01
Ingestão
Um modelo aberto ou licenciado entra em ambiente versionado e com proveniência explícita.
DGL Tech / Núcleo soberano Dos pesos do modelo
Dos pesos do modelo
a um artefato sob controle.
NeuroForge reúne preparação, compressão, validação e execução nativa. A saída não é uma dependência de API. É um artefato operacional desenhado para a infraestrutura que a organização controla.
MODEL → BINARY Um caminho controlado.
Um caminho controlado.
Sem trocar o runtime no final.
02
Especialização
Dados de domínio ensinam a tarefa, a linguagem e as restrições operacionais relevantes.
03
Compressão
Distilação e quantização reduzem o footprint preservando a qualidade da tarefa.
04
Validação
Artefatos full-precision e compactos enfrentam os mesmos gates de regressão e qualidade.
05
Compilação
Pesos e metadados tornam-se um artefato para CPU, Metal ou CUDA.
06
Operação
O binário Go expõe inferência local sem Python no caminho de serving.
Nativo por desenho
As ferramentas de treino podem usar PyTorch. O serving de produção não. Essa separação mantém o experimento flexível e a implantação controlada.
Estado atual
Inferência de texto está operacional no motor nativo. TTS ternário on-demand possui caminhos nativos em CPU e CUDA. Voz em tempo real e modalidades adicionais permanecem trabalho explicitamente faseado.
Envelope de implantação TARGET TARGET TARGET TARGET Examinar evidências medidas →
CPU
Cargas offline e controladas
Apple Metal
Execução local em Apple silicon
NVIDIA CUDA
Cargas de baixa latência e throughput
Edge / distribuído
Topologias de campo e multinó