11. Optimisation de l'entraînement et de l'inférence des modèles d'IA

Sélectionnez le cadre d'IA le plus économe en énergie (par exemple, PyTorch semble être plus économe en énergie pendant la phase d'inférence et TensorFlow pendant la phase d'entraînement).

Utilisez des modèles pré-entraînés lorsque cela est possible, afin de réduire la charge de traitement. Des modèles open source pré-entraînés de qualité sont disponibles et peuvent être utilisés tels quels ou avec un apprentissage par transfert. Par exemple : Mistral, Llama, DeepSeek, Hugging Face.

Privilégiez les modèles spécialisés et plus petits aux LLM généraux de pointe (par exemple, des modèles de transformateurs plus petits comme DistilBERT pour les tâches de NLP). Pour surmonter le scepticisme quant à leur efficacité, testez un modèle plus petit afin de valider la parité des performances, en partageant les résultats de manière transparente avec les parties prenantes.

Utilisez le taille des modèles, qui réduit la complexité d'un modèle déjà formé en supprimant les composants inutiles. Cela rend le modèle plus petit et plus efficace, ce qui limite le temps de calcul pour votre environnement de production.

Régler avec précision votre modèle avec soin, en gelant les paramètres des modèles pré-entraînés et en introduisant votre propre sous-ensemble de paramètres.

Tirez parti des techniques d'échantillonnage aléatoire lorsque vous traitez un ensemble de données très volumineux. Cela vous permet de créer un sous-ensemble représentatif de données pour l'entraînement ou l'évaluation de votre modèle, ce qui peut réduire considérablement le temps de calcul.

Pratiquez l'distillation pour transférer les connaissances de modèles complexes et volumineux (enseignants) vers des modèles plus petits et plus efficaces (élèves), ce qui réduit les ressources informatiques et la consommation d'énergie tout en maintenant les performances.

Utilisez des types de données à faible précision, en tirant parti de l'optimisation de la mémoire (quantification, une technique d'optimisation de la mémoire pour l'exécution de l'inférence) afin de réduire la taille des modèles. Par exemple : float32, int8

Entraînez et exécutez les modèles plus efficacement. Planifiez l'entraînement lorsque l'énergie est moins chère ou plus verte, par exemple la nuit ou dans les régions où l'énergie verte est disponible. Reportez ou mettez en file d'attente les processus qui prennent beaucoup de temps, comme l'inférence de modèles volumineux, pour un traitement par lots.

Encouragez l'inférence locale ou sur appareil pour les tâches récurrentes ou prévisibles afin de réduire la dépendance au cloud.

Optez pour l'edge computing lorsque cela est possible. Les modèles plus petits sont mieux adaptés au traitement et au stockage à proximité de la source de données, ce qui réduit la consommation d'énergie.

Tirez parti de l'Apprentissage fédéré pour former un modèle ML sur plusieurs appareils ou serveurs contenant des données locales sans partager les données réelles afin de limiter la formation du modèle et de réduire le temps de traitement.

Pratiquez la refactorisation de code IA économe en énergie : identifiez et refactorisez les codes IA qui contribuent à une consommation d'énergie élevée sans sacrifier la précision ou les performances de ces modèles.

Travaillez avec des ingénieurs pour optimiser l'utilisation du matériel à toutes les étapes du développement, définir des limites de puissance pour les GPU et tirer parti du traitement par lots.