[ Stack technique ]
PyTorch
Le framework de deep learning qui domine la recherche et l'entraînement de réseaux de neurones.
PyTorch construit et entraîne des réseaux de neurones via des graphes de calcul dynamiques (define-by-run) et l'autograd, avec des tenseurs accélérés sur GPU (CUDA/ROCm). C'est le standard de fait de la recherche IA, et torch.compile associé à TorchScript et à l'export ONNX permet de passer du prototype à la production sans réécrire le modèle.
[ Pourquoi PyTorch chez Dexon ]
Ce que cette techno fait bien, et pourquoi nous la mobilisons.
Usage typique : Entraîner et déployer des modèles de vision, NLP ou LLM sur mesure.
- 01
Graphes dynamiques et autograd : débogage naturel, itération rapide.
- 02
Tenseurs GPU et entraînement distribué multi-GPU natif.
- 03
Écosystème complet : torchvision, torchaudio, Hugging Face, Lightning.
- 04
torch.compile, TorchScript et export ONNX pour la mise en production.
[ Technologies complémentaires ]
Les briques que nous mobilisons souvent en parallèle.
Une stack existe rarement seule. Voici les technologies que Dexon associe le plus souvent à celle-ci, par habitude de pipeline, similarité d'usage ou maîtrise interne. Cliquez sur une brique pour voir son périmètre.
[ Réassurance ]
- 0+
- projets livrés sur mesure
- 30
- ingénieurs, designers, chefs de projet
- 80 %
- issus des meilleures écoles FR
- 24 h
- délai moyen de réponse
[ Ils nous font confiance ]
Plus de 100 entreprises françaises et européennes nous accordent leur confiance.
[ Presse ]
Ils parlent de nous.
Couverture nationale par BFM Business, Le Figaro, Challenges, La Tribune et CNews. Une lecture extérieure de notre travail et de nos innovations.
