Hébergement machine learning
Une infrastructure GPU pour toutes vos charges de machine learning.
L'hébergement de machine learning signifie des choses différentes selon les équipes ; soyons donc précis sur ce que fait HostYourAI : nous servons des modèles de machine learning ouverts, aujourd'hui des grands modèles de langage, pour l'inférence. Des modèles comme Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek et Gemma tournent avec vLLM sur des GPU européens, derrière une API compatible OpenAI. Le fine-tuning de modèles ouverts est également possible, cadré projet par projet plutôt que proposé comme un bouton en libre-service.
Ce que nous ne sommes pas, c'est un cluster d'entraînement ni une suite MLOps générique. Si vous devez entraîner un modèle de fondation de zéro, il vous faut une autre infrastructure. Si vous avez besoin de transformer un modèle ouvert entraîné en un point d'accès de production fiable dans l'UE, c'est exactement le travail pour lequel cette plateforme a été construite.
Pourquoi un hébergement de machine learning dans l'UE
L'inférence est là où circulent les données sensibles
L'entraînement se fait une fois sur des données sélectionnées ; l'inférence se fait des millions de fois sur des entrées clients réelles. Ce trafic en direct est ce qui préoccupe le plus le RGPD, et c'est la partie que vous pouvez déplacer dès aujourd'hui vers des datacenters européens sans rien réentraîner.
La latence doit rester proche de vos utilisateurs
Si vos utilisateurs sont en Europe, servir depuis l'Europe retire un océan de chaque aller-retour. Pour les interfaces de chat en streaming, c'est le temps jusqu'au premier token que les utilisateurs ressentent, et des chemins réseau plus courts aident chaque requête.
Maîtrise des coûts sans pari sur la capacité
Tout fonctionne à l'usage depuis un solde de crédits prépayé unique, rechargé par iDEAL, carte ou SEPA. Le Router partagé facture au token, le matériel dédié à l'heure, et la page des tarifs montre comment les deux se combinent. Aucun engagement annuel à deviner.
from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://hostyourai.com/api/v1", api_key="hyai-...") client.chat.completions.create( model="llama-3.3-70b", messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])
Du modèle entraîné au point d'accès de production
Supposons que votre équipe ait choisi, ou affiné, un modèle ouvert. Le mettre en production suit ici un schéma connu. D'abord, consultez le catalogue de modèles : plus de 100 modèles ouverts, avec un état par modèle (warm, en cours de chauffe, déployable, sur demande). S'il est warm sur le Router, vous pouvez l'appeler immédiatement au token. Si vous voulez une capacité garantie ou une variante de modèle à vous, vous déployez des instances GPU dédiées : vLLM démarre avec sa propre clé API chiffrée, le déploiement impose un plancher de VRAM pour que le GPU ne soit jamais trop petit pour le modèle, et l'instance se met en veille quand elle n'est pas utilisée. Le pas-à-pas de Déployer son propre LLM avec vLLM couvre tout le parcours, et le Playground vous permet de vérifier le comportement avant d'écrire la moindre ligne de code.
| Charge de travail | La bonne forme |
|---|---|
| Prototypage et trafic faible et variable | Router partagé, paiement au token |
| Trafic de production stable sur un modèle | Instance dédiée, paiement à l'heure |
| Vos propres poids de modèle affiné | Instance dédiée exécutant votre variante |
| Adaptation d'un modèle ouvert à un domaine | Fine-tuning, cadré projet par projet |
| Documents qui fondent les réponses | Base de connaissances liée au Router ou à une instance (RAG) |
Comment démarrer
Chaque forme parle le même protocole compatible OpenAI : passer du prototype à la production est donc un changement de configuration, pas une réécriture.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://hostyourai.com/api/v1",
apiKey: "hyai-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-8b",
messages: [{ role: "user", content: "Classify this support ticket." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);Questions sur l'hébergement de machine learning
Puis-je entraîner des modèles de zéro sur HostYourAI ?
Non. La plateforme est conçue pour servir des modèles ouverts en inférence. Le fine-tuning d'un modèle ouvert existant est possible dans le cadre d'une mission par projet, mais l'entraînement à grande échelle est hors périmètre.
Quelles familles de modèles sont disponibles ?
Des familles à poids ouverts comme Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek et Gemma. Le catalogue répertorie plus de 100 modèles avec leur état de service actuel.
La plateforme adapte-t-elle automatiquement ma capacité ?
Nous ne promettons pas de mise à l'échelle automatique. Les instances dédiées sont une capacité fixe qui se met en veille quand elle n'est pas utilisée ; pour une consommation élastique au token, utilisez plutôt le Router partagé.
Comment servir mes propres poids affinés ?
Via une instance dédiée : vLLM charge votre variante, protégée par sa propre clé API chiffrée, sur un GPU qui respecte le plancher de VRAM du modèle.
La récupération sur mes propres documents est-elle prise en charge ?
Oui. Vous pouvez lier une base de connaissances au Router ou à une instance, et le contexte pertinent est injecté automatiquement dans les réponses, avec des citations de sources sur les réponses sans streaming.
Combien coûte l'hébergement ?
L'usage du Router est facturé au token et les instances à l'heure, les deux depuis un solde de crédits prépayé unique. Il n'y a pas de frais mensuels fixes pour démarrer.
Tout ce qu'il faut pour l'IA
De l'hébergement de modèles à une API destinée à vos clients, tout est conçu pour les développeurs et les entreprises qui veulent que leur IA tourne sur une infrastructure qu'ils contrôlent réellement, au sein de l'UE.
Vos données et vos modèles restent sur des GPU européens. Conçu pour respecter le RGPD.
Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, FLUX et bien d'autres. Choisissez-en un et il est prêt en quelques minutes, sans DevOps de votre côté.
Pointez votre client existant vers le Router et gardez vos outils. Sans réécriture, sans dépendance.
De zéro à un endpoint prêt en quelques minutes
Aucune infrastructure à gérer. Choisissez un modèle, obtenez une URL compatible OpenAI et livrez.
Choisissez un modèle
Choisissez dans le Model Garden ou collez n'importe quel ID HuggingFace. Définissez la VRAM et choisissez un GPU européen.
Obtenez votre endpoint
Nous déployons vLLM, exécutons les sondes de disponibilité et vous remettons une URL prête, compatible OpenAI et Anthropic, ainsi qu'une clé d'API.
Routez et livrez
Pointez votre client vers le Router. Il route automatiquement vers une instance démarrée, met les GPU au repos quand personne n'est connecté et journalise chaque requête.
Compatible avec les outils que vous utilisez déjà
Le Router parle les API OpenAI et Anthropic, il s'intègre donc directement aux clients et SDK que votre équipe utilise déjà. Il suffit de changer l'URL de base.
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Conçu pour les équipes qui ne peuvent pas envoyer leurs données ailleurs
Si un cloud américain est exclu, HostYourAI vous offre la même expérience développeur sur une infrastructure européenne.
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Proposez une IA privée à vos clients, sur une infrastructure dont vous pouvez répondre.
Frequently asked questions
Can I run this in the EU?
Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.
Is it GDPR-compliant?
Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.
Is the API OpenAI-compatible?
Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.
What does it cost?
Pay-as-you-go on one prepaid credit balance: the shared router per token or a dedicated GPU per hour. Free to start, no minimum, no fixed monthly fee.
Works with 390+ open models
Text and image models on dedicated EU GPUs. Every model tested on our own hardware.
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