À propos du service
TraduitJe prends des modèles d'apprentissage automatique fonctionnels et je les rends significativement plus rapides et plus légers pour la production sans sacrifier la précision. Si un modèle prédit correctement dans un notebook mais est trop lent, trop gourmand en mémoire ou trop coûteux à servir sous charge, c'est exactement le problème que je résous. Au fil des ans, j'ai transformé des dizaines de prototypes de recherche en services qui répondent en millisecondes au lieu de secondes, et dans chaque projet, je suis un principe : mesurer d'abord, puis changer, puis prouver les résultats avec des chiffres fiables.
Je possède l'ensemble du chemin d'optimisation. Je convertis les modèles en environnements d'exécution portables comme ONNX et TensorRT, applique la quantification int8 ou fp16, supprime les poids et têtes excessifs par élagage, fusionne et simplifie le graphe de calcul, ajuste le déploiement pour votre matériel spécifique — qu'il s'agisse d'un serveur CPU, d'un GPU de centre de données ou d'un appareil edge. Chaque étape est validée sur votre ensemble de test, donc la précision reste dans votre tolérance. Je ne remets jamais un modèle plus rapide qui s'est silencieusement détérioré : je mesure la latence, le débit et la qualité côte à côte avant et après.
Vous obtenez un rapport clair : chiffres de référence, chiffres post-optimisation, liste exacte des changements et un pipeline reproductible que vous pouvez relancer sur de nouvelles versions de modèle. Résultat typique — réduction de latence de deux à huit fois et économies de coûts similaires avec précision préservée. Nommez le cadre, le matériel cible et le budget de latence, et je vous dirai honnêtement ce qui est réalisable avant que nous commencions.
— Conversion en ONNX, TensorRT et autres environnements d'exécution
— Quantification (int8, fp16) et élagage structuré ou non structuré
— Optimisation de graphe, fusion d'opérateurs et réglage de mise en page
— Benchmarks sur CPU, GPU et edge avec rapports reproductibles
Je possède l'ensemble du chemin d'optimisation. Je convertis les modèles en environnements d'exécution portables comme ONNX et TensorRT, applique la quantification int8 ou fp16, supprime les poids et têtes excessifs par élagage, fusionne et simplifie le graphe de calcul, ajuste le déploiement pour votre matériel spécifique — qu'il s'agisse d'un serveur CPU, d'un GPU de centre de données ou d'un appareil edge. Chaque étape est validée sur votre ensemble de test, donc la précision reste dans votre tolérance. Je ne remets jamais un modèle plus rapide qui s'est silencieusement détérioré : je mesure la latence, le débit et la qualité côte à côte avant et après.
Vous obtenez un rapport clair : chiffres de référence, chiffres post-optimisation, liste exacte des changements et un pipeline reproductible que vous pouvez relancer sur de nouvelles versions de modèle. Résultat typique — réduction de latence de deux à huit fois et économies de coûts similaires avec précision préservée. Nommez le cadre, le matériel cible et le budget de latence, et je vous dirai honnêtement ce qui est réalisable avant que nous commencions.
— Conversion en ONNX, TensorRT et autres environnements d'exécution
— Quantification (int8, fp16) et élagage structuré ou non structuré
— Optimisation de graphe, fusion d'opérateurs et réglage de mise en page
— Benchmarks sur CPU, GPU et edge avec rapports reproductibles
