Solutions d'IA et d'apprentissage automatique

1. Le défi : la gravité des données

La formation de grands modèles nécessite des ensembles de données massifs. Des journaux de conduite autonome au séquençage génomique, les ensembles de données ont atteint l’échelle du pétaoctet. Le déplacement de ces données est souvent plus lent et plus incertain que le calcul lui-même.

Les équipes d’IA sont confrontées à des goulots d’étranglement majeurs en matière de transfert :

• Problèmes de migration entre DC : Les clusters de formation se trouvent souvent dans des centres de données distants avec de faibles coûts d'énergie, tandis que la collecte de données est mondiale. Le téléchargement massif de données entre régions souffre d’une faible utilisation de la bande passante.
• Coût élevé d’une interruption : Si un transfert d’ensemble de données de 50 To échoue à mi-chemin sans capacité de reprise, cela fait perdre des jours et laisse inutilisées des ressources GPU coûteuses.
• Confidentialité et conformité : Les données d'entraînement impliquant des visages, des voix ou des images médicales sont très sensibles. Les outils standards ne répondent souvent pas aux exigences de conformité telles que le RGPD.

2. Vitesse : alimenter les clusters hautes performances

FileBolt utilise l'optimisation basée sur UDP pour maximiser l'utilisation de la bande passante physique, en faisant correspondre la vitesse de calcul à la vitesse des données :

• Saturer les lignes louées : Que ce soit sur des réseaux 10 Gbit/s ou 100 Gbit/s, la concurrence multithread de FileBolt élève l'utilisation de la bande passante à plus de 98 %.
• Distribution rapide du modèle : Distribuez instantanément les pondérations LLM formées aux nœuds d'inférence globaux à l'aide des réseaux périphériques, raccourcissant ainsi le cycle de déploiement du modèle.

3. Sécurité : sauvegarde des actifs de données

Les données constituent le principal bastion des entreprises d’IA. Nous fournissons un cryptage et un contrôle complets pour éviter les fuites d'ensembles de données de base et de paramètres de modèle.

• Chiffrement de bout en bout : Les données sont cryptées avant de quitter le point de collecte et décryptées uniquement lorsqu'elles atteignent le serveur de formation. Les nœuds de transit ne peuvent pas consulter le contenu.
• Audit d'accès : (Fonction Entreprise) Journaux détaillés des adresses IP, des horodatages et des volumes de téléchargement pour chaque accès à un ensemble de données, garantissant la traçabilité et répondant aux audits de conformité.

4. Expérience : conçue pour les data scientists

Simplifiez les MLOps en permettant aux ingénieurs de données de se concentrer sur les algorithmes plutôt que sur le transfert de fichiers :

• Prise en charge de la structure de répertoire : Transférez directement des structures de dossiers contenant des millions de fichiers d'annotations et de petites images sans compression et décompression fastidieuses.
• Intégration automatisée : Déclenchez des tâches de transfert via l'API pour réaliser une boucle fermée depuis le nettoyage et le transfert des données jusqu'à la formation du modèle.