Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : llmops
Grouper les données de manière continue et préremplir par blocs dans vLLM et SGLang
Les lots statiques de LLM gaspillent les GPU en raison du remplissage inutile. Un planification au niveau des itérations et un préremplissage par blocs permettent de maintenir des flux de décodage fluides tout en assurant que les nouveaux prompts progressent également.
1144 motsLireOptimisation de l’inférence des LLM : préremplissage, décodage et LLMOps d’entreprise
Goulets d’étranglement liés au préremplissage et à la décodage, lotification continue, FlashAttention, quantification, PagedAttention, décodage spéculatif, préremplissage par blocs et fourniture désagrégée.
1809 motsLireArchitecture d’IA d’entreprise : RAG pour la recherche, LLM pour le raisonnement, modèles de décision pour le choix
Pourquoi la récupération d’informations et le raisonnement linguistique ne suffisent pas — comment GraphRAG, les agents et les modèles de décision du System 1 tels que Jev séparent le savoir, le contexte, le raisonnement, la prise de décision et l’exécution.
2111 motsLireLLMOps pour les petits modèles de langage : frameworks de déploiement et guides de mise en production
Pourquoi les SLM l’emportent en termes de coût et de confidentialité, comment se comparent vLLM, SGLang, TGI, llama.cpp, Ollama, WebLLM, ONNX et TensorRT-LLM, ainsi que comment les quantifier, les évaluer et les intégrer en environnement de production.
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