Des espaces à la demande
Jupyter ou VS Code, lancés dans votre Kubernetes et ouverts dans le navigateur. Aucun poste à configurer, aucune donnée sur un portable.
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Notebooks
Jupyter et VS Code, derrière votre SSO
Un espace de travail s’ouvre en un clic, dans le navigateur, à la taille que vous choisissez. Vous y êtes connecté par votre SSO, vos tables et votre stockage y sont déjà branchés, et le notebook qui fonctionne devient un job planifié sans être réécrit.
Capacités clés
Explorer sans rien installer
La bonne taille, GPU compris
Vous choisissez un type d’instance à l’ouverture de l’espace ; les quotas du projet fixent ce qui est disponible.
Tout est déjà branché
Le stockage S3 du projet, le SQL de Trino et le suivi d’expériences sont accessibles dès l’ouverture, sans identifiant à recopier.
Un assistant de code sur votre modèle
Complétion, explication et génération de code dans Jupyter et VS Code, servies par la passerelle LLM de graal et le modèle que vous avez choisi.
Du notebook au job planifié
Un notebook s’exécute tel quel comme job, avec ses paramètres. Le notebook exécuté, cellules et sorties comprises, est conservé avec le run.
Versionné dans Git
Notebooks et scripts vivent dans le dépôt Git du projet : historique, revue et retour arrière, comme le reste de votre code.
Comment ça marche
De l’exploration à la production
Étape 01
Ouvrir un espace
Vous choisissez Jupyter ou VS Code et un type d’instance. L’espace démarre dans le projet, sous vos droits.
Étape 02
Explorer
Vous interrogez les tables du catalogue, lisez les fichiers du projet et tracez vos essais dans les expériences.
Étape 03
Planifier
Le notebook retenu devient un job : vous lui donnez un déclencheur, il rejoint un workflow.
Une connexion unique, jusqu’à l’espace
L’espace de travail s’ouvre derrière la passerelle d’applications de graal, qui vérifie votre session SSO avant de laisser passer la moindre requête. Aucun port n’est exposé, aucun jeton ne se copie à la main : le droit d’ouvrir un espace est un droit du projet, et il se retire comme les autres.
Standards et intégrations
Les outils que vos équipes connaissent
- JupyterLab
- VS Code
- Python
- Trino
- S3
- MLflow
- Git
- OIDC
Gouvernance
Un espace est une ressource du projet
- Accès par votre SSO, sans mot de passe propre à l’espace
- Chaque espace appartient à un projet et n’accède qu’à ses données
- Ouvertures, arrêts et exécutions figurent au journal d’audit
Questions fréquentes
Nos data scientists peuvent-ils installer leurs bibliothèques ?
Oui, dans leur espace. Pour un job, les bibliothèques se déclarent au niveau du projet et sont servies depuis votre propre registre.
Le code part-il chez un fournisseur d’IA ?
Seulement si vous l’avez choisi. L’assistant passe par la passerelle LLM de graal, qui peut servir un modèle hébergé chez vous.
Faut-il réécrire un notebook pour le planifier ?
Non. Il s’exécute tel quel, avec ses paramètres, et le notebook exécuté est conservé comme artefact du run.
Du notebook au job, en quelques minutes
Un espace Jupyter, une requête sur le catalogue, puis la même logique planifiée en job.