Je vais créer un site web d'IA et intégrer des modèles d'IA personnalisés dans des applications web

Nous supportons PyTorch (.pt, .pth), TensorFlow (.h5, SavedModel), ONNX, Scikit-learn (.pkl), les pipelines transformer Hugging Face, et les checkpoints LLM quantifiés personnalisés.

Nous déployons sur AWS (SageMaker, ECS, Lambda, EC2), Google Cloud Platform (Vertex AI, Cloud Run), Microsoft Azure, RunPod, Vercel, et DigitalOcean selon vos besoins en latence et en coût.

Tous les frais d'hébergement cloud, de calcul GPU et d'infrastructure tierce sont facturés directement à votre compte fournisseur cloud. Nous vous aidons à configurer des limites économiques.

Nous avons besoin de vos fichiers ou dépôt de modèle, des spécifications de données d'entrée/sortie cibles, et d'un accès staging à votre environnement cloud ou web hosting.

Nous optimisons les payloads, utilisons ONNX Runtime ou TensorRT lorsque c'est applicable, configurons des files d'attente backend asynchrones, et déployons près de votre base d'utilisateurs en utilisant le edge caching.

Oui. Dans nos niveaux Standard et Premium, nous construisons des interfaces frontales soignées et réactives en utilisant React, Next.js, et Tailwind CSS adaptées à votre marque.

Les révisions incluent l'amélioration de l'UI, l'ajustement des paramètres API, l'optimisation des messages d'erreur, et la correction des intégrations dans le cadre initialement convenu.

Vous recevez la propriété complète du code source propre, des guides pour les variables d'environnement, des configurations de déploiement Docker, et la documentation pour les tests API.

Oui. Les packages Premium incluent 14 jours de support de monitoring gratuit. Nous proposons également des contrats de maintenance mensuels pour les mises à jour continues du modèle et l'extension des fonctionnalités.

Chaque modèle d'IA personnalisé a des exigences matérielles et architecturales uniques. La messagerie en premier lieu nous permet de choisir le package idéal et d'éviter des retards coûteux.