Together AI

Qu’est-ce que Together AI

Together AI est une plateforme cloud d’accélération de l’intelligence artificielle qui couvre l’ensemble du cycle de vie des modèles génératifs : inférence rapide, fine-tuning et entraînement à grande échelle. Avec des API simples et compatibles OpenAI et une infrastructure hautement scalable, elle permet d’exécuter, d’adapter et de déployer des modèles open source sur des clusters GPU performants. La plateforme prend en charge plus de 200 modèles multi‑modaux (chat, images, code, etc.) et aide à optimiser performances, latence et coûts du prototype à la production.

Fonctionnalités principales de Together AI

• Inférence haute performance : temps de réponse faible, débit élevé et autoscaling pour des applications en production.
• Fine-tuning géré : adaptation de modèles génératifs à vos données avec un flux de travail encadré et reproductible.
• Entraînement à grande échelle : orchestration sur des clusters GPU et gestion des ressources pour entraîner et déployer à l’échelle.
• Catalogue de modèles : prise en charge de plus de 200 modèles open source couvrant chat, images, code et autres modalités.
• API compatibles OpenAI : intégration rapide via endpoints de type chat/completions et génération d’images.
• Optimisation coût‑performance : outils et métriques pour ajuster tailles de modèles, paramètres et stratégies d’appel.
• Outils MLOps : suivi des métriques, journaux, versionnement de modèles et bonnes pratiques de déploiement.
• Sécurité et gouvernance : contrôle d’accès et isolation des charges pour protéger modèles et données.
• Expérience développeur : démarrage rapide via HTTP et intégration avec bibliothèques courantes.

À qui s’adresse Together AI

Together AI convient aux data scientists, ingénieurs machine learning et équipes plateforme qui doivent entraîner, ajuster et servir des modèles génératifs à grande échelle. Les startups IA, éditeurs SaaS, équipes produit, laboratoires de R&D et services numériques d’entreprises y trouveront une infrastructure GPU scalable pour prototyper, évaluer et déployer des assistants de chat, générateurs d’images, outils de codage assisté et autres applications multimodales.

Comment utiliser Together AI

1. Créer un compte et générer une clé API.
2. Choisir un modèle adapté au cas d’usage (chat, image, code, etc.).
3. Tester les appels d’API avec un client HTTP ou une bibliothèque courante.
4. Configurer les paramètres d’inférence (température, longueur de sortie, etc.).
5. Préparer un jeu de données pour le fine-tuning si une adaptation est nécessaire.
6. Lancer un job de fine-tuning ou d’entraînement sur les clusters GPU.
7. Déployer un endpoint et activer l’autoscaling pour la production.
8. Surveiller latence, coûts et qualité, puis itérer sur le choix de modèles et réglages.

Cas d’utilisation de Together AI

Service client conversationnel multilingue, génération d’images marketing, assistants de développement et revue de code, résumé et analyse de documents, moteurs de recherche sémantiques et pipelines RAG, classification et extraction d’informations, modération de contenu, agents d’automatisation de processus internes et prototypage rapide d’applications IA multimodales.

Tarification de Together AI

La tarification est généralement à l’usage : facturation à la consommation pour l’inférence (par volume de requêtes ou de texte traité) et aux ressources pour l’entraînement/fine-tuning (temps GPU, stockage). Des remises volume et des offres entreprise sont disponibles selon les besoins. Pour les conditions et tarifs à jour, veuillez consulter la page officielle de la plateforme.

Avantages et inconvénients de Together AI

Questions fréquentes sur Together AI

• Quelles API sont disponibles ?

  Des API pour le chat/completions, la génération d’images et la gestion de modèles, avec une compatibilité OpenAI pour simplifier l’intégration.

• Puis-je exécuter et ajuster des modèles open source ?

  Oui, la plateforme permet d’exécuter, de fine‑tuner et de déployer des modèles open source à l’échelle.

• Comment optimiser les coûts d’inférence ?

  Choisir des modèles adaptés, régler les paramètres de génération, regrouper les requêtes quand c’est possible et surveiller les métriques d’utilisation.

• La plateforme prend‑elle en charge plusieurs modalités ?

  Oui, elle couvre des usages texte (chat), image et code, parmi d’autres cas génératifs.

• Quelles sont les garanties en matière de données ?

  Les données sont traitées sur l’infrastructure cloud de la plateforme. Référez‑vous aux documents officiels pour les politiques de sécurité et de conservation.