Pour H2O.ai, une entreprise de machine learning, démocratiser l’IA générative n’est pas une devise creuse, mais une mission ; une mission qui nécessite d’agir. Et pour agir, il faut mettre des modèles, des outils automatisés et des analyses entre les mains des personnes capables de les utiliser pour expérimenter, itérer et créer de nouveaux usages des technologies d’IA. 

L'objectif premier de H2O.ai est de simplifier l'accès des clients aux données pour l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA, tout en protégeant la confidentialité des données de ses clients et en réduisant les mouvements de données. À cette fin, H2O.ai offre son moteur de ML de pointe et une abondance de fonctionnalités supplémentaires d’IA générative pour la création et le fine‐tuning de GPT personnalisés, y compris le moteur H2O Driverless AI AutoML, H2O LLM Studio et des starters packs pour le machine learning, des LLM d’IA générative et la modélisation prédictive, comme les Snowflake Native Apps sur la Marketplace Snowflake. 

Snowflake Native App Framework intégré à Snowpark Container Services (actuellement en public preview) permet à H2O.ai de simplifier et d’accélérer le processus de mise en service des modèles d’IA et de ML dans les environnements de ses clients.

« Les Snowflake Native Apps intégrées à Snowpark Container Services simplifient l’ensemble du processus », explique Luis Boldizsar, Channel Manager pour l’Amérique du Nord chez H2O.ai. « Cela facilite l’accès et permet aux clients d’utiliser facilement une application dans Snowflake, d’accéder à la technologie et de l’utiliser pour créer de nouvelles informations sur les données. »

H2O.ai a perçu le potentiel de Snowpark Container Services lors des premiers briefings d'ingénierie avec Snowflake. Offre de conteneurs entièrement gérée, Snowpark Container Services présentait un moyen pour H2O.ai de déployer ses solutions directement dans Snowflake, à proximité des données avec lesquelles il interagit. Snowpark Container Services englobe la complexité des orchestrations, des intégrations, des dépendances et de la gestion des va-et-vient associés, ce qui simplifie le déploiement et supprime le besoin de déplacer des données entre des environnements extérieurs à Snowflake.

Les Snowflake Native Apps ont ensuite complété le tableau, en résolvant les problèmes d’infrastructure et permettant « à un utilisateur de commencer à consommer une application dans Snowflake très facilement », explique Luis Boldizsar. L’équipe H2O.ai peut désormais lancer en production une application native et un produit dans l'environnement d'un client en 20 à 30 minutes au lieu de plusieurs jours.

« Ce type de délai est un avantage majeur pour nos clients », explique Luis Boldizsar, soulignant que H2O.ai a su minimiser le « temps mort » lorsque les équipes attendent la disponibilité de l’infrastructure ou la mise en production, par exemple. Comme les Snowflake Native Apps s’exécutent au sein du compte du client, elles peuvent bénéficier des fonctionnalités de gouvernance de Snowflake et les clients peuvent vérifier, approuver et intégrer de nouvelles applications plus rapidement. 

L’intégration des Snowflake Native Apps à Snowpark Container Services permet également à H2O.ai d'inclure des artefacts (qui sont auto-générés) avec le code. Cela signifie que lorsqu'un data scientist transmet un modèle à un data engineer, il obtient également des informations utiles supplémentaires, comme un exemple d'invocation dans SQL ou un morceau de code et exemple d'utilisation dans Python.

« Cela peut sembler anodin, mais je connais des clients qui ont passé une heure ou plus au moment d’une livraison pour expliquer, par exemple, comment invoquer un modèle ou quelles données transmettre », explique Luis Boldizsar. « Lorsque nous réduisons le temps consacré à toutes ces tâches, nos clients peuvent mettre des modèles en production et commencer à percevoir la valeur de l’utilisation de ces modèles et de ces données. Puis ça commence à faire boule de neige : comme ils peuvent effectuer une tâche plus rapidement et de manière sécurisée, ils peuvent gérer un projet supplémentaire. »

H2O.ai a créé un processus innovant en utilisant des modèles pour accélérer le développement de ses applications. En intégrant Snowpark Container Services dans ses modèles Snowflake Native App, H2O.ai peut éliminer les processus complexes de chargement de conteneurs et tirer parti de Snowflake Native App Framework pour simplifier le processus d'installation.

D’autres avantages du modèle de H2O.ai émergent au moment de distribuer des mises à jour et de nouvelles versions. Le découplage du développement d’images du code d’une Snowflake Native App réduit considérablement le temps global de développement et permet des mises à jour rapides. H2O.ai et ses clients peuvent ainsi suivre le rythme des publications fréquentes de nouvelles fonctionnalités dans les applications. Il s’agit d’une avancée significative en matière de ML et de traitement des données, qui permet à H2O.ai de fournir des solutions exceptionnellement efficaces, évolutives et conviviales. 

Le fait que les Snowflake Native Apps s’exécutent dans l’environnement du client sans nécessiter de déplacer de données ou d’y fournir un accès externe est particulièrement bénéfique pour les clients de H2O.ai dans le secteur hautement réglementé des services financiers. Dans le même temps, les clients ne peuvent pas fouiller dans le code de l’application et y apporter des modifications qui, bien que bien intentionnées, peuvent produire un effet secondaire inattendu. 

« Avec les Snowflake Native Apps, nous pouvons installer notre modèle de la manière dont nous l’avons configuré et dont nous savons qu'il fonctionne. Cela nous donne l’assurance que nos applications fonctionneront comme nous l’avions prévu », ajoute Luis Boldizsar. « Cette même fonctionnalité protège également le client, car il sait que nous ne pouvons pas non plus voir son code ni ses données. » 

« Parfois, un service entièrement géré offre davantage de fonctionnalités, mais il est également plus complexe à gérer pour nous et nos clients, et ne facilite pas la collaboration entre nous. Une plateforme simplifiée, à l’instar de ce que Snowflake fournit, supprime certains de ces va-et-vient et peut être plus facile à gérer », explique Luis Boldizsar.

La fonctionnalité d'annuaire des versions cibles de Snowflake Native App Framework permet à H2O.ai de fournir différentes versions de ses applications afin que ses clients puissent les tester directement. H2O.ai insère le numéro de version de l’application dans le titre, de sorte qu’un client peut choisir de conserver et de patcher son application actuelle pour rester conforme aux réglementations qui exigent des versions spécifiques du moteur, ou de mettre à niveau et d’installer la version la plus récente.

Les personnes intéressées par les applications d’IA générative de H2O.ai créées avec Snowflake Native App Framework intégré à Snowpark Container Services peuvent les essayer gratuitement sur la Marketplace Snowflake. 

En parallèle, l'équipe H2O.ai continue d'explorer le potentiel des Snowflake Native Apps avec Snowpark Container Services, en expérimentant le packaging et en étudiant différentes configurations qui pourraient offrir aux utilisateurs l'ensemble des capacités de ML et d’IA en un seul service. 

« C’est un bon exemple de démocratisation de l’accès à l’IA : permettre aux data scientists de créer de nouveaux modèles et de résoudre des problèmes qu’ils n’avaient jamais essayé de résoudre auparavant, simplement en simplifiant l’accès aux outils pour y parvenir », explique Luis Boldizsar.