De nombreuses entreprises se vantent actuellement de leur "AI-isation". Mais quelle est la réalité ? Le système de service client d'une entreprise amie est un exemple typique d'échec : plusieurs millions investis, et au final, un GPU ne peut faire fonctionner que 3 modèles, avec un temps d'attente de 5 minutes pour changer. L'expérience est pire que de chercher un service client humain. Ce n'est pas un cas isolé, mais le destin de la grande majorité des "architectures AI traditionnelles". C'est seulement en voyant la solution de @OpenLedgerHQ que j'ai réalisé que le problème ne réside pas dans l'AI, mais dans la manière dont elle est déployée en profondeur. OpenLedger a complètement "réécrit" le déploiement de l'AI : Aussi simple que de changer de coque de téléphone, un GPU peut faire fonctionner des milliers de modèles personnalisés, avec une consommation de mémoire seulement 1/4 de celle des solutions traditionnelles, et le changement de modèle est même plus rapide qu'un clin...
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