PC et stations de travail pour l'IA (Deep Learning)

De plus en plus de charges de travail d'IA migrent du cloud vers des systèmes locaux : pour des raisons de protection des données, pour éviter les coûts liés aux API et pour bénéficier de latences minimales. Les stations de travail d'IA de MIFCOM sont conçues précisément à cet effet et se déclinent en quatre profils d'utilisation spécialisés. Vous configurez chaque système composant par composant en fonction de votre charge de travail ; les machines sont fabriquées et testées en Allemagne. Vous avez le choix entre des plateformes AMD et Intel comme base, tandis que les quatre profils se distinguent principalement par la carte graphique configurée et la capacité de mémoire vive.

Stations de travail IA Local LLM : exécuter localement de grands modèles linguistiques

Si vous souhaitez exécuter de grands modèles linguistiques tels que Llama ou Mistral directement sur votre matériel, les stations de travail IA Local LLM constituent votre point d’entrée. C’est la mémoire graphique qui détermine la taille des modèles pouvant fonctionner de manière fluide : si le modèle tient entièrement dans la VRAM, la vitesse de sortie reste élevée. Avec jusqu’à 96 Go de mémoire graphique par carte, vous pouvez également exécuter des modèles volumineux en local, dans le respect de la protection des données et sans frais d’API récurrents, car vos données ne quittent à aucun moment votre réseau.

Stations de travail IA pour l’image et la vidéo : génération rapide d’images et de vidéos

Pour Stable Diffusion, ComfyUI et la génération vidéo, ce qui compte avant tout, c’est un temps de calcul court par itération. Les stations de travail IA Image & Vidéo fournissent la puissance GPU nécessaire pour que vous puissiez tester des prompts, des modèles et des paramètres à un rythme soutenu, au lieu d’attendre les rendus.

Stations de travail de développement IA : l’environnement pour PyTorch et TensorFlow

Les stations de travail de développement IA offrent l’équilibre entre puissance de calcul et capacité de stockage requis pour le développement et le réglage fin. Vous pouvez affiner vos modèles existants à l’aide de méthodes telles que LoRA et QLoRA, sans avoir besoin des ressources d’un système d’entraînement complet. Elles comblent ainsi le fossé entre la simple inférence et l’entraînement de vos propres modèles à partir de zéro.

Stations de travail d’entraînement IA : puissance multi-GPU pour vos propres modèles

Les stations de travail d’entraînement IA constituent le niveau d’équipement le plus élevé, avec une prise en charge multi-GPU pouvant aller jusqu’à plusieurs cartes NVIDIA RTX PRO 6000 dotées chacune de 96 Go de mémoire graphique. Elles vous permettent d’entraîner vos propres réseaux neuronaux à partir de zéro et de mener à bien des cycles de réglage fin qui dépasseraient les capacités d’une seule carte graphique. Plusieurs GPU couplés se partagent à la fois la charge de calcul et la mémoire graphique disponible.

Quelle station de travail IA correspond à votre flux de travail ?

En règle générale : « Local LLM » pour l’exécution locale de grands modèles linguistiques, « Image & Video » pour le travail génératif sur les images et les vidéos, « Development » pour le développement et le réglage fin, et « Training » pour l’entraînement intensif de vos propres modèles. Dans le configurateur de stations de travail, vous configurez votre système selon vos besoins individuels. Si vous ne savez pas encore lequel des quatre profils correspond à votre projet, notre Guide d'achat PC IA vous aidera en vous fournissant des recommandations concrètes. Vous pouvez également commencer par consulter nos stations de travail et affiner votre choix en fonction de l’application et de l’usage prévu.