Outil d'optimisation de modèles

L'outil d'optimisation de modèles de Techsolut permet de transformer vos modèles de vision par ordinateur en versions plus efficaces, adaptées au déploiement sur divers environnements matériels, des serveurs puissants aux appareils à ressources limitées.

Objectifs de l'optimisation

L'optimisation des modèles vise à améliorer plusieurs aspects :

• Rapidité d'inférence - Réduire le temps de traitement par image
• Empreinte mémoire - Diminuer la quantité de RAM requise
• Taille du modèle - Réduire l'espace de stockage nécessaire
• Efficacité énergétique - Minimiser la consommation d'énergie (crucial pour les appareils mobiles)
• Compatibilité matérielle - Adapter le modèle à des accélérateurs spécifiques (GPU, TPU, FPGA, etc.)

Techniques d'optimisation disponibles

Quantification

Convertit les poids et activations du modèle de la précision flottante (FP32/FP16) vers des formats à précision réduite (INT8, INT4) ou binaires.

Élagage (Pruning)

Élimine les connexions ou neurones peu importants du réseau pour le rendre plus compact sans impact significatif sur les performances.

Distillation de connaissances

Entraîne un modèle plus petit (élève) à imiter le comportement d'un modèle plus grand et plus précis (enseignant).

Fusion de couches

Combine plusieurs opérations consécutives pour réduire les accès mémoire et améliorer la vitesse d'exécution.

Compilation spécialisée

Convertit le modèle en code optimisé pour des accélérateurs matériels spécifiques.

Optimisation architecturale

Remplace certaines parties du réseau par des alternatives plus efficaces tout en préservant la fonction.

Interface utilisateur

L'interface de l'outil est organisée en plusieurs étapes :

1. Importation du modèle - Chargez votre modèle entraîné (formats supportés : ONNX, TensorFlow, PyTorch, etc.)
2. Profilage initial - Analysez les caractéristiques de performance actuelles
3. Sélection des techniques - Choisissez les optimisations à appliquer
4. Configuration des paramètres - Ajustez le niveau d'optimisation selon vos besoins
5. Benchmark intermédiaire - Testez les améliorations à chaque étape
6. Exportation finale - Générez le modèle optimisé dans le format souhaité

Plateformes cibles supportées

L'outil peut optimiser des modèles pour diverses plateformes :

• Serveurs CPU (x86, ARM)
• Environnements GPU (NVIDIA CUDA, AMD ROCm)
• Accélérateurs ML dédiés (Google TPU, Intel NCS, etc.)
• Dispositifs mobiles (Android, iOS)
• Systèmes embarqués (Raspberry Pi, Arduino, microcontrôleurs)
• FPGA et matériel personnalisé

Validation de qualité

Pour garantir que l'optimisation ne dégrade pas la qualité :

• Vérification automatique des métriques de performances
• Tests comparatifs avant/après sur des jeux de données de validation
• Visualisation des différences entre les sorties du modèle original et optimisé
• Rapports détaillés sur les compromis performance/précision

Scénarios d'utilisation

Déploiement sur l'edge

Optimisez vos modèles pour des appareils IoT et embarqués avec des ressources limitées.

Applications mobiles

Adaptez vos modèles pour une exécution efficace sur smartphones et tablettes.

Traitement temps réel

Affinez vos modèles pour atteindre les contraintes de latence des applications en temps réel.

Réduction des coûts cloud

Diminuez les ressources de calcul nécessaires pour le déploiement à grande échelle.

Format des modèles optimisés

L'outil peut exporter vers de nombreux formats, notamment :
- ONNX Runtime
- TensorFlow Lite
- TensorRT
- CoreML
- OpenVINO
- TVM
- MNN
- NCNN
- Formats propriétaires pour matériel spécifique