Déployer sur un appareil : poids, mémoire et contexte
Une méthode centrée sur la mémoire pour décider quelle configuration de modèle local peut tenir et rester utile sur un GPU grand public.
Une méthode centrée sur la mémoire pour décider quelle configuration de modèle local peut tenir et rester utile sur un GPU grand public.
Un protocole reproductible pour vérifier si une configuration locale précise atteint le seuil exigé par un workflow réel.
Un ensemble daté de candidats pour le code local séparant les faits des fiches modèles des hypothèses de déploiement et de workflow.
Choisir un runtime local selon la compatibilité des artefacts, le chemin matériel, la latence, le débit, l’observabilité et la sécurité.