Évaluation comparative des performances d’inférence des LLM avec Workflow v6 sur GPU NVIDIA, GPU AMD et CPU
Une étude méthodique des temps de latence et du débit d’inférence des grands modèles de langage exécutés via Workflow v6 sur différentes plateformes matérielles.
Lire l’article →Benchmark des stratégies de quantification des LLM avec Workflow v6
Analyse comparative des impacts de la quantification int8, int4 et fp16 sur la latence, le débit et la consommation mémoire des grands modèles de langage, à l’aide de Workflow v6.
Lire l’article →Benchmark de la parallélisation du pré‑traitement des données avec Workflow v6 : SSD, NVMe et stockage réseau
Comparaison rigoureuse des temps de pré‑traitement sous Workflow v6 selon trois types de stockage, pour guider le dimensionnement des pipelines d’entraînement.
Lire l’article →Benchmark de la mise à l’échelle dynamique des workers d’inférence LLM avec Workflow v6 sur Kubernetes
Analyse comparative de la capacité de Workflow v6 à adapter le nombre de workers d’inférence LLM en fonction de la charge, avec un protocole de mesure reproducible.
Lire l’article →Benchmark de la compression des LLM avec Workflow v6 : impact sur latence et coût d’inférence
Analyse rigoureuse de la compression des grands modèles de langage à l’aide de Workflow v6, en mesurant les gains de latence et les économies de ressources sans compromettre la qualité.
Lire l’article →14 providers LLM : router pour la qualité ET le coût
Pourquoi dépendre d’un seul fournisseur est un risque, et comment le fallback automatique le supprime.
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