Exécution profonde
Le Deep Runtime (Environnement d'exécution profond) fait référence à l'environnement d'exécution avancé, souvent hautement optimisé, où sont exécutées des opérations complexes et gourmandes en ressources — en particulier celles impliquant de grands modèles de langage (LLM) ou des agents d'IA complexes. Il dépasse le temps d'exécution opérationnel standard en intégrant une introspection approfondie, une adaptation dynamique et une gestion des ressources au niveau bas pour faciliter une prise de décision sophistiquée en temps réel.
Dans les applications modernes et gourmandes en données, l'efficacité de l'environnement d'exécution dicte directement la faisabilité et le coût de l'application. Un deep runtime permet aux systèmes de gérer des charges de calcul massives, de gérer l'état à travers des interactions complexes et d'exécuter des modèles d'IA avec une latence minimale. Ceci est crucial pour la mise en production de fonctionnalités d'IA avancées.
Les environnements Deep Runtime utilisent souvent une accélération matérielle spécialisée (comme les GPU ou les TPU) et des algorithmes de planification sophistiqués. Ils maintiennent un contexte riche de l'état de l'application, permettant aux modèles d'accéder et de modifier la mémoire ou des services externes dynamiquement pendant l'exécution. Cela contraste avec les environnements d'exécution plus simples qui exécutent des fonctions sans état.
Ce concept croise fortement des notions telles que l'infrastructure de service de modèles (Model Serving Infrastructure), le Edge Computing et les cadres d'orchestration avancés.
