Nutanix lance GPT-in-a-Box, une version de son système d’hyperconvergence enrichie avec une pile préconfigurée de logiciels d’intelligence artificielle, y compris des modèles d’apprentissage et des frameworks. GPT-in-a-Box est accompagné de services de conseil visant à aider les entreprises à déployer l’infrastructure la plus adaptée, tant du point de vue du matériel (processeurs, RAM, GPU, etc.) que des logiciels, en choisissant les composants d’IA appropriés pour chaque objectif.
Selon Nutanix, l’IA nécessite un équilibre subtil entre logiciels et équipements, et les entreprises ont besoin d’être accompagnées pour définir les déploiements de la manière la plus efficace possible. Les préoccupations concernant la confidentialité et la gouvernance dans les applications d’IA sont également prises en compte.
“Il s’agit d’une activité qui consomme, crée et génère beaucoup de données. Et les discussions sur ce qu’il est possible de faire sur site tournent souvent autour de la confidentialité et de la gouvernance”, explique Thomas Cornely, responsable des produits d’administration chez Nutanix. “GPT-in-a-Box est une plate-forme clé en main pour l’IA. Elle permet de déployer du matériel et des logiciels pour former et réentrainer des modèles, puis elle est capable de présenter les résultats aux développeurs d’applications.”
À l’origine destinée aux datacenters, l’offre sera ensuite étendue aux déploiements en succursale et ensuite vers le cloud. Thomas Cornely justifie cette stratégie par le manque de règles clairement définies dans la plupart des entreprises concernant les données qui entrent dans les modèles et leur destination une fois qu’elles en sortent. “Donc, pour le moment, cette offre est destinée aux déploiements sur site, afin de simplifier les questions de confidentialité, de droits d’auteur et de gouvernance”, précise-t-il.
Les bundles GPT-in-a-Box comprendront le système Nutanix HCI avec l’hyperviseur maison AHV, ainsi que la couche d’orchestration Kubernetes, des modèles d’IA, des frameworks d’IA open source (KubeFlow, Jupiter, PyTorch, etc.) et un ensemble de langages de modélisation (Llama2, Falcom GPT, MosaicML…). Nutanix propose en option de commercialiser dans le bundle des cartes GPU Nvidia, mais les entreprises pourront se fournir ailleurs selon les recommandations de Nutanix.
Selon certains observateurs, l’offre de Nutanix se distingue de celles présentées récemment par les fournisseurs de baies de stockage, qui ont également l’intention de se positionner sur les cas d’utilisation d’un ChatGPT dédié à une entreprise, mais qui ont du mal à proposer des solutions clés en main. Dell, HPE, NetApp, Pure Storage, et d’autres adoptent une approche plus technique, en se concentrant plutôt sur la problématique de l’importance croissante des fichiers (données non structurées, par opposition aux bases de données) en tant que source de traitement analytique.
“Les entreprises sont encouragées à adapter leur infrastructure existante, notamment la partie serveur, mais beaucoup d’entre elles n’ont pas le temps de le faire. Il y a différents composants pour différentes parties du processus d’apprentissage automatique. Il faut donc beaucoup de conseils au départ. Nutanix compte déjà dans ses équipes des personnes qui mettent en place ce genre de choses et qui sont capables de dire ce qui est nécessaire pour tel ou tel déploiement”, argumente Thomas Cornely.
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