Futur sans étapes

Qu’est-ce que l’avenir sans étapes

No-Grade Future est une plateforme de location de GPU et d’applications d’IA qui regroupe dans un même site des ressources de calcul flexibles, des ressources de modèles, des images d’applications et la gestion de conteneurs.

Les utilisateurs peuvent soit lancer directement des applications prêtes comme ComfyUI, soit créer des instances GPU pour effectuer l’entraînement de modèles, la déduction et des tâches de développement.

Les principales fonctionnalités d’un avenir sans échelons

Marché de la puissance de calcul

Le marché de la puissance de calcul sert à choisir les modèles de GPU, les CPU, la mémoire, le disque système et les images, puis à créer des instances cloud en fonction des prix actuels des ressources.

• Propose de nombreux modèles et configurations de GPU
• Permet de créer et de fermer des instances sur demande
• Coût de fonctionnement calculé par seconde
• Après avoir éteint, il est possible de le redémarrer et de continuer à utiliser les données.

Marché des applications d’IA

Les marchés d’applications emballent des outils open source, des modèles et des dépendances courants en images, permettant aux utilisateurs de les lancer une fois qu’ils ont sélectionné une GPU, ce qui réduit les étapes de déploiement manuel.

• ComfyUI prédéfini avec des nœuds et des modèles courants
• Flux Video, Flux et flux de travail Stable Diffusion
• Environnements de fine-tuning de modèles tels que LLaMA-Factory
• Applications vocales telles que GPT-SoVITS, RVC, etc.
• Personnages numériques, outils de génération 3D et vidéo

Place du Modèle

La place des modèles sert à découvrir les modèles pris en charge par la plateforme ainsi que les points d’appel, ce qui permet de comparer d’abord les types de tâches avant de choisir l’application ou le calcul correspondant.

Il convient d’évaluer si le modèle autorise l’usage commercial, la redistribution ou la création de contenus spécifiques en se référant respectivement à la licence de son auteur et aux règles de la plateforme.

Instance de conteneur

La documentation officielle décrit une instance comme un ordinateur dans le cloud, capable d’exécuter des tâches lorsqu’il est démarré, et de cesser ses calculs lorsqu’il est éteint, tout en conservant les données existantes.

Les instances peuvent toujours présenter des risques en raison d’une suppression accidentelle, de dettes de paiement, des règles de la plateforme ou de pannes de stockage ; les modèles et œuvres importantes ne devraient pas être conservés uniquement dans une seule instance.

Images publiques et privées

Les images publiques fournissent un environnement de fonctionnement prêt par la plateforme, tandis que les images privées permettent aux utilisateurs de sauvegarder leurs propres systèmes, dépendances, modèles et dossiers de travail.

• Créer rapidement des instances à partir d’une image publique
• Enregistrer l’environnement débogué sous forme d’image privée
• Utiliser une image privée pour reprendre le fonctionnement normal
• Réduire le temps de configuration pour les équipes ou les tâches répétitives

Transfert de fichiers et accès à distance

Le document propose diverses méthodes de téléchargement et de téléversement de données, telles que le disque cloud conteneurisé, les plugins de transfert de fichiers, le disque cloud, FileZilla et Jupyter.

• Se connecter à une instance cloud via SSH
• Utilisation de WebShell pour des opérations dans la terminal du navigateur
• Gérer le code et les fichiers via Jupyter Lab
• Configurer l’accès à l’interface de l’application via le port HTTP

Surveillance GPU et arrêt automatique

Les utilisateurs peuvent surveiller l’utilisation de la GPU et configurer une extinction automatique pour les instances inutilisées, afin d’éviter que le solde du compte continue d’être consommé une fois la tâche terminée.

Les règles de fermeture automatique doivent d’abord être testées sur des instances de test ; pour un entraînement prolongé, il est également nécessaire d’éliminer les erreurs de jugement causées par les interruptions dans le chargement des données.

Comment utiliser l’avenir sans échelons

Il est recommandé aux nouveaux utilisateurs de commencer par tester l’image, le réseau et le transfert de fichiers avec des instances de petite taille et pour une courte durée, avant de les utiliser pour des tâches de formation ou de génération officielles.

1. Inscrivez-vous et terminez l’authentification conformément aux exigences de la plateforme.
2. Recharger une petite quantité d’électricité ou utiliser le crédit d’activité disponible
3. Sélectionner l’entrée de la tâche dans le marché d’applications ou le marché de calcul
4. Vérifier la GPU, le CPU, la mémoire, le stockage et le prix par unité de facturation
5. Créer une instance et se connecter via le navigateur, SSH ou Jupyter
6. Télécharger les données et exécuter des tâches de test à petite échelle
7. Enregistrer les résultats, faire une sauvegarde des fichiers et éteindre l’appareil en temps opportun

Méthode de sélection d’une GPU

• D’abord, estimer la mémoire vidéo en fonction des paramètres du modèle et de la précision.
• Les tâches d’entraînement prennent en compte à la fois la bande passante de la mémoire vidéo et la communication entre cartes.
• Pour la génération d’images et de vidéos, il faut vérifier le support de l’application pour l’architecture de la carte graphique.
• Comparer le prix par seconde à le temps réel de finition de la tâche
• Évitez de ne vous concentrer que sur le nom de la carte graphique en négligeant le CPU, la mémoire et le stockage.

Plateforme de support

• Version web ou portail en ligne officiel
• Linux

Les clients, les régions, les langues et les points d’accès peuvent varier en fonction de la version ; il convient de se référer à la page du produit actuelle avant l’installation ou le paiement.

API, SDK et situation du logiciel open source

La documentation officielle fournit une API de gestion des ressources GPU, qui peut être utilisée pour consulter les ressources, créer des conteneurs, obtenir l’état des instances, supprimer des instances et configurer l’arrêt en cas d’inactivité.

La plateforme propose également des workflows cloud ainsi que des guides pour l’appel de certains modèles, idéaux pour intégrer la création de ressources de calcul et les tâches de génération dans des processus automatisés.

Prix et forfaits

Future sans niveau utilise « l’électricité » comme solde virtuel du compte, et les frais de GPU sont déduits dynamiquement en fonction du modèle, de la configuration et du temps d’exécution.

Selon l’accord officiel, l’électricité est un produit virtuel ; une fois achetée, elle ne peut généralement pas être retournée ni remboursée. Il convient donc de vérifier au préalable les ressources disponibles ainsi que le prix réel par unité avant de recharger.

À qui s’adresse-t-il

• Utilisateurs de la génération d’images par IA : exécution de ComfyUI et de modèles de génération dans le cloud
• Créateurs de vidéos : utilisation de flux de travail vidéo tels que Hunyuan et Wan
• Développeur de modèle : achever l’entraînement, le fine-tuning, l’inference et les tests
• Étudiants et chercheurs : location de GPU sur demande pour mener des expériences
• Auteur de l’application : Empaquetage de l’image et distribution de l’application via la plateforme

Avantages du produit

• Les applications, les modèles et la puissance de calcul GPU sont regroupés sur une même plateforme
• Les images prêtes à l’emploi réduisent les obstacles à la mise en œuvre des applications open source
• Prend en charge SSH, WebShell, Jupyter et accès par port
• Le document couvre les instances, les images, les fichiers et les opérations Linux.
• Fournit des API pour la gestion des GPU et l’appel des modèles

GitHub et le statut open source

La plateforme Future Platform sans niveau hiérarchique fait elle-même partie d’un service commercial à code fermé ; à ce jour, aucun dépôt de code source officiel pouvant correspondre de manière fiable à son identité n’a été identifié.

ComfyUI, les modèles et les extensions présents sur la plateforme peuvent provenir de différents projets open source ; il est nécessaire de vérifier individuellement les licences, les conditions d’utilisation commerciale et les exigences de crédit.

Restrictions d'utilisation et précautions

• Les ressources GPU et le prix unitaire varient en fonction des stocks et de la configuration.
• L’électricité achetée ne donne généralement pas droit à un remboursement.
• Éteindre l’appareil tout en conservant les données ne revient pas à faire une sauvegarde permanente.
• Les images et nœuds tiers peuvent présenter des risques de sécurité et de compatibilité.
• Lors de l’ouverture des ports, il faut configurer l’authentification et éviter de mettre en exposition des services sensibles.
• La génération de contenu et les données d’entraînement nécessitent une vérification indépendante des autorisations.

Informations de base

Indice de recommandation

Note de recommandation : 4,3/5.

Le futur sans étapes convient aux utilisateurs qui souhaitent lancer rapidement des applications d’IA open source ou louer des GPU sur demande ; les images d’application et le système de documentation permettent de réduire le temps de configuration de l’environnement.

Avant utilisation, il convient de comparer en détail la mémoire vidéo, le prix unitaire, le stockage et le temps de traitement des tâches, et d’intégrer l’arrêt automatique, la sauvegarde des données et la sécurité des images dans les processus quotidiens.

Questions fréquentes

Quelle est la plateforme de l’avenir sans échelons ?

Future Without Levels est une plateforme de location de GPU et d’applications d’IA, qui offre des ressources de calcul en cloud, des modèles et des images d’applications, des instances de conteneurs ainsi que des API pour les développeurs.

Le futur sans échelons peut-il exécuter directement ComfyUI ?

Oui, les magasins d’applications proposent des environnements ComfyUI préinstallés avec des nœuds et des modèles couramment utilisés, ainsi que des applications connexes telles que Hunyuan Video et Flux.

Comment Future Sans Échelon facture-t-il ?

Les instances GPU sont facturées dynamiquement en fonction du modèle et des paramètres sélectionnés. Le site officiel indique qu’elles sont facturées au temps passé et consomment de l’électricité sur le compte ; le prix réel est indiqué sur la page de création de l’instance.

Les données sont-elles perdues après l’arrêt de l’instance ?

La documentation officielle indique que les données peuvent être conservées après l’arrêt de l’instance et utilisées à nouveau lors du redémarrage, mais il convient néanmoins de faire des sauvegardes indépendantes des fichiers importants.

Future sans échelon propose-t-il une API ?

Les documents officiels couvrent la consultation des ressources GPU, la création de conteneurs, la consultation et la suppression d’instances, l’arrêt automatique, les workflows cloud et l’appel de modèles.

Le futur sans échelons est-il une plateforme open source ?

La plateforme elle-même est un service commercial à code fermé ; de nombreux modèles et outils présents dans le marché d’applications proviennent de projets open source, mais il convient de vérifier séparément leurs licences respectives.

Est-il possible d’obtenir un remboursement après avoir acheté de l’électricité ?

L’accord officiel d’achat définit l’électricité comme un produit virtuel et précise que, une fois achetée, elle ne peut généralement pas être retournée ni remboursée ; il convient de procéder à un petit essai avant de recharger.