Exigences matérielles par niveau
Trois niveaux pour chaque charge : le minimum qui fonctionne, le juste milieu recommandé et le niveau de marge confortable. Ce sont les mêmes niveaux que le moteur de décision WisePC utilise quand il planifie un build autour de ton objectif.
| Niveau | Cœurs CPU | RAM | Stockage | GPU | VRAM | Réseau |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Minimum | 8 cores | 32 GB | 2 TB (ssd) | ai | 16 Go de VRAM | 1 GbE |
| Recommandé | 16 cores | 64 GB | 4 TB (ssd) | ai | 24 Go de VRAM | 2.5 GbE |
| Confortable | 24 cores | 128 GB | 8 TB (ssd) | ai | 48 Go de VRAM | 10 GbE |
| Surdimensionné | 39 cores | 205 GB | 16 TB (ssd) | ai | 48 Go de VRAM | 10 GbE |
Au-delà de Confortable — 39 cœurs, 205 Go de RAM, 16 To (SSD) : une marge que vous n'utiliserez jamais pour ce seul workload. Mettez la différence dans le stockage, la sauvegarde ou le silence.
Forme de système recommandée
Dérivée par le moteur de décision du niveau recommandé — la même logique qui planifie les builds complets.
Requirements (16 threads, 64GB RAM, 8TB storage, dedicated GPU) need a custom tower build.
Si ce workload mérite sa propre machine ou doit vivre sur le serveur principal.
GPU-bound compute is expensive to duplicate — a second GPU box roughly doubles cost for little resilience gain. Keep it on the main machine.
Baies de stockage, avec prix
Cinq stratégies physiques pour la capacité recommandée — même planificateur, même modèle de disques et mêmes prix de référence que l'outil de stockage.
| Stratégie | Disques | Utile | Coût | Veille |
|---|---|---|---|---|
| Cheapest | 2× 4TB hdd | 4 TB · parity1 | ≈ €200 | 10 W |
| Balanced Recommandé | 2× 16TB hdd | 16 TB · parity1 | ≈ €480 | 12 W |
| Redundant | 3× 8TB hdd | 8 TB · parity2 | ≈ €450 | 15 W |
| Expansion-friendly | 2× 20TB hdd | 20 TB · parity1 | ≈ €600 | 14 W |
| Performance | 2× 4TB nvme | 4 TB · parity1 | ≈ €480 | 2 W |
For a fast working tier, go all-flash — the performance strategy protects speed without the HDD rebuild pain.
La sauvegarde n'est pas du stockage
La copie supplémentaire qui survit aux pannes, suppressions et ransomwares — même moteur que le planificateur de sauvegarde.
Protect 4TB with at least two copies on separate hardware, ideally one offsite. The recommended start is a dedicated NAS.
Add a second copy outside the building — cloud or a drive at a friend's house.
Use a versioning-aware tool (restic, borg, Backblaze) that keeps history.
Schedule backups automatically and monitor them.
Keep the backup on separate hardware or offsite.
Combien ça coûtera ?
Fourchettes EUR neutres issues du modèle de référence (≈ = prix de rue estimé). Les prix réels des composants sont sur la page du build pour votre région.
Le calcul (CPU, carte, RAM, GPU) n'est pas inclus — voir le build recommandé pour les prix en direct.
Perspectives de croissance
Ce qui se passe quand les données continuent de croître — même moteur que le simulateur de croissance.
Storage stays within 8TB across the 3-year horizon — the architecture fits your expected growth.
Within capacity and bays — no new bay needed for 7TB.
De quel niveau as-tu besoin ?
- Choisis Minimum (8 cœurs, 32 Go de RAM) uniquement pour une machine mono-usage avec un budget serré — attends peu de marge.
- Recommandé (16 cœurs, 64 Go de RAM) est le juste milieu : assez pour la charge plus les services annexes habituels, sans dépenser trop.
- Choisis Confortable (24 cœurs, 128 Go de RAM) quand cette charge partage la machine avec d'autres ou va croître — tu paies pour la marge, pas pour l'anxiété.
- Règle GPU pour cette charge : ai.Règle GPU pour cette charge : ai (24 Go de VRAM).
Également couvert dans ce guide
Expérimentation IA
Apprendre et expérimenter avec des modèles, entraîner de petits modèles, outils.
Questions fréquentes
De combien de RAM model training / fine-tuning a-t-il besoin ?
32 Go est le minimum sensé, 64 Go couvre la plupart des configurations réelles, et 128 Go offre une marge confortable pour la croissance et les services supplémentaires.
De combien de cœurs CPU model training / fine-tuning a-t-il besoin ?
Un CPU de 8 cœurs est le minimum, 16 cœurs est le juste milieu recommandé, et 24 cœurs est confortable quand il partage la machine avec d'autres charges.
model training / fine-tuning a-t-il besoin d'un GPU dédié ?
Un GPU dédié est fortement recommandé — cette charge fait du calcul IA. Besoin de 16 à 48 Go de VRAM (16 minimum, 24 recommandé, 48 confortable).
Quel stockage et quel réseau model training / fine-tuning attend-il ?
Stockage : 4 To de SSD est la base recommandée (2 To minimum, 8 To confortable). Réseau : 2.5 GbE est la base recommandée.
Qu'est-ce qui fonctionne bien à côté de model training / fine-tuning ?
Il s'associe naturellement avec : Expérimentation IA.
Combien d'énergie consomme model training / fine-tuning ?
La baie de stockage consomme environ 47 W au repos (≈ 103 €/an à 0,25 €/kWh). Le système complet ajoute CPU, carte et ventilateurs — voir la section coût pour des fourchettes honnêtes.