Pourquoi c'est important
Les équipes de production ne peuvent plus considérer l'inférence comme une dépense secondaire après l'entraînement. La mise à l'échelle des applications en production exige une optimisation rigoureuse du calcul lors de l'exécution pour éviter l'envolée des factures d'infrastructure.
Points clés
- L'attention du secteur passe rapidement de l'entraînement initial des modèles aux charges de travail d'inférence continue.
- L'accélération des déploiements de GPU et les mises à jour fréquentes des modèles compliquent la modélisation des coûts à long terme pour les entreprises.
- La viabilité des déploiements à long terme dépend d'architectures système spécifiquement pensées pour l'efficacité d'exécution.
