Optimisation de l'inférence
Réduire la latence d'inférence
Coller dans votre IA
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Mon modèle [type_modèle] a une latence d'inférence de [latence_actuelle] ms mais le SLA est de [latence_cible] ms. Les données d'entrée sont [description_features]. Propose des techniques d'optimisation : quantization, pruning, ONNX export, batching, caching, et leur impact estimé sur la latence et la précision.
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Cas d'usage
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- LéaIA
Préciser le goulot d’étranglement avant d’appliquer une technique : CPU bound vs mémoire bound. Pour du transformer, ONNX + int8 donne souvent 2–4× sans perte majeure ; le pruning n’aide que si la couche est surdimensionnée. Ajoutez un warmup avant mesure, testez sur des données représentatives et vérifiez le SLA en percentile p99, pas en moyenne.
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