Formation Groq : Optimiser la vitesse d'inférence de ses modèles IA

Programme de la formation
Groq : Optimiser la vitesse d'inférence de ses modèles IA

• Introduction à l'inférence IA et aux architectures spécialisées

  - Distinguer les phases d'entraînement et d'inférence d'un modèle IA.
  - Identifier les défis de performance spécifiques à l'inférence IA.
  - Comparer les architectures CPU, GPU et LPU pour l'inférence.

• Comprendre l'architecture LPU Groq

  - Décrire les principes de fonctionnement du LPU Groq.
  - Expliquer l'avantage du LPU Groq pour la latence d'inférence.
  - Identifier les cas d'usage optimaux pour l'architecture Groq.

• Mesure de performance : Latence et Débit

  - Définir la latence d'inférence et le débit (throughput).
  - Appliquer des outils de profilage pour mesurer la performance.
  - Interpréter les métriques de performance d'inférence.

• Identification des goulots d'étranglement d'inférence

  - Analyser les logs de performance pour détecter les goulots d'étranglement.
  - Utiliser des techniques de profiling pour localiser les opérations coûteuses.
  - Corréler les goulots d'étranglement avec l'architecture du modèle.

• Optimisation de modèles pour le LPU Groq : Compilation

  - Expliquer le processus de compilation de modèles pour Groq.
  - Configurer les paramètres de compilation spécifiques au LPU.
  - Évaluer l'impact de la compilation sur la performance d'inférence.

• Optimisation de modèles pour le LPU Groq : Quantization

  - Définir le concept de Quantization et ses niveaux (INT8, FP16).
  - Appliquer des techniques de Quantization aux modèles IA.
  - Mesurer l'impact de la Quantization sur la latence et la précision.

• Optimisation de graphes et techniques avancées

  - Décrire les principes d'optimisation de graphes de calcul.
  - Appliquer des techniques comme le fusionnement d'opérations.
  - Configurer des modèles pour une exécution pipeline sur Groq.

• Cas pratiques et déploiement sur Groq

  - Réduire la latence d'un grand modèle de langage pour un chatbot.
  - Accélérer le traitement d'images en temps réel sur LPU Groq.
  - Déployer un modèle optimisé sur l'infrastructure Groq.