L'Atelier Monstre

1. Contexte Dans le domaine de la génération d'images par intelligence artificielle, la vitesse d'inférence constitue un facteur déterminant pour l'expérience utilisateur et la viabilité économique des applications. Nous présentons ici une analyse approfondie des techniques d'optimisation appliquées au modèle wan2.1-vae pour l'inférence GPU. La ...

Le Fossé entre la Recherche et la Production en Vision par Ordinateur Le déploiement de modèles de vision par ordinateur (CV) en milieu industriel ne se limite pas à l'exportation de poids entraînés. Le passage d'un environnement de recherche à une ligne de production exige une rigueur d'ingénierie spécifique. L'objectif n'est plus uniquement d ...

Guide de compression de modèles ResNet18 : Validation rapide de la quantification dans le cloud Introduction Lorsque vous devez déployer des modèles de deep learning comme ResNet18 sur des périphériques de bord (tels que Raspberry Pi, Jetson Nano, etc.), vous pourriez rencontrer un problème frustrant : le modèle est trop volumineux pour fonctio ...

Introduction Les algorithmes de détection d'objets ont connu un essor considérable depuis l'introduction des algorithmes YOLO. Grâce aux recherches continues des développeurs du monde entier, ces algorithmes évoluent rapidement avec des performances toujours améliorées. Actuellement, ces méthodes offrent une excellente capacité de traitement en ...

Pour améliorer la rapidité d'exécution d'un modèle de contrôle robotique, il est essentiel d'optimiser son format d'inférence. Ce guide détaille comment convertir le modèle Pi0, un modèle vision-langage-action, depuis PyTorch vers ONNX, puis l'accélérer avec TensorRT pour une inférence à faible latence sur GPU. Préparation de l'environnement et ...

L'optimisation des modèles de détection d'objets en temps réel comme D-FINE est cruciale pour réduire la latence et l'empriente mémoire sur le matériel de production. Bien que D-FINE offre des performances de pointe nativement, l'application de techniques de quantification peut multiplier la vitesse d'inférence par 2 ou 4 tout en divisant l'uti ...