HPE GreenLake AI/ML
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HPE GreenLake AI/ML est la partie intelligence artificielle et apprentissage automatique de HPE GreenLake, la plateforme de cloud hybride que HPE exploite pour ses clients entreprises. La pièce qui compte est HPE Private Cloud AI, une solution clés en main développée avec NVIDIA pour faire tourner de l'IA en production sans sortir les données de vos locaux. Elle réunit le calcul, le réseau et les logiciels de NVIDIA avec le stockage, les serveurs et le cloud GreenLake de HPE, puis ajoute la gestion du cycle de vie par-dessus. Le prix se paie à la consommation, pas au poste fixe, donc le coût dépend de la configuration choisie.
À propos de HPE GreenLake AI/ML
What Is HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake est une plateforme de cloud hybride gérée, et une plateforme d'IA en cloud hybride, c'est précisément ce qu'elle apporte : un seul plan pour les ressources et pour les charges d'IA. Elle permet à une entreprise d'exécuter et d'administrer sa propre infrastructure avec une interface de type cloud, en couvrant calcul, stockage, réseau, périphérie et cloud privé depuis un seul endroit. L'IA et l'apprentissage automatique ne sont pas un produit séparé qu'on achète en rayon. C'est une catégorie de charge de travail que la plateforme prend en charge, et le véhicule qui la livre est HPE Private Cloud AI.
Au fond, c'est une infrastructure d'IA privée pensée pour les entreprises. HPE Private Cloud AI est une solution clés en main développée avec NVIDIA dans le cadre du programme NVIDIA AI Computing by HPE. Elle place le calcul, le réseau et les logiciels d'IA de NVIDIA aux côtés du stockage, du calcul et du cloud GreenLake de HPE au sein d'une seule pile intégrée. L'objectif est net : amener une entreprise d'une idée d'IA à un produit qui fonctionne en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs mois. HPE la vend comme une usine d'IA pour charges privées.
Ce qui la distingue d'un service d'IA en cloud public, c'est le contrôle. Les données restent dans votre environnement, y compris dans des configurations en périphérie et isolées du réseau. Pour les équipes de secteurs réglementés, cela décide si un projet est même possible. HPE affirme qu'une plateforme d'IA intégrée peut réduire les coûts jusqu'à 60 % face au cloud public et mettre un déploiement en service en moins de 8 heures. Ce sont les chiffres de HPE, donc prenez-les comme des objectifs et non comme des garanties.
La pile embarque une gestion complète du cycle de vie et quatre options de configuration dimensionnées pour des besoins différents. Les opérations s'appuient sur OpsRamp AI copilot, qui surveille les charges de travail et l'automatisation sur l'ensemble de l'environnement. HPE est cité comme Leader dans le Magic Quadrant 2026 de Gartner pour les services de consommation de plateformes d'infrastructure.
Getting Started
- Définissez la charge de travail d'IA et confirmez les besoins de résidence des données, car l'IA privée se choisit quand les données ne peuvent pas quitter votre environnement.
- Travaillez avec HPE ou un partenaire pour dimensionner l'une des quatre configurations, en ajustant calcul, stockage et réseau au modèle et à la charge d'entraînement.
- Déployez la pile. HPE présente l'installation clés en main comme une tâche de la même semaine, avec des références de moins de 8 heures pour la couche d'infrastructure.
- Connectez vos modèles et vos outils par les voies d'intégration prises en charge : Model Context Protocol (MCP), webhooks ou les API.
- Pilotez l'exploitation au quotidien depuis GreenLake, avec OpsRamp AI copilot pour la supervision et l'automatisation.
- Choisissez un modèle de consommation. GreenLake Flex Solutions vous laisse exécuter des charges comme un service à l'usage dans vos propres locaux.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de HPE GreenLake AI/ML.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Les entreprises de secteurs réglementés comme la finance et la santé qui doivent faire tourner des modèles d'IA sur des dossiers sensibles sans les envoyer à un cloud public
- Les équipes informatiques qui exploitent déjà de l'infrastructure HPE
- Les ingénieurs plateforme et apprentissage automatique qui veulent une voie autorisée
Tâches
- Exécuter des charges d'IA en production avec des données privées
- Construire et faire grandir des agents d'IA d'entreprise
- Déployer un assistant virtuel ou un copilote interne
Cas d'usage
- Monter une région d'IA privée pour un projet soumis à conformité
- Consolider un pilote d'IA dispersé dans une pile gérée
- Exécuter une charge d'IA comme service dans vos propres locaux
Fonctionnalités clés
Turnkey Private AI Stack Co-Developed With NVIDIA
La fonction centrale, c'est l'intégration elle-même. Le calcul, le réseau et les logiciels d'IA de NVIDIA se placent aux côtés du stockage, du calcul et du cloud GreenLake de HPE dans un seul ensemble. Vous ne montez pas une pile avec des fournisseurs épars en espérant que les pièces se parlent. Cette approche à source unique, c'est ce qui vaut le label clés en main. Pour une équipe sans grande expertise en infrastructure, elle réduit le nombre de décisions entre l'achat et l'exploitation d'un modèle.
Private Control of Data
Les données restent sur votre propre infrastructure, y compris dans des environnements en périphérie et isolés. C'est la raison pour laquelle la plupart des organisations choisissent l'IA privée plutôt qu'un service public. Les données sensibles et réglementées ne franchissent jamais une frontière que vous ne contrôlez pas. HPE cite aussi des fonctions de sécurité comme le contrôle des politiques et la prise en charge des exigences d'audit et de conformité, qui correspondent directement à la façon dont les acheteurs réglementés évaluent le risque.
Faster Time to Value
HPE articule son discours autour de semaines, pas de mois, et annonce un déploiement en moins de 8 heures pour l'infrastructure. Le temps jusqu'à la valeur est la mesure qui décide si un programme d'IA survit à une revue de budget. Un déploiement répétable et pré-intégré raccourcit la longue phase d'intégration qui bloque souvent les projets. Les chiffres viennent de HPE, donc vérifiez ce qui s'applique à votre configuration.
Model and Tool Freedom
La pile est faite pour exécuter les modèles que vous choisissez et en ajouter sans refaire ce que vous avez déjà. Cette souplesse compte parce que le choix des modèles évolue vite. Vous gardez la possibilité d'échanger ou d'ajouter des modèles dans une seule pile gouvernée, au lieu de reconstruire l'environnement à chaque fois qu'un meilleur modèle apparaît.
Full Lifecycle Management
La plateforme couvre le déploiement, l'exploitation et la montée en charge, pas seulement l'installation initiale. La gestion du cycle de vie, c'est ce qui sépare une plateforme gérée d'un tas de matériel. Les charges restent gouvernées à mesure qu'elles grandissent, et l'environnement reste cohérent quand elles changent.
OpsRamp AI Copilot for Operations
OpsRamp AI copilot soutient la couche d'exploitation avec de la supervision et de l'automatisation sur tout l'environnement. Les charges d'IA échouent de façon désordonnée et consomment beaucoup de ressources, donc une information automatique sur ce qui tourne et pourquoi compte. Il relie la visibilité opérationnelle à la même plateforme qui exécute la charge.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Les données restent dans votre environnement, ce qui rend un projet d'IA réglementé possible dès le départ.
- La pile intégrée avec NVIDIA retire beaucoup de travail d'intégration, donc le déploiement avance en semaines plutôt qu'en trimestres.
- Les options à la consommation de HPE GreenLake Flex Solutions évitent un gros achat de matériel initial. GreenLake Flex Solutions vous laisse exécuter des charges comme service dans vos locaux, ce qui convient aux projets qui ne peuvent pas s'engager sur l'achat de tout le matériel.
- Prendre en charge MCP, les webhooks et les API donne aux développeurs plus d'une façon de connecter les outils existants.
Inconvénients
- Il n'y a pas d'offre gratuite ni de prix publié, donc chaque déploiement démarre par un devis et un échange commercial.
- C'est conçu pour les entreprises ; les petites équipes trouveront la portée et l'engagement disproportionnés par rapport à leurs besoins.
- Les chiffres d'économie et de délai de déploiement viennent du marketing de HPE et demandent une vérification indépendante.
- En tirer le meilleur suppose une certaine compétence infrastructure en interne, car la plateforme est une fondation et non un service entièrement géré.
Questions fréquentes
C'est la capacité d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique livrée par la plateforme HPE GreenLake, et son principal véhicule est HPE Private Cloud AI. Il s'agit d'une pile d'IA privée clés en main développée avec NVIDIA qui réunit calcul d'IA, réseau, stockage et logiciels de cloud avec la gestion du cycle de vie, pour qu'une entreprise fasse tourner de l'IA en production dans son propre environnement.
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Forefront
Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.