Par Nicolas, le Mardi 20 Février 2024

Mission numéro 4 : Déployer Mistral AI avec Docker - 🌌🐳

Après avoir établi notre forteresse numérique sur OVHcloud, équipée du serveur GPU V100S 32 Go, et préparée par les mains habiles de Docker et du NVIDIA Container Toolkit, il est temps de couronner notre quête avec l'acte ultime : le déploiement de Mistral AI. Préparez-vous à plonger dans le cœur de l'intelligence artificielle avec Docker, transformant notre infrastructure en une centrale d'intelligence artificielle.

Préparation au lancement : Docker à la barre 🚀

Déployer Mistral AI avec Docker est comme orchestrer une symphonie technologique ; chaque note doit être en parfaite harmonie pour créer un chef-d'œuvre. La première étape consiste à s'assurer que Docker est bien installé et prêt à l'emploi, ce qui a été notre triomphe dans la mission précédente.

Le guide du voyageur galactique de Mistral AI 📜✨

Suivre les instructions de déploiement de Mistral AI (Déploiement de Mistral AI) est notre carte au trésor. Ce guide précieux fournit toutes les commandes nécessaires pour lancer Mistral AI dans l'environnement Docker, nous permettant de naviguer dans les eaux parfois tumultueuses du déploiement d'IA avec grâce et efficacité.

1. Lancer le Conteneur Mistral AI

Avec l'image de Mistral AI prête à l'emploi, la prochaine étape est de lancer le conteneur. Cette commande crée une nouvelle instance de Mistral AI, prête à exécuter ses algorithmes sophistiqués sur notre serveur GPU, utilisant la puissance brute et la précision que nous avons méticuleusement préparées.

docker run --gpus all \

    -e HF_TOKEN=$HF_TOKEN -p 8000:8000 \

    ghcr.io/mistralai/mistral-src/vllm:latest \

    --host 0.0.0.0 \

    --model mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

2. L'harmonie des configurations

Configurer le conteneur pour qu'il utilise efficacement notre serveur GPU est essentiel. Le NVIDIA Container Toolkit entre en jeu ici, garantissant que Mistral AI puisse directement accéder aux ressources GPU, libérant ainsi sa pleine puissance.

3. Vérification et tests

Une fois le conteneur en fonction, il est crucial de tester et de vérifier que Mistral AI fonctionne comme prévu. Cela implique de s'assurer que l'interface de programmation est accessible et que les tâches de calcul sont effectivement traitées par le GPU.