Guide de l’inférence IA
Quel modèle, sur quel matériel ?
Le Conseiller modèles transforme vos contraintes en une shortlist : cible de déploiement, tâche, contexte, origine, licence et souveraineté, avec le calcul mémoire GPU et les preuves issues des classements.
Ouvrir le Conseiller modèlesQu’est-ce que l’inférence IA ?
L’inférence IA consiste à utiliser un modèle d’apprentissage automatique déjà entraîné pour produire des prédictions ou des sorties à partir de nouvelles données. Contrairement à l’entraînement, qui exige des ressources de calcul massives, l’inférence peut être optimisée pour la vitesse, l’efficacité et le déploiement dans des environnements variés.
Inférence en périphérie et sur appareil
Confidentialité
L’exécution locale peut réduire les données envoyées à des tiers ; vérifiez la télémétrie, le stockage et le comportement du modèle avant toute affirmation de conformité
Profil de coût
Le calcul se déplace vers le matériel de l’utilisateur, mais il faut encore budgéter les appareils, l’électricité, le support et la distribution des modèles
Faible latence
Permet d’éviter les allers-retours réseau ; mesurez le temps de démarrage et de génération sur les appareils visés
Fonctionnement hors ligne
Possible une fois tous les modèles et ressources d’exécution mis en cache et les replis distants désactivés
Technologies clés
WebGPU
Accélération GPU haute performance directement dans le navigateur
WebAssembly (WASM)
Performance proche du natif pour le calcul CPU dans le navigateur
Quantification de modèle
Arbitre entre taille du modèle, mémoire utilisée et qualité de la tâche ; mesurez la méthode retenue sur votre jeu d’évaluation
ONNX Runtime
Inférence multiplateforme avec des optimisations propres au matériel