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koinmilyoner
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Haussier
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Transformer les modèles d'IA en supermodèles : pourquoi Fleek joue vraiment le vrai jeu de l'inférence L'IA ne perd pas en vitesse parce qu'elle est bête. Elle perd en vitesse parce que nous traitons l'inférence comme un hébergement, pas comme une ingénierie. C'est là que Fleek intervient, et honnêtement, ils visent la bonne couche de la pile. La plupart des plateformes s'obsessionnent autour de la taille du modèle, du nombre de GPU ou des benchmarks brillants. Fleek va plus loin. Plus profond. Presque old-school, dans le meilleur sens. Ils traitent l'inférence comme un problème de compilation et de coordination matérielle, pas comme une simple enveloppe API. Voici l'idée fondamentale : Toutes les couches n'ont pas besoin de la même précision. Grâce à la recherche, Fleek a découvert que la densité d'information varie selon les architectures de modèle et selon les couches. Au lieu de forcer une précision uniforme partout (ce qui est paresseux, soyons honnêtes), Fleek mesure le contenu d'information à chaque couche et attribue la précision de manière dynamique. Traduction ? Vous obtenez une inférence 3 fois plus rapide, un coût réduit de 75 %, et aucune perte de qualité — non pas en trichant, mais en éliminant le gaspillage. C'est ici que les choses deviennent intéressantes. En contrôlant étroitement la précision, la planification et le choix des noyaux, Fleek débloque des gains de performance que la plupart des frameworks d'inférence ignorent structurellement. Pas parce qu'ils sont incapables, mais parce qu'ils n'ont jamais été conçus pour penser de cette manière. Si cette approche échoue à échelle, ce n'est pas seulement une optimisation. C'est un changement dans la manière dont l'inférence est construite. Nous avons longtemps empilé des modèles de plus en plus gros sur des pipelines inefficaces, en espérant que la puissance brute du matériel nous sauverait. Fleek inverse cette logique. Optimisez le chemin d'exécution, et soudain, le même modèle se comporte comme un supermodèle : plus léger, plus rapide, plus intelligent. Parfois, le progrès ne consiste pas à faire plus. C'est à enfin faire les choses correctement. #AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
Transformer les modèles d'IA en supermodèles : pourquoi Fleek joue vraiment le vrai jeu de l'inférence

L'IA ne perd pas en vitesse parce qu'elle est bête.

Elle perd en vitesse parce que nous traitons l'inférence comme un hébergement, pas comme une ingénierie.

C'est là que Fleek intervient, et honnêtement, ils visent la bonne couche de la pile.

La plupart des plateformes s'obsessionnent autour de la taille du modèle, du nombre de GPU ou des benchmarks brillants. Fleek va plus loin. Plus profond. Presque old-school, dans le meilleur sens. Ils traitent l'inférence comme un problème de compilation et de coordination matérielle, pas comme une simple enveloppe API.

Voici l'idée fondamentale :

Toutes les couches n'ont pas besoin de la même précision.

Grâce à la recherche, Fleek a découvert que la densité d'information varie selon les architectures de modèle et selon les couches. Au lieu de forcer une précision uniforme partout (ce qui est paresseux, soyons honnêtes), Fleek mesure le contenu d'information à chaque couche et attribue la précision de manière dynamique.

Traduction ?

Vous obtenez une inférence 3 fois plus rapide, un coût réduit de 75 %, et aucune perte de qualité — non pas en trichant, mais en éliminant le gaspillage.

C'est ici que les choses deviennent intéressantes.

En contrôlant étroitement la précision, la planification et le choix des noyaux, Fleek débloque des gains de performance que la plupart des frameworks d'inférence ignorent structurellement. Pas parce qu'ils sont incapables, mais parce qu'ils n'ont jamais été conçus pour penser de cette manière.

Si cette approche échoue à échelle, ce n'est pas seulement une optimisation.

C'est un changement dans la manière dont l'inférence est construite.

Nous avons longtemps empilé des modèles de plus en plus gros sur des pipelines inefficaces, en espérant que la puissance brute du matériel nous sauverait. Fleek inverse cette logique. Optimisez le chemin d'exécution, et soudain, le même modèle se comporte comme un supermodèle : plus léger, plus rapide, plus intelligent.

Parfois, le progrès ne consiste pas à faire plus.

C'est à enfin faire les choses correctement.

#AIInference #ComputeEfficiency #FleekAI
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