Prototyper des modèles open source ? Facile. Les faire passer à l’échelle ? Là, c’est la réalité qui frappe.
Les murs de mémoire se font durement sentir au-delà de 7B de paramètres. Le fine-tuning coûte 1 000 $ à 12 000 $ à chaque fois sur l’infrastructure cloud. L’entraînement sur plusieurs nœuds ? Vous êtes pratiquement en train de réécrire l’ensemble de votre framework.
La plupart des projets IA meurent dans cet écart entre le prototype et la production. Non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce que la complexité de l’infrastructure explose plus vite que la plupart des équipes ne peuvent le gérer.
Les murs de mémoire se font durement sentir au-delà de 7B de paramètres. Le fine-tuning coûte 1 000 $ à 12 000 $ à chaque fois sur l’infrastructure cloud. L’entraînement sur plusieurs nœuds ? Vous êtes pratiquement en train de réécrire l’ensemble de votre framework.
La plupart des projets IA meurent dans cet écart entre le prototype et la production. Non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce que la complexité de l’infrastructure explose plus vite que la plupart des équipes ne peuvent le gérer.