Deci

Deci propose une plateforme complète conçue pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d'IA. Au cœur de celle-ci, AutoNAC exploite une recherche d'architecture neuronale avancée pour générer automatiquement des modèles hautement efficaces, personnalisés selon vos exigences spécifiques de performance. Cela élimine la conception manuelle d'architectures et accélère le passage du concept à la production. La bibliothèque d'entraînement PyTorch SuperGradients™ offre aux développeurs un cadre robuste pour construire, entraîner et affiner des réseaux neuronaux avec un temps de développement considérablement réduit. Cette bibliothèque s'intègre de manière transparente aux flux de travail existants, facilitant l'optimisation des pipelines d'entraînement pour les équipes sans refactoring important. Infery, le moteur d'inférence propriétaire de Deci, applique des techniques d'accélération de pointe pour améliorer les performances des modèles en environnement de production. Le SDK garantit une inférence rapide et fiable dans divers scénarios de déploiement, réduisant directement la latence et la charge de calcul. Cette optimisation se traduit par une baisse des coûts d'infrastructure et une meilleure expérience utilisateur final. DataGradients™ analyse vos jeux de données pour identifier les inefficacités et fournir des informations exploitables afin d'améliorer l'efficacité de l'entraînement. En optimisant les schémas d'utilisation des données, les organisations peuvent obtenir de meilleures performances de modèle avec des ressources de calcul réduites, générant des économies mesurables tout au long du cycle de vie de l'IA.