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Models : GitHub lance son « playground » d’IA générative dédié aux développeurs

Avec GitHub Models, la filiale de Microsoft tente d’attirer les développeurs souhaitant déployer des applications propulsées à l’IA générative vers les services d’Azure. Un moyen aussi de regagner en popularité dans un espace dominé par Hugging Face.

Gaétan Raoul
par
Publié le: 02 août 2024

GitHub Models, c’est le service présenté par la filiale de Microsoft le 1er août. L’éditeur le présente pour l’instant comme un banc d’essai ouvrant aux 100 millions d’utilisateurs de GitHub l’accès à 24 grands modèles de langage des fournisseurs Cohere, Meta, Mistral AI, OpenAI, AI21 Labs et Microsoft. GitHub donne accès aux API redirigeant vers des instances Azure hébergeant Llama 3.1, GPT-4o, Phi 3 mini ou encore Command R.

Il s’agit plus particulièrement d’encourager la conception de prototypes d’applications propulsées à l’IA générative qui mèneront, idéalement à des déploiements en production.

Qui plus est, GitHub a mis en place un modèle freemium. Avec Microsoft, il offre des crédits gratuits limités en nombre de requêtes quotidiennes, de tokens en entrée et en sortie et d’appels concurrents. Les clients Free et GitHub Copilot Individual bénéficient des mêmes volumes de requêtes, tandis que les clients de Copilot Business et Enterprise ont le droit à davantage de ressources.

GitHub Models : un pied à l’étrier pour favoriser l’adoption des services Azure AI

Pour l’instant, la plupart des LLM disponibles sont consacrés à la génération de texte et à propulser des systèmes RAG. Le catalogue devrait s’enrichir prochainement.

« Et ce n’est que la première vague. Dans les mois à venir, alors que nous approchons de la disponibilité générale de GitHub Models, nous continuerons à ajouter d’autres modèles de langage, de vision et d’autres à notre plateforme », promet Thomas Dohmke, CEO de GitHub, dans un billet de blog.

GitHub ne fournit pas seulement un lien vers les API Azure, mais une interface pour tester des prompts.

L’éditeur a préparé des flux GitHub Actions pour évaluer des prompts à partir de fichiers JSON. Ces benchmarks peuvent être exécutés depuis le CLI GitHub.

Comme aux entreprises, GitHub promet aux développeurs de ne pas exploiter ni de partager les données envoyées aux modèles.

GitHub Models est clairement un pied à l’étrier pour encourager l’usage des services GitHub et Microsoft.

« Nous avons créé un cheminement pour amener les modèles dans votre environnement de développement dans Codespaces et VS Code », poursuit Thomas Dhomke. « Une fois que vous êtes prêt à passer à la production, Azure AI offre une IA responsable intégrée, une sécurité et une confidentialité des données de niveau professionnel, ainsi qu’une disponibilité mondiale […] dans plus de 25 régions Azure pour certains modèles ».

La mise en production ne demandera que d’échanger les tokens d’identification GitHub par les authentifications Azure.

De même, l’éditeur assure qu’il sera possible de concevoir des extensions à GitHub Copilot.

L’ombre d’Hugging Face

Si GitHub sait qu’il ne convaincra pas forcément toutes les entreprises d’adopter en production ces technologies. En revanche, un service qui cible 100 millions d’utilisateurs potentiels lui permettra de regagner en popularité dans le domaine du machine learning et de l’IA générative où Hugging Face et Google Cloud, avec Google Colab se sont imposés dans la communauté.

Les développeurs peuvent aussi tester les modèles d’IA générative à travers les plateformes respectives des fournisseurs, dont La Plateforme de Mistral AI ou le Playground d’OpenAI, mais les crédits gratuits sont un atout indéniable.

L’on est encore très loin des 800 000 modèles d’IA disponibles sur Hugging Face, mais il semble évident que GitHub tâtonne le marché pour tenter d’attirer une partie de la communauté vers ses services.

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