Le graphe dynamique de PyTorch est idéal pour l’exploration rapide et les architectures sur mesure. Nous prototypons vite puis durcissons les idées prometteuses en modules maintenables. Innovation et fiabilité avancent de concert.
Nous adaptons des modèles fondamentaux avec LoRA/QLoRA et entraînons en distribué quand les jeux de données grossissent. Pour le génératif, nous livrons des pipelines de diffusion stables, réglés sur votre marque et vos exigences de sûreté. Lightning et Weights & Biases garantissent la reproductibilité.
Le service d’inférence s’appuie sur TorchServe ou des wrappers FastAPI selon les besoins de latence. La quantification et l’accélération TensorRT réduisent l’empreinte sans perte de qualité. La supervision boucle l’apprentissage avec les données réelles.
