Dans ce cours court et pratique, vous apprendrez à construire des pipelines de formation et d'inférence rapides et efficaces en optimisant à la fois le chargement des données et les graphiques de calcul. Vous commencerez par créer des pipelines de données parallèles à haut débit qui maintiennent les GPU constamment occupés et réduisent les goulots d'étranglement de l'apprentissage. Vous analyserez ensuite le graphe de calcul d'un modèle pour identifier et supprimer les opérations redondantes qui ralentissent l'exécution. Grâce à des vidéos de cours ciblées, des laboratoires pratiques et des activités de coaching guidées, vous réexporterez un modèle rationalisé et validerez de réelles améliorations en termes de latence. À la fin du cours, vous serez en mesure de diagnostiquer les problèmes de performance, de rationaliser les pipelines et d'appliquer des techniques d'optimisation qui rendent les systèmes d'IA plus rapides, plus fiables et plus rentables.