Voici une entrevue avec Adam Grzywaczewski, architecte senior en deep learning chez NVIDIA.
Adam a fait un doctorat sur les systèmes de recherche d’information bien avant que l’IA soit cool, en 2008, et l’a terminé en 2013. Il possède beaucoup d’expérience dans la mise à l’échelle des modèles et le déploiement en ligne de tous leurs composants. Adam est aussi un expert en NLP et travaille chez NVIDIA depuis maintenant plus de 6 ans avec de nombreuses entreprises qui ont besoin d’aide pour mettre leurs modèles en ligne à l’échelle.
Dans cette entrevue, nous abordons son doctorat, le processus d’entrevue, le rôle d’un architecte en deep learning, le travail chez NVIDIA, ses outils préférés, les défis liés à la mise à l’échelle des modèles et plus encore. Apprenez d’un expert du NLP et de la mise à l’échelle des modèles au moment de l’inférence.
Il s’agit aussi du dernier épisode de ma série d’entrevues en partenariat avec NVIDIA, dans laquelle je fais tirer un GPU RTX 4080. Les détails pour participer se trouvent dans l’épisode. J’espère qu’il vous plaira!
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FAQ
Que fait un architecte de solutions chez NVIDIA?
Il aide les organisations à concevoir et à mettre à l’échelle des systèmes qui utilisent efficacement le matériel, les logiciels et les modèles d’IA de NVIDIA.
En quoi l’architecture de solutions diffère-t-elle de la recherche pure?
Ce rôle transforme une technologie existante en une conception déployable qui convient aux données, à l’infrastructure, aux coûts et aux objectifs du client.
Quelles compétences sont utiles dans ce rôle?
De solides compétences en ML, en systèmes, en communication, en débogage et dans le domaine concerné aident à relier les exigences d’affaires à l’implémentation technique.
Pourquoi l’expérience de la mise à l’échelle des modèles est-elle importante?
Un modèle qui fonctionne dans un notebook peut rencontrer des contraintes de débit, de latence, de fiabilité et de coût lorsqu’il doit gérer du trafic réel.
De quoi Adam Grzywaczewski parle-t-il dans l’entrevue?
Il raconte son parcours, de la recherche d’information jusqu’à l’accompagnement d’entreprises qui déploient et mettent à l’échelle des systèmes de deep learning et de NLP.