Optimisation de l'inférence

L'optimisation de l'inférence fait référence au processus d'amélioration de la phase d'inférence des modèles d'apprentissage profond lors de leur déploiement par divers moyens techniques, afin d'accroître leur efficacité opérationnelle et leurs performances. L'objectif principal est de réduire le temps d'inférence et de diminuer la consommation de ressources informatiques tout en maintenant la précision des prédictions du modèle. Dans des domaines tels que le traitement audio, l'optimisation de l'inférence peut considérablement améliorer les performances en temps réel et l'expérience utilisateur, ce qui la rend extrêmement précieuse pour les applications pratiques.