Artículos para quien
entrega el stack
Textos originales sobre React, Node.js, TypeScript y AI — de la misma práctica que nuestro software de operador. Cuerpo de los artículos en inglés.
Etiqueta: inference
Procesamiento por lotes continuo y relleno previo en bloques en vLLM y SGLang
Los lotes estáticos de LLM desperdician la GPU en rellenos innecesarios. La programación a nivel de iteración y el prellenado por bloques mantienen fluidos los flujos de decodificación mientras los nuevos prompts siguen avanzando.
1144 palabrasLeerOptimización de la inferencia de LLM: prefill, decodificación y LLMOps empresarial
Cuellos de botella en el prellenado previo vs. la decodificación, procesamiento por lotes continuo, FlashAttention, cuantización, PagedAttention, decodificación especulativa, prellenado previo por bloques y servicio desagregado.
1809 palabrasLeerPor qué descargar un modelo de 17 GB no significa que se necesiten 17 GB de memoria para ejecutarlo
Aprenda cómo los parámetros activos, los parámetros totales, el crecimiento de la caché KV y el esfuerzo de razonamiento determinan el costo real de memoria y procesamiento para ejecutar un modelo de lenguaje localmente.
2722 palabrasLeerCuando las pasadas de cuantización generan perplejidad y rompen en silencio la seguridad del modelo
La cuantización de la caché KV de pocos bits puede eliminar las rechazos de un modelo mientras la perplejidad apenas cambia; aquí está por qué las métricas estándar no lo detectan y qué agregar a su mecanismo de control.
1625 palabrasLeer
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