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: llmops
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 palabrasLeerArquitectura de IA empresarial: RAG encuentra, los LLM razonan, los modelos de decisión eligen
Por qué la recuperación de información y el razonamiento lingüístico no son suficientes: cómo GraphRAG, los agentes y los modelos de decisión del Sistema 1 como Jev separan el conocimiento, el contexto, el razonamiento, la toma de decisiones y la ejecución.
2111 palabrasLeerLLMOps para modelos de lenguaje pequeños: frameworks de servicio y guías para producción.
Por qué los SLM ganan en costo y privacidad, cómo se comparan vLLM, SGLang, TGI, llama.cpp, Ollama, WebLLM, ONNX y TensorRT-LLM, y cómo cuantificarlos, evaluarlos y enrutarlos en producción.
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