> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Termes et concepts de Launch > Découvrez les concepts clés de W&B Launch, notamment les jobs, les files d’attente, les ressources cibles, les agents et les environnements d’agent. Cette page définit les termes et concepts fondamentaux employés dans l’ensemble de la documentation de W\&B Launch. Consultez-la comme référence lorsque vous rencontrez des termes qui ne vous sont pas familiers dans les guides de configuration, les tutoriels ou la W\&B App. Avec W\&B Launch, vous placez des [jobs](#launch-job) dans des [files d’attente](#launch-queue) pour créer des runs. Les jobs sont des scripts Python instrumentés avec W\&B. Les files d’attente contiennent une liste de jobs à exécuter sur une [ressource cible](#target-resources). Les [agents](#launch-agent) récupèrent les jobs dans les files d’attente et les exécutent sur les ressources cibles. W\&B suit les jobs Launch de la même manière que les [runs](/fr/products/wandb/runs). Les sections suivantes décrivent chacun de ces concepts plus en détail.

Job Launch

Un job Launch est un type particulier d’[artifact W\&B](/fr/products/wandb/artifacts) qui représente une tâche à accomplir. Par exemple, un job Launch sert couramment à entraîner un modèle ou à déclencher une évaluation de modèle. Une définition de job comprend : * Du code Python et d’autres fichiers, dont au moins un point d’entrée exécutable. * Des informations sur l’entrée (paramètres de configuration) et la sortie (métriques journalisées). * Des informations sur l’environnement (par exemple, `requirements.txt` ou le `Dockerfile` de base). Il existe trois principaux types de définitions de job : | Types de job | Définition | Comment exécuter ce type de job | | - | - | - | | Jobs basés sur un artifact (ou sur du code) | Le code et les autres ressources sont enregistrés sous forme d’artifact W\&B. | Pour exécuter des jobs basés sur un artifact, vous devez configurer l’agent Launch avec un générateur. | | Jobs basés sur Git | Le code et les autres ressources sont clonés à partir d’un commit, d’une branche ou d’un tag donné d’un dépôt Git. | Pour exécuter des jobs basés sur Git, vous devez configurer l’agent Launch avec un générateur et des identifiants d’authentification pour le dépôt Git. | | Jobs basés sur une image | Le code et les autres ressources sont intégrés dans une image Docker. | Pour exécuter des jobs basés sur une image, vous devrez peut-être configurer l’agent Launch avec des identifiants d’authentification pour le dépôt d’images. | Même si les jobs Launch peuvent effectuer des tâches sans rapport avec l’entraînement de modèles (par exemple, déployer un modèle sur un serveur d’inférence Triton), tous les jobs doivent appeler `wandb.init()` pour se terminer correctement. Cet appel crée un run à des fins de suivi dans un workspace W\&B. Retrouvez les jobs que vous avez créés dans la W\&B App, sous l’onglet **Jobs** du Workspace de votre projet. Vous pouvez alors configurer des jobs et les envoyer vers une [file d’attente Launch](#launch-queue) afin de les exécuter sur différentes [ressources cibles](#target-resources).

File d’attente Launch

Les *files d’attente* Launch sont des listes ordonnées de jobs à exécuter sur une ressource cible spécifique. Elles fonctionnent selon le principe « premier entré, premier sorti » (FIFO). Le nombre de files d’attente n’est limité en pratique par aucun plafond, mais il est recommandé de prévoir une file d’attente par ressource cible. Vous pouvez mettre des jobs en file d’attente depuis l’interface de l’application W\&B, la CLI W\&B ou le SDK Python. Vous pouvez ensuite configurer un ou plusieurs agents Launch pour qu’ils récupèrent les éléments de la file d’attente et les exécutent sur la ressource cible de celle-ci.

Ressources cibles

L’environnement de calcul sur lequel une file d’attente Launch exécute les jobs est appelé *ressource cible*. W\&B Launch prend en charge les ressources cibles suivantes : * [Docker](/fr/products/wandb/platform/launch/setup-launch-docker) * [Kubernetes](/fr/products/wandb/platform/launch/setup-launch-kubernetes) * [AWS SageMaker](/fr/products/wandb/platform/launch/setup-launch-sagemaker) * [Google Cloud Vertex AI](/fr/products/wandb/platform/launch/setup-vertex) Chaque ressource cible accepte son propre ensemble de paramètres de configuration, appelés *configurations de ressources*. Les configurations de ressources reprennent les valeurs par défaut définies par chaque file d’attente Launch, mais chaque job peut les redéfinir individuellement. Pour plus de détails, consultez la documentation de chaque ressource cible.

Agent Launch

Les agents Launch sont des programmes légers et persistants qui consultent régulièrement les files d’attente Launch pour y trouver des jobs à exécuter. Lorsqu’un agent Launch reçoit un job, il commence par construire ou récupérer l’image indiquée dans la définition du job, puis l’exécute sur la ressource cible. Un même agent peut interroger plusieurs files d’attente. Vous devez toutefois configurer correctement l’agent pour qu’il prenne en charge toutes les ressources cibles sous-jacentes de chaque file d’attente qu’il interroge.

Environnement de l’agent Launch

L’environnement d’agent est l’environnement dans lequel un agent Launch s’exécute et interroge les files d’attente à la recherche de jobs. L’environnement d’exécution de l’agent est indépendant de la ressource cible d’une file d’attente. Autrement dit, vous pouvez déployer des agents n’importe où, à condition de les configurer correctement pour qu’ils puissent accéder aux ressources cibles requises. ## Related topics - [Launch peut-il provisionner (et libérer) automatiquement des ressources de calcul pour moi dans l’environnement cible ?](/fr/products/wandb/platform/launch/launch-faq/launch_automatically_provision_spin_compute_resources_target_environment.md)