Développement d'un Pipeline Sécurisé pour l'Entraînement et le Benchmarking de Modèles IA
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Safran Aircraft Engines
(
2024
)
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(
2024
)
Safran Aircraft Engines
(
2024
)
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(
2024
)
Développement d'un pipeline complet et sécurisé pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'IA de génération d'images, avec des performances optimales et une gestion des données sensibles.
Développement d'un pipeline complet et sécurisé pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'IA de génération d'images, avec des performances optimales et une gestion des données sensibles.
Développement d'un pipeline complet et sécurisé pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'IA de génération d'images, avec des performances optimales et une gestion des données sensibles.
Client
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Safran Aircraft Engines
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Année
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(
(
2024
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Services
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Intelligence Artificielle
Intelligence Artificielle
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,
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Données Synthétiques
Données Synthétiques
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Stable Diffusion
Stable Diffusion
Stable Diffusion
Les missions
Les missions
Notre mission était claire : développer un pipeline performant pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'IA.
L'objectif principal était de développer un pipeline complet pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur la génération d'images à l'aide de modèles de diffusion. Le projet visait à mettre en place un environnement sécurisé pour le traitement des données sensibles et à garantir une fonctionnalité d'importation et d'exportation de données adéquate.
Notre mission était claire : développer un pipeline performant pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'IA.
L'objectif principal était de développer un pipeline complet pour l'entraînement et le benchmarking de modèles d'intelligence artificielle, en mettant l'accent sur la génération d'images à l'aide de modèles de diffusion. Le projet visait à mettre en place un environnement sécurisé pour le traitement des données sensibles et à garantir une fonctionnalité d'importation et d'exportation de données adéquate.
Les Défis
Les Défis
Nous avons affronté divers défis, notamment la sélection du matériel adapté.
Sélection du matériel approprié pour des performances optimales
Configuration d'un environnement sécurisé pour les données sensibles
Identification du fonctionnement précis des modèles de diffusion
Gestion de l'importation et de l'exportation sécurisées des données
Ce projet démontre notre capacité à :
Développer un pipeline complet pour l'entraînement et le benchmarking de modèles IA
Mettre en place un environnement sécurisé pour le traitement des données sensibles
Exploiter des modèles de diffusion pour la génération d'images
Gérer l'importation et l'exportation sécurisées des données
Nous avons affronté divers défis, notamment la sélection du matériel adapté.
Sélection du matériel approprié pour des performances optimales
Configuration d'un environnement sécurisé pour les données sensibles
Identification du fonctionnement précis des modèles de diffusion
Gestion de l'importation et de l'exportation sécurisées des données
Ce projet démontre notre capacité à :
Développer un pipeline complet pour l'entraînement et le benchmarking de modèles IA
Mettre en place un environnement sécurisé pour le traitement des données sensibles
Exploiter des modèles de diffusion pour la génération d'images
Gérer l'importation et l'exportation sécurisées des données
La solution
La solution
Grâce à notre expertise et à une approche méthodique, nous avons mis en place un pipeline complet et sécurisé, démontrant des performances satisfaisantes et une gestion efficace des données sensibles.
Notre équipe a récupéré des données à partir de diverses sources (API, SQL, Cloud) et les a transformées et modélisées à l'aide de bibliothèques Python telles que pandas. Nous avons sélectionné le matériel approprié (RTX A6000, vCore, stockage) et créé un environnement de machine virtuelle avec des installations complètes de PyTorch, CUDA et Hugging Face Diffusers, accessible via RDP.
Des benchmarks ont été préparés en créant un pipeline pour différents modèles, en identifiant leur fonctionnement précis et en rédigeant des scripts d'exécution de l'entraînement, avec une surveillance via Weights & Biases. Un ensemble de données factices a été créé pour tester l'importation et l'exportation sécurisées des données sensibles.
Grâce à notre expertise et à une approche méthodique, nous avons mis en place un pipeline complet et sécurisé, démontrant des performances satisfaisantes et une gestion efficace des données sensibles.
Notre équipe a récupéré des données à partir de diverses sources (API, SQL, Cloud) et les a transformées et modélisées à l'aide de bibliothèques Python telles que pandas. Nous avons sélectionné le matériel approprié (RTX A6000, vCore, stockage) et créé un environnement de machine virtuelle avec des installations complètes de PyTorch, CUDA et Hugging Face Diffusers, accessible via RDP.
Des benchmarks ont été préparés en créant un pipeline pour différents modèles, en identifiant leur fonctionnement précis et en rédigeant des scripts d'exécution de l'entraînement, avec une surveillance via Weights & Biases. Un ensemble de données factices a été créé pour tester l'importation et l'exportation sécurisées des données sensibles.
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