charge avant sa livraison. Ainsi, votre entraînement se déroule de manière stable, sans être freiné par des limites thermiques.

Après l’entraînement : exploiter les modèles en local

Une fois votre modèle entraîné, nos stations de travail IA Local LLM prennent le relais pour l’exploitation en production, du chatbot interne à l’intégration via API dans vos applications.

Quelle station de travail d’entraînement IA te convient le mieux ?

Choisis ton système en fonction de la classe de modèle que tu souhaites entraîner et, si tes ambitions grandissent, prévois dès le départ l’extension à d’autres GPU. Dans le configurateur de stations de travail, tu peux configurer ton système selon tes besoins individuels. Tu peux également commencer par découvrir nos stations de travail IA et comparer les quatre profils d’utilisation. Notre guide d'achat PC IA t'explique en détail de quel matériel tu as besoin.