Dans un contexte où les modèles de machine learning (ML) deviennent toujours plus complexes et gourmands en ressources, optimiser leur inférence sans recourir à des investissements coûteux en matériel haut de gamme représente un enjeu majeur pour les entreprises. Denis Zakharov, membre de l’équipe des chatbots de Domklik, partage dans cet article des stratégies concrètes pour accélérer significativement les performances des réseaux de neurones, inspirées de sa présentation lors de la conférence HighLoad++ 2024 à Moscou. L’approche proposée repose sur une combinaison de techniques logicielles et d’optimisations algorithmiques, accessibles même avec des infrastructures existantes.

L’auteur insiste d’abord sur l’importance de l’optimisation des frameworks d’inférence, en soulignant que des bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch offrent des fonctionnalités souvent sous-exploitées. Par exemple, l’utilisation de graphes de calcul statiques (via TensorFlow’s Graph Execution ou ONNX Runtime) permet de réduire les temps de latence en évitant la réévaluation répétée des opérations. De même, le quantization — la réduction de la précision des poids du modèle (passage de float32 à int8, par exemple) — peut diviser par deux ou trois la taille du modèle et accélérer les calculs, avec une perte de précision souvent négligeable pour des tâches comme la classification de texte ou la génération de réponses dans les chatbots.

Une autre piste explorée concerne l’architecture des modèles eux-mêmes. Denis Zakharov recommande d’adopter des modèles plus légers, comme les versions distillées (ex : DistilBERT pour le NLP), qui conservent une grande partie des performances tout en étant bien moins exigeants en ressources. Il mentionne aussi le pruning (élagage), qui consiste à supprimer les neurones ou couches peu contributifs, ou encore le knowledge distillation, où un modèle enseigne à un autre, plus petit, à reproduire ses prédictions. Ces méthodes, couplées à un batching intelligent des requêtes (regroupement des inférences pour exploiter pleinement les capacités du GPU/CPU), permettent des gains substantiels sans modifier le hardware.

Enfin, l’article aborde des optimisations système et logicielles souvent négligées. Par exemple, l’utilisation de serveurs d’inférence dédiés comme Triton Inference Server ou TensorRT peut automatiser le scaling et la gestion des ressources, tandis que le caching des résultats fréquents (comme les réponses standardisées d’un chatbot) évite des calculs redondants. Denis Zakharov souligne aussi l’importance de mesurer précisément les goulots d’étranglement via des outils de profiling (comme PyTorch Profiler) avant d’appliquer des correctifs, car une optimisation mal ciblée peut parfois dégrader les performances. En conclusion, ces techniques, bien que requérant un effort d’ingénierie, offrent un rapport coût-bénéfice bien supérieur à l’achat de nouveaux serveurs.