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Kinesis

App Gallery · modèles ouverts et apps prêts à l’emploi

Choisissez un modèle ou une application. Votre Kinesis Grid trouve les GPU et maintient le tout en marche.

Des LLM ouverts comme gpt-oss, Gemma, Qwen et DeepSeek, chacun avec son propre chat privé, n’importe quel modèle de la bibliothèque Ollama et plus de 20 applications, de JupyterLab à Grafana. Choisissez où l’exécuter et le montant maximal que vous êtes prêt à payer : en quelques clics, il est en ligne à sa propre adresse HTTPS.

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Les petits modèles peuvent être testés sur CPU. Les modèles plus grands nécessitent un GPU dans votre Grid.

Contenu

Des modèles ouverts, et les outils qui vont avec.

Chaque template est une application toute prête : l’image, les ports, les paramètres et le matériel dont elle a besoin. Lancez-la telle quelle, ou modifiez d’abord ce que vous voulez. Pas seulement des LLM : notebooks, outils de développement, tableaux de bord et applications métier sont aussi à un clic.

Des LLM ouverts, chacun avec son propre chat privé

Open WebUI, un chat à la ChatGPT, sur Ollama : configuré pour vous, sur des GPU de votre Grid.

  • Carte de l’App Gallery pour choisir n’importe quel modèle Ollama

    Choisir un modèle personnalisé

    N’importe quel modèle de la bibliothèque Ollama

    Recherchez par nom, choisissez une taille jusqu’à 130 milliards de paramètres, et Kinesis dimensionne la mémoire GPU en conséquence. Llama, Mistral, Phi et le reste de la bibliothèque.

  • Carte de l’App Gallery pour OpenAI gpt-oss

    gpt-oss:120b

    OpenAI gpt-oss

    1 GPU40 GiB de VRAM
  • Carte de l’App Gallery pour Google Gemma 4

    gemma4:31b

    Google Gemma 4

    1 GPU48 GiB de VRAM
  • Carte de l’App Gallery pour Qwen 3.6

    qwen3.6:27b

    Qwen 3.6

    1 GPU48 GiB de VRAM
  • Carte de l’App Gallery pour DeepSeek-R1

    deepseek-r1:32b

    DeepSeek-R1

    1 GPU64 GiB de VRAM
  • Carte de l’App Gallery pour Google Gemma 4

    gemma4:e4b

    Google Gemma 4

    1 GPU16 GiB de VRAMEssai sur CPU
  • Carte de l’App Gallery pour Qwen 3.5

    qwen3.5:9b

    Qwen 3.5

    1 GPU16 GiB de VRAMEssai sur CPU

Également dans la galerie : Microsoft BitNet sur llama.cpp, qui n’a besoin d’aucun GPU. Les modèles marqués « Essai sur CPU » peuvent aussi démarrer sur CPU serverless ; les plus grands tournent sur un GPU de votre Grid.

Plus de 20 applications autour

Des applications open source populaires, configurées pour tourner sur votre Grid. La plupart n’ont besoin d’aucun GPU.

  • Notebooks et outils de développement

    • JupyterLabNotebooks pour la data science et le ML
    • code-serverVS Code dans votre navigateur
    • GiteaVotre propre serveur Git

  • Tableaux de bord et automatisation

    • GrafanaTableaux de bord et alertes
    • Uptime KumaContrôles de disponibilité et pages de statut
    • n8nAutomatisation de workflows
    • changedetection.ioAlertes quand une page web change

  • Applications métier

    • AppsmithOutils internes, conçus visuellement
    • NocoDBUne base de données qui fonctionne comme un tableur
    • KanboardTableaux Kanban pour vos projets
    • draw.ioDiagrammes dans le navigateur

  • Briques d’IA

    • Whisper ASRTranscription vocale en service web
    • QdrantUne base de données vectorielle pour le RAG
    • MeilisearchRecherche rapide dans vos propres données
    • LibreTranslateTraduction auto-hébergée
    • SearXNGRecherche web privée

  • Fichiers et documents

    • MinIOStockage objet compatible S3
    • FileBrowserVos fichiers, dans le navigateur
    • Stirling PDFModifier, fusionner et convertir des PDF
    • GotenbergConversion de documents en PDF via une API

Comment ça marche

De la galerie à une application en ligne, en quatre étapes.

  1. 1

    Choisir un template

    Choisissez un modèle ou une application, ou indiquez n’importe quel modèle Ollama. Chaque template indique les GPU, la mémoire et l’espace disque nécessaires.

  2. 2

    Choisir où l’exécuter

    Les applications sans GPU peuvent tourner sur CPU serverless. Les applications GPU tournent sur votre Kinesis Grid : capacité Kinesis, vos comptes cloud ou vos propres serveurs, sous le prix maximal par heure GPU que vous fixez.

  3. 3

    Lancer tel quel, ou personnaliser d’abord

    « Lancement rapide » la démarre telle quelle. « Personnaliser d’abord » ouvre tous les paramètres : ports, variables d’environnement, matériel et emplacement.

  4. 4

    L’utiliser à sa propre adresse HTTPS

    Votre Grid trouve les GPU et démarre l’application. Une fois prête, elle répond à sa propre adresse HTTPS, avec les logs et les métriques dans le portail.

Nouvelle applicationdepuis l’App Gallery

gemma4:31b

Open WebUI avec Ollama

Lieu d’exécution

Votre Kinesis Grid1 GPU48 GiB de VRAMVotre prix maximal par heure GPU
Lancement rapidePersonnaliser d’abord
  1. Votre Grid a trouvé un GPU adapté
  2. Modèle téléchargé, chat prêt
  3. Adresse HTTPS en ligne

À titre indicatif

Opérationnel, vite

Dans notre benchmark, Kinesis a été 4,1× plus rapide qu’AWS et 6,3× plus rapide qu’Azure.

Nous avons chronométré une tâche de bout en bout, inscription comprise : un endpoint de modèle HTTPS en production (vLLM avec Gemma 4 31B FP8) sur un NVIDIA H100.

  • Kinesisenviron 27 min · 93 étapes
  • AWSenviron 1,85 h · 337 étapes
  • Azureenviron 2,8 h · 483 étapes

Le HTTPS sur un domaine géré est intégré : 0 étape pour la passerelle et le TLS sur Kinesis, contre 119 sur AWS et 219 sur Azure.

Kinesis Builder Time-to-Value Benchmark, mai 2026. Temps réel écoulé de l’inscription à l’endpoint en ligne ; une étape correspond à un clic, une commande ou une saisie de formulaire.

Privé par conception

Vos prompts restent dans votre Grid.

Un modèle de l’App Gallery répond depuis des GPU de votre propre Kinesis Grid, et non depuis l’API d’un fournisseur de modèles. Vos prompts ne sont jamais envoyés à un fournisseur de modèles, et vous payez des heures GPU, pas des jetons. Gardez les API des modèles de pointe pour les problèmes les plus difficiles.

  • Changez de modèle quand un meilleur sort : Gemma 4, Qwen 3.5 et Qwen 3.6 ont rejoint la galerie dès leur sortie.
  • Votre Grid ne place jamais de charges de travail sur du matériel communautaire, sauf si vous choisissez Kinesis Batches.
  • Les Grids sont réservées à votre organisation, sauf si vos administrateurs les partagent.
  • Limitez une application à vos propres adresses IP lorsqu’elle ne doit pas être publique.
Open WebUIgemma4:31b
HTTPS · dans votre Kinesis Grid

Résume ce contrat fournisseur en cinq points.

Voici les principales conditions : une durée de 24 mois, un paiement à 60 jours et…

Réponse fournie par un GPU de votre Kinesis Grid. Rien n’a été envoyé à un fournisseur de modèles.

À titre indicatif

Inclus avec chaque application

Tout ce qui entoure l’application est déjà en place.

  • Sa propre adresse HTTPS

    Les certificats sont fournis automatiquement, et vous pouvez ajouter votre propre domaine.

  • Logs, métriques et terminal

    Suivez le démarrage, surveillez l’utilisation et ouvrez un shell dans votre navigateur.

  • Maintenu en marche par votre Grid

    Si une machine tombe en panne ou qu’un GPU spot disparaît, votre Grid déplace l’application vers une autre machine adaptée.

  • Paramètres modifiables

    Ports, variables d’environnement, matériel et emplacement, avant le lancement ou plus tard.

  • Partagé avec votre équipe

    Les applications se trouvent dans les projets de votre organisation. Ajoutez des coéquipiers en tant que lecteurs ou développeurs.

  • Prêt pour vos agents

    L’API REST et le serveur MCP répertorient chaque template, pour que Claude, ChatGPT ou Cursor puisse en lancer un pour vous.

Questions

Les questions fréquentes sur l’App Gallery.

Que contient l’App Gallery ?
Des LLM ouverts avec une interface de chat (gpt-oss, Gemma 4, Qwen 3.5 et 3.6, DeepSeek-R1 et Microsoft BitNet), un sélecteur pour n’importe quel modèle de la bibliothèque Ollama, et plus de 20 applications : notebooks, outils de développement, tableaux de bord, automatisation, recherche, stockage et outils documentaires. Chaque template est une configuration d’application complète, que vous pouvez lancer telle quelle ou modifier au préalable.
Ai-je besoin de mes propres GPU ?
Non. Votre Kinesis Grid peut utiliser de la capacité Kinesis, les comptes cloud que vous connectez avec une clé API ou des serveurs qui vous appartiennent, dans n’importe quelle combinaison. Les petits modèles, jusqu’à environ 9 milliards de paramètres, peuvent aussi être essayés sur CPU serverless.
Puis-je apporter ma propre application ou mon propre dépôt ?
Oui. En plus de la galerie, vous pouvez déployer n’importe quelle image de conteneur, ou construire à partir d’un dépôt GitHub ou d’un Dockerfile. Votre application tourne sur la même Grid, avec là aussi son adresse HTTPS, ses logs et ses métriques.
Combien cela coûte-t-il ?
L’App Gallery elle-même ne coûte rien. Vous payez la puissance de calcul sur laquelle tourne votre application : les GPU à l’heure GPU, jamais au jeton, et un GPU spot ne coûte jamais plus que le prix maximal que vous fixez. Pour la puissance de calcul que vous apportez, Kinesis facture à la place des frais de Grid modestes. Tous les détails figurent sur notre page Tarifs.
Qui peut accéder à mon application ?
Toute personne qui connaît son adresse HTTPS : traitez donc l’adresse comme une clé. Les templates de chat démarrent sans connexion, et certaines applications sont livrées avec un mot de passe par défaut : définissez vos propres mots de passe, ou limitez l’application à vos adresses IP, avant de la partager.
Que se passe-t-il si une machine tombe en panne ?
Votre Kinesis Grid la remplace. Elle trouve une autre machine adaptée à votre application et à votre prix maximal, y démarre l’application et vous prévient dans vos notifications.

Votre prochain modèle est à quelques clics.

Créez un compte, choisissez un modèle ou une application, et votre Kinesis Grid trouve les GPU et maintient le tout en marche.

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