UCloud : Location de GPU abordable pour les scénarios IA 120

YouCloud Intelligent Computing (优云智算) est une plateforme de puissance de calcul appartenant à UCloud, qui dispose de dizaines de milliers de GPU haute performance et propose également des services d'API pour modèles mondiaux. Elle se concentre principalement sur la location de ressources GPU, des outils d'IA de bout en bout et une communauté de miroirs, afin d'aider la recherche scientifique, les entreprises et les développeurs à effectuer l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA. Elle permet d'accélérer les résultats de recherche et est plus simple à utiliser. Que vous soyez un particulier ou une entreprise, vous pouvez l'utiliser, et l'inscription vous permet d'obtenir de la puissance de calcul gratuite.

Fonctionnalités principales de YouCloud Intelligent Computing

• De nombreuses ressources GPU à des prix abordables. Il y a des dizaines de milliers de cartes, dont les modèles 5090 (32G), 4090 (48G/24G), 3090, A100, A800, H20, etc. Les membres ou les utilisateurs certifiés des universités et entreprises bénéficient d'une réduction de 5 %, avec un minimum de 0,38 yuan par heure (pour le modèle 2080 8G, par exemple). Chaque instance inclut un disque système gratuit de 200 Go et une bande passante de 1,5 Go, dispose d'une adresse IP publique indépendante, permet de configurer ses propres ports et d'ajouter du stockage supplémentaire si nécessaire. L'instance est prête à l'emploi dès le démarrage, sans pratiquement aucune attente.

• Prise en charge des conteneurs ou des machines virtuelles. Les conteneurs sont préinstallés avec des frameworks courants tels que TensorFlow et PyTorch. Les machines virtuelles prennent en charge les systèmes Windows et Ubuntu, et leur utilisation est similaire à celle d'un cloud public. Accélération également possible des ressources académiques : les téléchargements depuis Github, Hugging Face, etc., sont très rapides.

• Les spécifications de puissance de calcul sont personnalisables, de 1 à 8 cartes, et une seule machine peut accueillir plusieurs cartes. Une adresse IP publique indépendante est fournie, ce qui facilite les services externes ou le débogage.

• La communauté de miroirs propose de nombreux miroirs prêts à l'emploi, tels que LLamaFactory, SD-webUI, LLM, DeepSeek, etc. L'environnement peut être configuré en quelques minutes, ce qui permet de démarrer rapidement l'inférence ou le fine-tuning.

• Allocation rapide des ressources, instances prêtes à l'emploi dès le démarrage, files d'attente quasi inexistantes. Convient aux tâches exigeantes en performances telles que l'inférence IA, l'entraînement en apprentissage profond et le calcul scientifique.

• Service après-vente disponible 24h/24, avec un support technique en ligne même en pleine nuit. Réactivité rapide, capable de répondre aux besoins continus de la recherche scientifique et des entreprises.

Outils de productivité IA de bout en bout

• Le service d'API de modèles est compatible avec les API d'OpenAI et Gemini. Une seule clé permet d'appeler les modèles populaires mondiaux, prenant en charge les LLM, la génération d'images à partir de texte, la génération de vidéos à partir de texte, etc. Réponse rapide, traitement simultané d'un grand nombre de requêtes, et intégration rapide avec diverses plateformes applicatives.

• De nombreux autres outils sont disponibles. Une bibliothèque de modèles publique permet d'utiliser les modèles sans téléchargement. Des outils comme JupyterLab et ComfyUI sont proposés, permettant l'entraînement LoRA, le doublage de sous-titres, la conversion voix en texte et d'autres opérations IA. De l'entraînement à l'inférence, tout est couvert.

Scénarios typiques de YouCloud Intelligent Computing

• Entraînement et fine-tuning : pré-entraînement de grands modèles, SFT/RLHF dans des domaines verticaux, alignement multimodal, etc.

• Inférence et déploiement : humains numériques, clonage vocal, systèmes de recommandation et autres services en ligne tels que les conversations LLM et la génération d'images à partir de texte.

• Recherche scientifique et enseignement : besoins en puissance de calcul à court terme pour les universités ou les instituts de recherche, concours ou expériences pédagogiques.

• Applications sectorielles : intelligence incarnée, conduite autonome, biomédecine, finance quantitative, rendu cinématographique, etc.

Procédure d'utilisation de YouCloud Intelligent Computing

• Préparation préalable : Inscription au compte et collecte des avantages. Avant utilisation, vous devez d'abord créer un compte ; les nouveaux utilisateurs bénéficient d'avantages en puissance de calcul. Les étapes sont les suivantes :

• Créer un compte : Rendez-vous sur le site officiel de Compshare.cn (ou utilisez un lien dédié ; certains permettent d'obtenir plus de crédits de calcul). Renseignez votre numéro de téléphone, recevez le code de vérification, puis définissez un mot de passe (8 à 24 caractères, contenant au moins trois types de caractères parmi majuscules, minuscules, chiffres et underscore). Cochez la case d'acceptation des conditions pour finaliser l'inscription.

• Bénéficier des avantages pour nouveaux utilisateurs : Après inscription, les utilisateurs ordinaires peuvent participer à des activités promotionnelles. Par exemple, une inscription via un lien dédié offre 20 yuans de crédits de calcul (équivalent à 10 heures gratuites de puissance de calcul 4090 dans le cloud). Certaines activités permettent de gagner jusqu'à 500 yuans de crédits en rédigeant des billets de blog sur l'utilisation. Les utilisateurs universitaires et les entreprises certifiées bénéficient d'une réduction de 5 %, pour des économies encore plus importantes.

Procédure d'utilisation pour les scénarios principaux

La plateforme YouCloud Intelligent Computing a deux usages principaux : le calcul de puissance IA (entraînement de modèles, apprentissage profond, etc.) et le cloud gaming (par exemple, « Black Myth: Wukong »). Les procédures diffèrent.

Scénario 1 : Calcul de puissance IA (exemple de configuration de l'environnement LLAMA3)

• Choisir une instance GPU : Après connexion, accédez à la page de création de ressources et sélectionnez le type de carte selon vos besoins, par exemple 4090 24G/48G, 3090, A100, etc. La 4090 offre un excellent rapport qualité-prix, à partir de 1,88 yuan par heure en facturation horaire, et encore moins cher en abonnement mensuel (1,7 yuan par heure). Chaque instance inclut un disque système gratuit de 200 Go et une bande passante de 1,5 Go.

• Choisir le mode de facturation : facturation horaire, journalière ou mensuelle, à sélectionner selon votre situation afin d'éviter de payer pendant les périodes d'inutilisation. Confirmez la configuration : par exemple, avez-vous besoin d'une adresse IP publique indépendante ? Vous pouvez définir vous-même les ports TCP/UDP pour faciliter la gestion à distance.

• Déployer l'instance et l'environnement : Prise en charge des conteneurs ou des machines virtuelles. Les conteneurs sont préinstallés avec TensorFlow, PyTorch, conda ainsi que l'environnement CUDA, aucune configuration manuelle n'est nécessaire. Les machines virtuelles prennent en charge le système Ubuntu (avec Python 3.11.7 et gcc 11.4.0 préinstallés). Si une interface graphique est nécessaire, vous pouvez utiliser le Docker VNC visuel fourni par la plateforme (par exemple, ImageID : compshareImage-16gb9we1sib0) pour une configuration en un clic, ou installer manuellement le bureau XFCE4 (commande : apt install -y xfce4 x11vnc).

• Utiliser la communauté de miroirs ou la bibliothèque de modèles publique : La plateforme propose plus de 300 miroirs IA, tels que LLaMA-Factory, DeepSeek, YOLOv13, etc. Un simple clic permet de les déployer, sans frais de configuration d'environnement. La bibliothèque de modèles publique permet d'appeler directement les modèles sans téléchargement, et accélère également l'accès à Hugging Face et Github pour des téléchargements plus rapides de jeux de données ou de modèles.

• Connexion à l'instance et opération : De nombreux outils de connexion à distance sont disponibles, par exemple FinalShell ou VSCode pour le terminal, JupyterLab ou FileZilla pour transférer des fichiers sur le serveur. Utilisez un navigateur pour accéder à Uhost ; l'utilisation est similaire à celle d'une machine virtuelle locale VMware. Pour coller du texte dans Linux, appuyez trois fois de suite sur Ctrl→Ctrl+V pour coller→trois fois de suite sur Ctrl pour quitter.

• Lancer les tâches de calcul : Une fois l'environnement configuré, vous pouvez effectuer l'entraînement de modèles, l'apprentissage profond, etc. Par exemple, utilisez LLaMA-Factory préinstallé pour lancer directement l'entraînement LLAMA3, sans configurer vous-même CUDA. Pour installer des logiciels spécifiques (tels que Java, Node.js), consultez la documentation officielle.

• Gestion des ressources et contrôle des coûts : Après utilisation, veillez à éteindre et supprimer manuellement les ressources. Par défaut, la plateforme déconnecte les instances arrivées à échéance, mais les instances non éteintes continuent d'être facturées (quelqu'un a oublié d'éteindre une instance pendant 10 heures et a payé 26 yuans). Une fois éteinte, la facturation s'arrête, évitant ainsi les dépenses inutiles.

• Utiliser l'accélération académique : La plateforme accélère Github, Hugging Face, C站, etc., sans configuration supplémentaire. L'accès direct est plus rapide, ce qui améliore l'efficacité.

Scénario 2 : Expérience de cloud gaming (exemple de « Black Myth: Wukong »)

• Choisir une instance de jeu : Après connexion, recherchez « Cloud Gaming » sur la page d'accueil et sélectionnez directement une instance préinstallée avec « Black Myth: Wukong », sans téléchargement ni installation manuelle.

• Lancer le jeu : Cliquez sur « Lancer » ; la plateforme exécute le jeu via ses GPU haute performance dans le cloud. Vous pouvez jouer via un navigateur, sans vous soucier des limitations de votre appareil local. La fréquence d'images est stable, sans lags ni chutes de FPS.

Astuces clés et points à retenir

• Connexion à distance et transfert de fichiers :

• Connexion au terminal : Utilisez FinalShell en saisissant l'adresse IP de l'instance, le port, le compte et le mot de passe pour un contrôle à distance ; VSCode avec son extension SSH permet une écriture de code et un débogage plus pratiques.

• Transfert de fichiers : Glissez-déposez directement les fichiers via JupyterLab, ou utilisez FileZilla/XFTP via FTP pour transférer rapidement même les fichiers volumineux.

• Compléter l'environnement : Si le logiciel nécessaire (par exemple Java, Node.js) n'est pas installé dans l'instance, vous devez l'installer vous-même (Java via le site officiel d'Oracle, Node.js via sa documentation officielle), sinon cela peut affecter le projet.

• Pour accéder à des bibliothèques de modèles nécessitant une autorisation (par exemple certains modèles privés sur Hugging Face), vous devez accorder l'autorisation au préalable sur la plateforme, sinon le message « access denied » s'affichera.

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• Gestion des coûts et des ressources : surveillez en temps réel la durée et l'argent utilisés, définissez des rappels pour ne pas dépasser votre budget. Les utilisateurs à long terme devraient privilégier l'abonnement mensuel, plus économique.

• Utilisez le « démarrage sans carte » : lors du transfert de données, choisissez le mode sans carte, qui n'utilise pas la puissance de calcul GPU et ne facture que le stockage, pour encore plus d'économies.