Glossaire

Informatique en nuage

Découvrez la puissance de l'informatique en nuage pour l'IA/ML ! Évoluez efficacement, entraînez les modèles Ultralytics YOLO plus rapidement et déployez-les de manière transparente et rentable.

L'informatique en nuage est la fourniture à la demande de services informatiques, notamment de serveurs, de stockage, de bases de données, de réseaux, de logiciels, d'analyses et de renseignements, par l'intermédiaire d'Internet ("le nuage"). Au lieu de posséder et d'entretenir leur propre infrastructure informatique, les organisations peuvent accéder à ces services auprès d'un fournisseur d'informatique en nuage comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud ou Microsoft Azure. Ce modèle permet une innovation plus rapide, des ressources flexibles et des économies d'échelle, ce qui en fait une base essentielle pour l'intelligence artificielle (IA) moderne et l'apprentissage automatique (ML). L'idée de base, telle que définie par le National Institute of Standards and Technology (NIST), est de fournir un accès réseau omniprésent, pratique et à la demande à un pool partagé de ressources informatiques configurables.

Comment fonctionne l'informatique en nuage

Les fournisseurs de services en nuage entretiennent un réseau mondial de centres de données dotés d'énormes quantités de matériel. Ils proposent des services selon différents modèles, dont les plus courants sont les suivants :

  • Infrastructure en tant que service (IaaS) : Fournit les ressources informatiques fondamentales telles que les machines virtuelles, le stockage et le réseau. Cela donne aux utilisateurs un contrôle maximal et est idéal pour les environnements d'apprentissage profond personnalisés.
  • Plate-forme en tant que service (PaaS) : Offre une plateforme permettant aux clients de développer, d'exécuter et de gérer des applications sans la complexité de la construction et de la maintenance de l'infrastructure. Cela inclut les bases de données gérées et les services Kubernetes.
  • Logiciel en tant que service (SaaS) : Fournit des applications logicielles sur l'internet sur la base d'un abonnement. Ultralytics HUB est un exemple de plateforme SaaS qui fournit des outils pour la formation et la gestion de modèles de vision par ordinateur.

Cette structure permet de bénéficier d'avantages clés tels que la réduction des coûts, l'évolutivité globale, la haute performance et la sécurité accrue des données, qui sont gérés en partenariat avec des organisations telles que la Cloud Security Alliance (CSA).

Importance de l'IA et de l'apprentissage automatique

Le cloud est aujourd'hui le principal moteur du développement de l'IA. La formation de modèles avancés, comme Ultralytics YOLO, nécessite une puissance de calcul et des données considérables, qu'il n'est souvent pas pratique d'héberger localement.

Les principales utilisations sont les suivantes :

  • Formation de modèles puissants : Le cloud permet d'accéder à du matériel haute performance comme les GPU et les TPU nécessaires à l'entraînement distribué sur de grands ensembles de données. Des plateformes comme Ultralytics HUB Cloud Training tirent parti de cet accès pour accélérer le développement de modèles.
  • Gestion de grands ensembles de données : Les modèles d'IA sont formés sur de grandes quantités de données d'entraînement. Les solutions de stockage en nuage fournissent des référentiels évolutifs et accessibles pour ces ensembles de données, qu'il s'agisse d'ImageNet ou de collections personnalisées pour des tâches spécifiques telles que la détection d'objets.
  • Déploiement de modèles évolutifs : Une fois qu'un modèle est formé, il peut être déployé dans le nuage pour une inférence en temps réel. La nature élastique du cloud permet aux applications de s'adapter automatiquement aux fluctuations de la demande, un principe fondamental de MLOps. Pour en savoir plus sur les différentes options de déploiement de modèles, consultez notre documentation.

Applications dans le monde réel

  1. L'IA dans l'automobile : Les entreprises qui développent des véhicules autonomes collectent des pétaoctets de données de conduite. Elles utilisent des clusters de GPU basés sur le cloud pour former et valider des modèles de perception capables d'identifier les piétons, les véhicules et les panneaux de signalisation, un processus détaillé dans notre page sur les solutions d'IA dans l'automobile.
  2. L'IA dans le secteur de la santé : Un hôpital de recherche peut utiliser un environnement cloud sécurisé et conforme à la HIPAA pour former un modèle de diagnostic pour l'analyse d'images médicales. En mettant en commun des données anonymes, il peut construire un modèle robuste à l'aide d'un cadre comme PyTorch pour détecter les anomalies dans les radiographies ou les IRM, ce qui permet d'obtenir des diagnostics plus rapides et plus précis et d'améliorer l'IA dans les soins de santé.

Cloud Computing Vs. Concepts connexes

  • L'informatique sans serveur : L'informatique sans serveur est un modèle d'exécution au sein de l' informatique en nuage, et non une alternative à celle-ci. Alors que l'informatique en nuage au sens large peut impliquer la gestion de serveurs virtuels (IaaS), l'informatique sans serveur fait abstraction de toute gestion de serveur. Vous fournissez simplement du code (sous forme de fonctions) et le fournisseur de cloud computing fournit automatiquement les ressources pour l'exécuter, en passant de zéro à des volumes massifs en fonction des besoins.
  • Informatique de périphérie : L'informatique en périphérie consiste à traiter les données localement sur des appareils situés à la "périphérie" du réseau, à proximité de la source de données. C'est l'opposé du modèle centralisé de l'informatique en nuage. Cependant, ils sont souvent utilisés ensemble dans le cadre d'une approche hybride. Par exemple, un appareil Edge AI comme un NVIDIA Jetson peut effectuer une première détection d'objets, puis envoyer uniquement les métadonnées pertinentes au cloud pour un stockage à long terme, une agrégation ou une analyse plus intensive. Cette approche associe la faible latence de la périphérie à l'énorme puissance du cloud. Vous trouverez plus d'informations sur notre blog concernant le déploiement d'applications sur des appareils périphériques.

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