Optimisation des Performances des Systèmes IA

Identifier les goulots d'étranglement de performance des modèles IA à l'aide du profilage GPU, du traçage mémoire et de l'analyse au niveau des opérateurs pour guider des optimisations ciblées.

Concevez des systèmes de service IA à haut débit qui montent en charge — couvrant l'équilibrage de charge, la gestion des répliques et l'optimisation de la concurrence.

Concevoir des benchmarks rigoureux pour modèles d'IA et des cadres d'évaluation afin de mesurer les performances, suivre les régressions et guider les décisions d'optimisation.

Implémenter et optimiser le décodage spéculatif pour l'inférence des LLM — sélectionner les modèles de brouillon, configurer les taux d'acceptation et obtenir des gains de latence significatifs.

Optimisez les prompts IA pour réduire la consommation de tokens, diminuer les coûts d'API et améliorer la qualité des réponses sans modifier le modèle ou l'infrastructure.

Maximiser les performances des charges de travail d'IA sur GPU, TPU et accélérateurs spécialisés grâce à l'optimisation matérielle, la sélection de noyaux et l'optimisation de la mémoire.

Réduisez la latence d'inférence des LLM grâce à des stratégies expertes de traitement par lots, quantification, mise en cache et réglage de l'architecture de déploiement.

Réduire systématiquement les coûts d'API et d'inférence IA grâce à la sélection de modèles, aux stratégies de mise en cache, à la compression des prompts et au routage intelligent.

Expert en réglage du cache KV pour les modèles de transformeurs — maximiser l'efficacité mémoire, réduire la surcharge de recalcul et améliorer le débit de service.

Conseils d'expert sur les techniques de quantification de modèles — INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF — pour compresser les modèles d'IA sans sacrifier la précision.