Découvrez comment Intel Gaudi 2 et Xeon optimisent les applications RAG pour une performance accrue en entreprise.
La nécessité de développer des applications de génération augmentée par récupération (RAG) efficientes en termes de coûts n’a jamais été aussi pressante pour les entreprises. Avec les composants matériels avancés comme les accélérateurs IA Gaudi 2 et les processeurs Xeon d’Intel, l’optimisation des performances devient une réalité concrète.
Capacités des accélérateurs Gaudi 2 pour l’IA en entreprise
Intel Gaudi 2 se distingue par sa capacité à accélérer les processus de deep learning dans le cloud et les centres de données. Accessible via la plateforme Intel Developer Cloud, Gaudi 2 permet une intégration efficace avec les outils open-source comme LangChain. Ce cadre simplifie la création d’applications RAG grâce à des solutions préconstruites, bénéficiant d’optimisations spécifiques pour la compatibilité avec les plateformes Intel.
LangChain et Intel : une combinaison gagnante
LangChain, utilisé conjointement avec Intel, facilite la construction d’applications IA intégrant des modèles de Langage de Grande Taille (LLM). Par exemple, l’utilisation d’un modèle d’embeddings BAAI/bge-base-en-v1.5 sur un CPU Intel Granite Rapids montre un gain de performance de 2 à 3x pour les charges mixtes d’IA, grâce aux instructions AMX-FP16.
L’intégration de Gaudi 2 et Xeon améliore la rapidité et l’efficacité des applications RAG, rendant les processus d’IA plus accessibles et rentables pour les entreprises.
Déploiement efficace avec Gaudi 2 et Xeon
Le modèle déployé sur Gaudi 2, comme illustré avec le serveur TGI de Hugging Face, prouve l’efficacité en utilisant des LLM open-source populaires. Son interface avec Optimum Habana facilite le chargement, l’entraînement et l’inférence des modèles, assurant des performances élevées tout en réduisant le coût total de possession (TCO).
« Le passage à FP8 quantization augmente le débit de 1,8x par rapport à BF16. »
Résultats de test Intel
Impact sur la gestion des données en entreprise
Pour créer une base de données vectorielle, Intel utilise des documents financiers publics, comme ceux de Nike dans son exemple. Cette approche démontre comment les données peuvent être efficacement ingérées et transformées pour soutenir une application RAG performante. L’intégration des modèles Hugging Face avec Redis améliore l’efficacité de la récupération des informations pertinentes.
En conclusion, les avancées combinées de Gaudi 2 et Xeon représentent une opportunité significative pour les entreprises cherchant à optimiser leurs capacités RAG tout en maîtrisant les coûts. Avec des performances accrues et des configurations simplifiées, ces technologies se posent comme des piliers incontournables pour les projets IA avancés.