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Plateforme IA privée

Vos modèles tournent sur vos GPU.

Un endpoint compatible OpenAI, dans votre périmètre

Servez des modèles d'IA sur les GPU de votre propre cluster : génération, embeddings et OCR de documents, prêts à l'emploi avec les runtimes vLLM et HuggingFace, ou via des modèles externes en option. Un endpoint unique compatible OpenAI, des clés API par équipe et le suivi de consommation, jusqu'au réseau air-gap.

Console Hyperfluid : serving de modèles IA, clés API et suivi de consommation

Spécifications

Serving de modèles
Sur les GPU de votre cluster
Modèles partagés
Génération, embeddings, OCR
Runtimes
vLLM, HuggingFace, modèles externes
Endpoint unique
Compatible OpenAI
Clés API
Par équipe
Consommation
Suivie dans la console

Cas d'usage

Servir vos modèles sur vos GPU

Déployez des modèles de génération ouverts récents sur les GPU de votre propre cluster et exposez-les à toutes vos applications via un endpoint unique compatible OpenAI.

Compatible OpenAI

Embeddings et OCR prêts à l'emploi

Des modèles partagés couvrent la génération de texte, les embeddings et l'OCR de documents, sans rien provisionner. Des modèles externes sont disponibles en option.

Modèles partagés

Vos assistants IA sur vos données

Branchez vos assistants et agents IA sur vos tables via l'endpoint MCP des Data APIs, et posez vos questions en langage naturel au copilot des Dashboards.

Via MCP

En action

Brancher une application interne sur l'IA

Une équipe produit veut ajouter de la génération sans envoyer ses données hors de son périmètre

  1. Choisir un modèle partagé ou en servir un sur les GPU de votre cluster
  2. Créer dans la console une clé API dédiée à l'équipe, avec sa portée et son expiration
  3. Pointer l'application vers l'endpoint unique compatible OpenAI
  4. Suivre la consommation de la clé dans la console, par modèle et par clé

L'application utilise l'IA, les données restent dans votre périmètre

Questionner ses données sans écrire de SQL

Un analyste métier veut explorer ses tables gouvernées depuis la console

  1. Ouvrir les Dashboards dans la console
  2. Poser la question au copilot en langage naturel
  3. Le copilot propose un widget, avec sa requête et un aperçu sur vos données réelles
  4. Épingler le widget au dashboard ou demander un ajustement

La réponse est construite sur vos tables gouvernées, sans exporter une seule donnée

Avantages clés

  • Vos modèles tournent sur vos GPU, vos données restent dans votre périmètre
  • Un endpoint unique compatible OpenAI pour toutes vos applications
  • Clés API par équipe, consommation suivie dans la console
  • Modèles auto-hébergés jusqu'à l'air-gap, modèles externes en option

Prêt à faire tourner vos modèles chez vous ?

Génération, embeddings et OCR sur les GPU de votre cluster, jusqu'au réseau air-gap.