Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Kubernetes pour ML
Orchestration de conteneurs Kubernetes adaptée aux charges de travail machine learning, incluant la gestion des GPU, le scaling horizontal des entraînements distribués et le déploiement automatisé de modèles d'inférence.
GPU Clustering
Agrégation de multiples GPU en un cluster computationnel unifié permettant le parallélisme des données et des modèles pour accélérer l'entraînement de réseaux de neurones profonds à grande échelle.
Distributed Training
Technique d'entraînement de modèles ML répartissant la charge computationnelle sur plusieurs nœuds, utilisant des stratégies comme data parallelism ou model parallelism pour réduire le temps de convergence.
Resource Pooling
Virtualisation et partage dynamique des ressources computationnelles (CPU, GPU, mémoire) entre différentes tâches ML, optimisant l'utilisation et réduisant les coûts d'infrastructure.
Autoscaling ML
Mécanisme d'adaptation automatique des ressources computationnelles basé sur les métriques de charge de travail ML, assurant performance optimale pendant les pics d'entraînement ou d'inférence.
Container Orchestration
Automatisation du déploiement, scaling et gestion de conteneurs applicatifs ML, incluant la découverte de services, le load balancing et la résilience face aux pannes.
Inference Optimization
Ensemble de techniques (quantification, pruning, distillation) visant à réduire la latence et la consommation mémoire des modèles pendant la phase d'inférence en production.
Real-time Inference
Infrastructure capable de fournir des prédictions avec latence minimale (généralement <100ms), essentielles pour les applications critiques comme la détection de fraudes ou les systèmes de recommandation.
Edge Computing ML
Déploiement de modèles ML sur des périphériques edge pour réduire la latence, préserver la confidentialité des données et minimiser la dépendance à la connectivité réseau.
Cloud Native ML
Approche architecturale exploitant les services cloud natifs pour le cycle de vie ML complet, de l'entraînement distribué au déploiement serverless des modèles.
Model Versioning Infrastructure
Système de gestion des versions de modèles ML avec tracking des artefacts, méta-données d'entraînement et capacités de rollback pour garantir la traçabilité et la reproductibilité.
Load Balancing ML
Distribution intelligente des requêtes d'inférence entre plusieurs instances de modèles, basée sur la charge CPU/GPU et la complexité des prédictions pour optimiser les temps de réponse.
Cluster Management
Supervision et administration d'ensembles de nœuds computationnels pour le ML, incluant le provisioning, monitoring, et maintenance des clusters d'entraînement et d'inférence.
Spot Instance Management
Stratégie d'utilisation d'instances spot cloud à coût réduit pour les travaux ML non critiques, avec mécanismes de checkpointing et migration pour gérer les interruptions.
GPU Scheduling
Allocation et ordonnancement optimisé des tâches ML sur les ressources GPU disponibles, maximisant le throughput tout en respectant les priorités et contraintes des jobs.
Multi-Cloud ML Deployment
Stratégie de déploiement de modèles ML sur plusieurs fournisseurs cloud pour la redondance, l'optimisation des coûts et la conformité réglementaire des données.
Serverless ML
Architecture ML sans gestion explicite des serveurs, où l'infrastructure s'adapte automatiquement à la charge, facturée uniquement à l'utilisation réelle des ressources.
Infrastructure as Code for ML
Automatisation du provisioning et de la configuration de l'infrastructure ML via du code déclaratif, assurant reproductibilité et gestion versionnée des environnements.