الوصف المفصّل

Je mesure d’abord les performances actuelles sur la machine cible, pas sur une station de travail. J’applique ensuite les techniques adaptées : export ONNX, quantification en 8 bits, élagage ou distillation vers un modèle plus petit. Chaque variante est évaluée sur votre jeu de test. Je livre le modèle optimisé avec un script d’inférence prêt à intégrer et un tableau comparatif. Je limite volontairement le nombre de commandes en parallèle pour tenir ce délai. Outils utilisés : TensorRT, ONNX Runtime, Python, PyTorch. Délai indicatif : 13 jours à partir de la réception de tous les éléments.

المشكلة التي يحلّها

Votre modèle fonctionne, mais il est trop lent ou trop gourmand pour la machine prévue : serveur sans gros GPU, boîtier embarqué ou poste client.

النتيجة الموعودة

Une version optimisée du modèle, avec mesure précise du gain de vitesse, de la mémoire économisée et de la perte de précision éventuelle.

الوظائف

• mesures de référence sur la machine cible
• modèle exporté et optimisé
• tableau comparatif vitesse, mémoire, précision
• script d’inférence prêt à intégrer

باختصار

مجال النشاط

الاتصالات

المنصات والتوافق

• لينكس
• ويندوز

التقنيات

• TensorRT
• Python
• ONNX Runtime
• PyTorch
• OpenVINO

لغات الواجهة

الفرنسية · العربية · الإنجليزية

الولاية

معسكر

الثقة

• راجع فريق myElite البطاقة ووافق عليها

الشروط