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Découvrir le cloud et l’IA sur infocepo.com

infocepo.com – Cloud, IA & Labs

Bienvenue sur le portail infocepo.com.

Ce wiki s’adresse aux administrateurs système, ingénieurs cloud, développeurs, étudiants et passionnés qui veulent :

• Comprendre les architectures modernes (Kubernetes, OpenStack, bare-metal, HPC…)
• Mettre en place des assistants IA privés et des outils de productivité
• Construire des labs concrets pour apprendre en pratiquant
• Préparer des audits, migrations et automatisations à grande échelle

L’objectif : transformer la théorie en scripts, diagrammes et architectures réutilisables.

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Démarrer rapidement

Parcours recommandés

1. Monter un assistant IA privé

• Déployer un stack type : Open WebUI + Ollama + GPU (H100 ou GPU grand public)
• Ajouter un modèle de chat + un modèle de résumé
• Intégrer des données internes (RAG, embeddings)

2. Lancer un lab Cloud

• Créer un petit cluster (Kubernetes, OpenStack ou bare-metal)
• Mettre en place un pipeline de déploiement (Helm, Ansible, Terraform…)
• Ajouter un service IA (transcription, résumé, chatbot…)

3. Préparer un audit/migration

• Inventorier les serveurs avec ServerDiff.sh
• Dessiner l’architecture cible (diagrammes cloud)
• Automatiser la migration avec des scripts reproductibles

Résumé des contenus

• Guides & outils IA : assistants, modèles, évaluations, GPU
• Cloud & infra : HA, HPC, web-scale, DevSecOps
• Labs & scripts : audit, migration, automation
• Tableaux comparatifs : Kubernetes vs OpenStack vs AWS vs bare-metal, etc.

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Assistants IA & Outils Cloud

Assistants IA

ChatGPT

• ChatGPT – Assistant conversationnel public, adapté à l’exploration, à la rédaction et à l’expérimentation rapide.

Assistants IA auto-hébergés

• Open WebUI + GPU H100 + Ollama

Stack type pour assistants privés, LLMs auto-hébergés et API compatibles OpenAI.

• Private summary – Résumeur local, rapide et hors-ligne pour vos propres données.

Développement, modèles & suivi

Découvrir et suivre les modèles

• LLM Trending – Bibliothèque de modèles (chat, code, RAG…) pour déploiement local.
• Models Trending – Marketplace de modèles, filtrage par tâche, taille, licence.
• Img2txt Trending – Modèles vision-langage (image → texte).
• Txt2img Evaluation – Comparaison de modèles de génération d’images.

Évaluation & benchmarks

• ChatBot Evaluation – Classement de chatbots (modèles open-source et propriétaires).
• Embedding Leaderboard – Benchmark des modèles d’embedding pour RAG et recherche sémantique.
• Vectors DB Ranking – Comparatif de bases vectorielles (latence, mémoire, fonctionnalités).
• HPC Efficiency – Classement des supercalculateurs les plus efficaces énergétiquement.

Outils de développement & fine-tuning

• Project Trending – Grands projets open source récents, triés par popularité et activité.
• LLM Fine Tuning – Framework avancé pour fine-tuning de LLMs (instruction-tuning, LoRA, etc.).
• Perplexity AI – Recherche avancée et synthèse orientée “copilote de recherche”.

Matériel IA & GPU

GPU & accélérateurs

• NVIDIA H100 – GPU datacenter pour clusters Kubernetes et workloads IA intensifs.
• NVIDIA 5080 – GPU grand public pour déploiements privés de LLMs à moindre coût.
• GROQ LLM accelerator – Accélérateur matériel dédié à l’inférence LLM.

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Modèles ouverts & Endpoints internes

(Dernière mise à jour : 26/07/2025)

Les modèles ci-dessous correspondent à des endpoints logiques (par exemple via un proxy ou une gateway), choisis pour des usages précis.

Endpoint	Description / Cas d’usage principal
ai-chat	Basé sur gemma3n – Chat généraliste, bon compromis coût / qualité.
ai-translate	gemma3n, température = 0 – Traduction déterministe, reproductible (FR, EN, autres langues).
ai-summary	qwen2.5 – Modèle optimisé pour la synthèse de textes longs (rapports, docs, transcriptions).
ai-code	mistral-small – Raisonnement sur le code, explication et refactorisation.
ai-code-completion	granite-2b – Complétion de code rapide, pensée pour l’auto-complétion IDE.
ai-parse	gemma2-simpo – Extraction structurée, parsing de logs / JSON / tableaux.
ai-RAG-FR	qwen2.5 – Usage RAG en français (connaissance métier, FAQ internes).
mannix/gemma2-9b-simpo	Intégration avec OllamaFunctions (outils, API, automation).

Idée d’usage : chaque endpoint est associé à un ou plusieurs labs (chat, résumé, parsing, RAG, etc.) dans la section Cloud Lab.

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Actualités & Tendances

• Top AI News – Sélection vidéo des actus IA.
• Real-time transcription with Diart + Whisper – Exemple de transcription temps réel avec détection de locuteurs.
• OpenAI Translator – Extension / client moderne pour traduction assistée par LLM.
• Opensearch with LLM – Recherche conversationnelle basée sur LLMs et OpenSearch.

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Formation & Apprentissage

• Transformers Explained – Introduction aux Transformers, architecture clé des LLMs.
• Labs, scripts et retours d’expérience concrets dans le projet CLOUD LAB ci-dessous.

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Cloud Lab & Projets d’Audit

Le Cloud Lab propose des scénarios reproductibles : audit d’infrastructure, migration vers le cloud, automatisation, haute disponibilité.

Projet d’audit – Cloud Audit

ServerDiff.sh

Script Bash d’audit de serveurs pour :

• détecter les dérives de configuration,
• comparer plusieurs environnements,
• préparer une migration ou un plan de remédiation.

Exemple de migration Cloud

Exemple : migration d’environnements virtuels vers un cloud modernisé, avec audit, design d’architecture et automatisation.

Tâche	Description	Durée (jours)
Audit de l’infrastructure	82 services, audit automatisé via ServerDiff.sh	1,5
Diagramme d’architecture cloud	Conception et documentation visuelle	1,5
Contrôle de conformité	2 clouds, 6 hyperviseurs, 6 To de RAM	1,5
Installation des plateformes cloud	Déploiement des environnements cibles principaux	1,0
Vérification de stabilité	Tests de fonctionnement précoce	0,5
Étude d’automatisation	Identification et automatisation des tâches répétitives	1,5
Développement de templates	6 templates, 8 environnements, 2 clouds / OS	1,5
Diagramme de migration	Illustration du processus de migration	1,0
Écriture du code de migration	138 lignes (voir MigrationApp.sh)	1,5
Stabilisation du process	Validation que la migration est reproductible	1,5
Benchmarking cloud	Comparaison de performance vs infrastructure legacy	1,5
Calage du downtime	Calcul du temps de coupure par migration	0,5
Chargement des VMs	82 VMs : OS, code, 2 IP par VM	0,1
Total		15 jours·homme

Vérification de stabilité (HA minimale)

Action	Résultat attendu
Extinction d’un nœud	Tous les services doivent redémarrer automatiquement sur les nœuds restants.
Extinction / rallumage simultané de tous les nœuds	Tous les services doivent remonter correctement après redémarrage.

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Architecture Web & Bonnes Pratiques

Principes pour concevoir des architectures web scalables et portables :

• Favoriser une infrastructure simple, modulaire et flexible.
• Suivre la localisation des clients (GDNS ou équivalent) pour rapprocher les contenus.
• Utiliser des load balancers réseau (LVS, IPVS) pour la montée en charge.
• Comparer systématiquement les coûts, et se méfier du vendor lock-in.
• TLS :
  • HAProxy pour les frontends rapides,
  • Envoy pour la compatibilité et les cas avancés (mTLS, HTTP/2/3).
• Cache :
  • Varnish, Apache Traffic Server pour les gros volumes de contenu.
• Privilégier les stacks open source et les caches de base de données (ex. Memcached).
• Utiliser des files de messages, buffers et quotas pour lisser les pics de charge.
• Pour des architectures complètes :
  • Wikimedia Cloud Architecture
  • System Design GitHub

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Comparatif des grandes plateformes Cloud

Fonction	Kubernetes	OpenStack	AWS	Bare-metal	HPC	CRM	oVirt
Outils de déploiement	Helm, YAML, ArgoCD, Juju	Ansible, Terraform, Juju	CloudFormation, Terraform, Juju	Ansible, Shell	xCAT, Clush	Ansible, Shell	Ansible, Python
Méthode de bootstrap	API	API, PXE	API	PXE, IPMI	PXE, IPMI	PXE, IPMI	PXE, API
Contrôle des routeurs	Kube-router	API Routeur/Sous-réseau	Route Table / Subnet API	Linux, OVS	xCAT	Linux	API
Contrôle du pare-feu	Istio, NetworkPolicy	Security Groups API	Security Group API	Pare-feu Linux	Pare-feu Linux	Pare-feu Linux	API
Virtualisation réseau	VLAN, VxLAN, autres	VPC	VPC	OVS, Linux	xCAT	Linux	API
DNS	CoreDNS	DNS-Nameserver	Route 53	GDNS	xCAT	Linux	API
Load Balancer	Kube-proxy, LVS	LVS	Network Load Balancer	LVS	SLURM	Ldirectord	N/A
Options de stockage	Local, Cloud, PVC	Swift, Cinder, Nova	S3, EFS, EBS, FSx	Swift, XFS, EXT4, RAID10	GPFS	SAN	NFS, SAN

Ce tableau sert de point de départ pour choisir la bonne pile selon :

• Niveau de contrôle souhaité (API vs bare-metal),
• Contexte (on-prem, cloud public, HPC, CRM…),
• Outillage d’automatisation déjà en place.

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Liens utiles Cloud & IT

• Cloud Providers Compared – Correspondance des services AWS / Azure / GCP.
• Global Internet Topology Map – Cartographie globale de l’Internet.
• CNCF Official Landscape – Panorama des projets cloud-native (CNCF).
• Wikimedia Cloud Wiki – Infrastructure Wikimedia, exemple réel à grande échelle.
• OpenAPM – SRE Tools – Outillage APM / observabilité.
• RedHat Package Browser – Recherche de paquets et versions chez Red Hat.
• Baromètre TJM Freelance IT – Référentiel de tarifs freelances.
• IT Salaries (Glassdoor) – Indications de salaires IT.

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Avancé : Haute Disponibilité, HPC & DevSecOps

Haute Disponibilité avec Corosync & Pacemaker

Principes de base :

• Clusters multi-nœuds ou bi-sites pour la redondance.
• Utilisation d’IPMI pour le fencing, provisioning via PXE/NTP/DNS/TFTP.
• Pour un cluster 2 nœuds :

 – séquencer le fencing pour éviter les split-brains,  
 – 3 nœuds ou plus restent recommandés pour la production.

Pattern de ressources courant

• Stockage multipath, LUN, LVM, NFS.
• Ressources utilisateurs et processus applicatifs.
• IP virtuelle, enregistrements DNS, listeners réseau.

HPC

• Orchestration de jobs (SLURM ou équivalent).
• Partage de stockage haute performance (GPFS, Lustre…).
• Intégration possible avec des workloads IA (entraînement massif, inference sur GPU).

DevSecOps

• Pipelines CI/CD avec contrôles de sécurité intégrés (linting, SAST, DAST, SBOM).
• Observabilité (logs, metrics, traces) intégrée dès la conception.
• Automatisation des scans de vulnérabilités, gestion des secrets, policy-as-code.

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À propos & Contributions

Pour plus d’exemples, de scripts, de diagrammes et de retours d’expérience, consulter :

• infocepo.com

Les suggestions de correction, d’amélioration de diagrammes, ou de nouveaux labs sont les bienvenues. Ce wiki a vocation à rester un laboratoire vivant pour l’IA, le cloud et l’automatisation.