Le développement rapide de l’intelligence artificielle pousse les entreprises à explorer activement les applications de l’IA. Cependant, le déploiement de modèles d’IA dans des environnements de production se heurte à de nombreux défis. Selon les statistiques, jusqu'à 90 % des projets pilotes d'IA générative ont du mal à entrer dans la phase de production, et les problèmes de coordination sont devenus le principal goulot d'étranglement. L'éditeur de Downcodes vous expliquera comment Simplismart AI résout ce problème de l'industrie et obtient des résultats remarquables avec sa plateforme d'opérations d'apprentissage automatique de bout en bout.
À l'ère actuelle de développement rapide de l'intelligence artificielle (IA), les grandes entreprises mettent tout en œuvre pour appliquer la technologie de l'IA aux environnements de production afin d'obtenir un retour sur investissement plus élevé. Cependant, même s’il existe différents modèles d’IA avancés sur le marché, les équipes sont encore confrontées à de nombreux défis lors de leur déploiement.
Peter Bendor-Samuel, PDG d'Everest Group, estime que 90 % des projets pilotes d'IA générative ne parviendront pas à entrer en production. De plus, Gartner prédit que d’ici fin 2025, de nombreux projets d’IA générative pourraient être abandonnés après validation de principe.
Parmi ces défis, le plus grand obstacle est la coordination. Les équipes manquent souvent de ressources pour tout faire, ce qui les oblige à s'appuyer sur des API tierces rigides et coûteuses. Pour combler cette lacune, Simplismart AI a récemment levé 7 millions de dollars pour lancer une plateforme d'opérations d'apprentissage automatique de bout en bout conçue pour accélérer l'ensemble du processus d'orchestration, du réglage fin du modèle au déploiement et à la surveillance.
Ce qui distingue Simplismart des autres solutions d'opérations d'apprentissage automatique sur le marché est son moteur d'inférence personnalisé optimisé par logiciel. Le moteur peut déployer des modèles extrêmement rapidement, améliorant ainsi considérablement les performances et réduisant les coûts associés. Amitranshu Jain, co-fondateur de Simplismart, a déclaré que sans aucune optimisation matérielle, le débit du modèle Llama3.18B atteignait 501 jetons par seconde, dépassant de loin les autres moteurs d'inférence.
Lors du déploiement de l'IA en interne, les équipes doivent faire face à de nombreux goulots d'étranglement, notamment l'obtention de la puissance de calcul, l'optimisation des performances des modèles, la mise à l'échelle de l'infrastructure et la rentabilité. La plate-forme Simplismart standardise l'ensemble du flux de travail, permettant aux utilisateurs d'affiner, de déployer et d'observer des modèles open source hautement optimisés selon leurs besoins.
Les utilisateurs peuvent choisir d'utiliser l'infrastructure partagée de Simplismart ou d'apporter leurs propres ressources informatiques pour configurer facilement leur propre infrastructure et leur propre déploiement. De plus, le tableau de bord intuitif de la plateforme permet aux utilisateurs de définir des paramètres tels que le GPU, le type de machine et la plage d'extension. La plateforme fournit également des fonctions de surveillance, permettant aux utilisateurs de suivre les accords de niveau de service (SLA) et de surveiller les performances réelles du modèle.
Actuellement, Simplismart a établi des partenariats avec 30 entreprises clientes et prévoit d'améliorer encore les performances de sa plateforme d'exploitation d'apprentissage automatique. La société espère utiliser le nouveau cycle de financement pour promouvoir la recherche et le développement, améliorer la vitesse de raisonnement de l'IA et s'efforcer d'augmenter son chiffre d'affaires annualisé d'environ 1 million de dollars à 10 millions de dollars au cours des 15 prochains mois.
Souligner:
90 % des projets pilotes d’IA générative auront du mal à entrer dans la phase de production, les problèmes de coordination constituant le principal obstacle.
Le moteur d'inférence personnalisé de Simplismart atteint un débit de 501 jetons par seconde sans optimisation matérielle.
La société a établi une coopération avec 30 entreprises clientes et vise à augmenter son chiffre d'affaires annualisé à 10 millions de dollars d'ici 15 mois.
Le cas réussi de Simplismart AI fournit de nouvelles idées pour résoudre les problèmes de déploiement de l'IA. Son moteur d'inférence personnalisé et sa plateforme de bout en bout améliorent considérablement l'efficacité et les performances du déploiement de modèles. Je crois que Simplismart continuera à innover dans le domaine de l'IA à l'avenir et à responsabiliser davantage d'entreprises.