Découvre comment déployer un Vision Language Model optimisé sur ton CPU Intel, sans GPU, en trois étapes simples.
Le déploiement de modèles d’intelligence artificielle chez soi est souvent perçu comme un défi, notamment à cause des exigences élevées en ressources de calcul, mais l’utilisation d’outils comme OpenVINO change la donne. Désormais, on peut faire tourner un Vision Language Model (VLM) directement sur un CPU Intel, sans avoir recours à du matériel onéreux comme les GPUs.
Optimisation des modèles VLM pour Intel
Les Vision Language Models sont des avancées significatives car ils permettent d’analyser des contenus visuels tels que des images et des vidéos pour les décrire et répondre à des questions à leur sujet. Cependant, les faire fonctionner de manière locale sur des appareils aux ressources limitées nécessite une optimisation. C’est ici qu’Optimum Intel et OpenVINO interviennent, avec des modèles compacts comme SmolVLM qui sont taillés pour consommer moins de ressources. Par exemple, en réduisant la taille de mémoire et en augmentant la vitesse d’inférence.
Conversion et quantification : des étapes clefs
La conversion de ton modèle dans un format adapté à OpenVINO, tel que l’IR (Intermediate Representation), est la première étape essentielle. Ensuite, la quantification qui consiste à diminuer la précision des poids de modèle et/ou des activations pour passer à un format de plus faible précision, comme INT8 au lieu de FP32, permet de réduire la taille du modèle et d’accélérer l’inférence. Optimum propose des méthodes de quantification post-entraînement pour cela.
« La quantification, bien que limitant légèrement la précision, permet une réduction substantielle des temps de chargement et une efficacité hors norme. »
Sources techniques internes
Réussir la quantification avec Weight Only et Static Quantization
La quantification ‘Weight Only’ ne modifie que les poids et maintient les activations dans leurs précisions initiales. Simple à mettre en œuvre, elle permet de réduire la mémoire utilisée par le modèle sans perte significative de précision. Avec la ‘Static Quantization’, poids et activations sont quantifiés, avec un calibrage sur des échantillons représentatifs pour minimiser l’erreur induite. Placée sur le vision encoder, cette méthode donne des gains de performance notables sans dégrader trop la précision.
L’optimisation des modèles VLM sur CPU Intel passe par la conversion et la quantification des modèles pour en faire des solutions légères et performantes, accessibles sans matériel coûteux.
Exécution de l’inférence sur CPU Intel
Avec ton modèle quantifié, il ne reste plus qu’à exécuter l’inférence. Que tu aies un ordinateur portable récent ou une unité GPU Intel, la possibilité de passer facilement entre CPU et GPU permet d’ajuster la puissance selon tes besoins spécifiques. L’outil dispose en outre d’une attention au détail impressionnante pour les contextes d’usage divers, du simple texte aux contenus visuels complexes.
En conclusion, le déploiement local de VLM sur CPU Intel avec OpenVINO et Optimum représente une véritable avancée pour les développeurs cherchant à tirer parti de l’IA sans investir dans du matériel onéreux. L’accessibilité de ces outils signifie que les petits développeurs peuvent désormais jouer dans la cour des grands.