- Pas de GPU sur votre ligne
- L'inférence tourne sur processeur — PyTorch est installé dans sa version CPU, délibérément. Un serveur ordinaire suffit, ce qui change à la fois le coût de l'installation et le délai pour en obtenir un.
- Votre paramétrage est un greffon, jamais un fork
- Un client, une pile isolée, et tout ce qui vous est propre vit dans son propre greffon. Personne ne recopie le produit pour l'adapter : une copie diverge, cesse de recevoir les correctifs, et finit à votre charge.
- Revenir en arrière, c'est changer un tag
- Chaque service part en conteneur et chaque image porte sa version. Une version de modèle qui se comporte moins bien sur vos pièces se retire comme n'importe quelle autre livraison.
- L'historique est une base, et il est sauvegardé
- Comptages et arrêts atterrissent dans une base de séries temporelles, avec la supervision et un service de sauvegarde automatique livrés à côté — pas un dossier que quelqu'un pense à recopier.