Votre mémoire est déjà saturée alors que le modèle n’a pas fini de se charger ? OsxNode transforme l’accès à un Mac mini M4 dédié en service de location à la journée, sans vous obliger à acheter une machine.
Pour les développeurs et chercheurs qui utilisent MLX pour l’inférence ou le fine-tuning à petite échelle. Vérifiez d’abord que votre tâche tient dans 16 Go de mémoire unifiée, puis choisissez la durée adaptée à votre expérimentation.
À partir de $21.6/jour. Paiement anticipé à la journée, à la semaine, au mois ou au trimestre. À l’échéance, la machine s’arrête si vous ne prolongez pas : aucun frais ultérieur.
OsxNode · Périmètre du service
Une machine physique attribuée à un seul locataire pendant toute la durée de location.
Le CPU et le GPU partagent la même mémoire. Un SSD supplémentaire augmente l’espace de stockage, pas la mémoire unifiée.
Vous avez peut-être un modèle à traiter, une série d’expériences ou une compilation à effectuer, pas besoin d’acheter du matériel pour les prochaines années.
Avec MLX, le premier obstacle n’est souvent pas la commande à saisir, mais la mémoire occupée simultanément par les poids du modèle, le cache de contexte et les autres applications. Acheter un ordinateur pour vérifier une idée peut être disproportionné par rapport au coût et à la durée du projet. Et pour une simple expérimentation le temps d’un week-end, on n’a pas forcément envie de s’engager sur une longue période.
OsxNode Mac cloud répond à ce besoin précis : la machine reste entière, et vous choisissez une durée à la journée, à la semaine, au mois ou au trimestre. Pendant la location, vous gérez votre environnement, vos poids de modèle et vos tâches. À la fin de l’expérimentation, exportez vos résultats ; si vous ne renouvelez pas, la machine s’arrête à l’échéance.
Il ne s’agit pas de découper une machine entre plusieurs utilisateurs. Nous répartissons le temps de location, pas la mémoire unifiée ni les cœurs GPU. À vous de vérifier que le modèle correspond à la configuration et de prévoir le temps nécessaire au transfert des données, à l’installation des dépendances et à la sauvegarde des résultats.
Un seul modèle est actuellement proposé. Les options varient selon la durée du projet, la région de connexion et le stockage supplémentaire, pas selon des niveaux matériels cachés.
OsxNode M4-16 : puce M4, 16 Go de mémoire unifiée et SSD de 256 Go. Le Mac physique vous est réservé pendant la location, avec accès complet à l’interface graphique de macOS et au terminal.
Limite : aucune configuration de plus de 16 Go de mémoire n’est actuellement proposée. L’extension du stockage n’augmente pas la mémoire.
Singapour, Tokyo, Séoul et Hong Kong sont disponibles. Choisissez selon votre réseau et vos besoins de transfert de fichiers ; la proximité d’une région ne garantit pas la vitesse d’exécution.
Limite : la disponibilité réelle est celle affichée en temps réel dans la console. La fluidité du bureau à distance dépend aussi de votre réseau local.
À la journée : $21.6 ; à la semaine : $58.2 ; au mois : $107.8 ; au trimestre : $293.2. L’activation a lieu le jour de la confirmation du paiement. La livraison est effective lorsque la région et les identifiants de connexion apparaissent dans la console.
Limite : une activation le jour même ne signifie pas une livraison immédiate après paiement. À l’échéance, la machine s’arrête sans renouvellement ; prévoyez vos tâches et sauvegardes pendant la période de location.
Paiement accepté uniquement en USDT-TRC20 ou par Visa, Mastercard ou Amex via Stripe. Tous les montants sont facturés en dollars américains. Les moyens disponibles dépendent de la réponse de la passerelle de paiement.
La fourniture d’infrastructure et l’exécution de tâches sur vos modèles sont deux services distincts. Des limites claires vous aident à décider si la migration de votre projet vous convient.
La mémoire unifiée et les cœurs GPU d’un même Mac physique ne sont pas répartis entre plusieurs locataires. « Dédié » décrit l’attribution du matériel pendant la location ; cela ne signifie pas que votre tâche peut dépasser les capacités physiques de la machine.
Chaque machine est attribuée à un seul locataire pendant une période donnée. Vérifiez séparément les combinaisons proposées dans le catalogue et la disponibilité en temps réel affichée dans la console ; seule cette dernière confirme ce qui peut être livré.
La configuration actuelle dispose de 16 Go de mémoire unifiée et ne comprend pas de carte GPU supplémentaire. Les modèles 8 bits de 13B paramètres ou plus ne sont pas recommandés sur cette configuration ; un contexte long augmente encore les besoins en mémoire.
Le choix des modèles, le téléchargement des poids, l’installation des dépendances, le réglage des paramètres et la vérification des résultats sont à votre charge. Nous n’installons pas les poids des modèles et ne garantissons ni la vitesse de génération, ni la convergence de l’entraînement, ni les résultats d’une expérimentation donnée.
Vous choisissez la région où se trouve la machine ; la console vous fournit les informations de l’instance et les identifiants de connexion. Le nom de la région ne correspond pas à une autre configuration matérielle.
Le service couvre actuellement quatre régions : Singapour, Tokyo, Séoul et Hong Kong. Après l’activation, vérifiez la région et la commande dans la console, puis connectez-vous à la machine qui vous a été attribuée.
Nous ne promettons pas de certifications de centre de données, de mesures de bande passante ni de paramètres de redondance électrique que nous ne fournissons pas. La région ne garantit pas à elle seule la qualité du réseau.
Après connexion, consultez les informations de connexion dans les détails de l’instance et ouvrez le bureau à distance dans votre navigateur. Pour utiliser le terminal ou transférer des fichiers, vous pouvez aussi configurer SSH ou VNC en suivant les instructions de connexion.
Lors de la première connexion, modifiez le mot de passe initial et protégez vos clés. Pour les paramètres exacts, fiez-vous aux informations affichées sur l’instance livrée.
Les tâches adaptées à une location courte ont généralement un environnement reproductible, des besoins en ressources estimables et des résultats exportables avant la fin de la période.
Commencez par vérifier le chargement d’un modèle quantifié, puis augmentez progressivement la longueur du contexte ou la taille des lots. Notez la taille des poids, le pic de mémoire et les résultats ; ne vous fiez pas uniquement au nombre de paramètres.
Pour un fine-tuning LoRA à petite échelle, évaluez aussi l’état de l’entraînement, les activations et la longueur des séquences. Réussir l’inférence ne garantit pas que le même modèle pourra être affiné.
Avant de commencer : faites un essai avec un échantillon et des séquences plus courts. Si la mémoire devient insuffisante, réduisez la charge ; le swap ne remplace pas de la mémoire supplémentaire.
Transférez ensemble le code source, la liste des dépendances et les commandes de compilation. Restaurez d’abord les dépendances, puis lancez une compilation complète. Distinguez les caches des artefacts pour réduire les données à récupérer à la fin.
L’inférence de modèles et la compilation se partagent les mêmes 16 Go de mémoire. Si vous devez effectuer les deux, planifiez-les à des moments différents au lieu de supposer qu’elles peuvent s’exécuter en parallèle.
Avant de commencer : vérifiez les versions des outils de développement, les éléments de signature et l’espace disque nécessaire. Vous devez fournir vous-même les dépendances du projet et les autorisations requises.
Installez vous-même un runner self-hosted sur la machine et consignez les étapes d’installation et le répertoire de travail dans un script. Utilisez une file de tâches explicite pour planifier les compilations et l’envoi des résultats pendant la location.
Une coupure de la connexion à distance ne doit pas devenir votre méthode de gestion des tâches. Pour les tâches longues, utilisez tmux afin de conserver la session, puis vérifiez les journaux et le code de sortie à la fin.
Avant la fin : supprimez l’enregistrement du runner, exportez les artefacts nécessaires et effacez les identifiants. Une fois la machine arrêtée à l’échéance, vous ne pourrez plus compter sur ce nœud pour exécuter des tâches.
L’attribution du matériel, la capacité mémoire et la fin de la facturation sont des engagements distincts. Ne confondez pas l’un avec une autre promesse.
La page des offres détaille les quatre durées de location et les options de stockage. Le centre d’aide explique la connexion, la préparation de l’environnement et les vérifications à effectuer avant l’échéance. Vérifiez que votre tâche convient à 16 Go de mémoire unifiée avant de louer.