Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
Tag: inference
Ciągłe grupowanie i przedwczesne wypełnianie w partiach w vLLM i SGLang
Statyczne grupy LLM marnują zasoby GPU na wypełnianie danych. Planowanie na poziomie iteracji oraz przedwczesne wypełnianie w blokach zapewniają płynny przepływ dekodowania, nawet gdy nowe polecenia są jeszcze przetwarzane.
1144 słówCzytajOptymalizacja inferencji LLM: prefill, dekodowanie oraz enterprise LLMOps
Wąskie gardła związane z wypełnianiem uprzednim a dekodowaniem, ciągłe grupowanie danych, FlashAttention, kwantyzacja, PagedAttention, dekodowanie spekulatywne, wypełnianie uprzednie w fragmentach oraz serwisowanie rozproszone.
1809 słówCzytajDlaczego pobranie modelu o pojemności 17 GB nie oznacza, że potrzeba 17 GB pamięci do jego uruchomienia
Dowiedz się, w jaki sposób aktywne parametry, łączna liczba parametrów, wzrost pamięci cache KV oraz wysiłek potrzebny do rozumowania decydują o rzeczywistych kosztach pamięci i obliczeniowych związanych z uruchamianiem modelu językowego lokalnie.
2722 słówCzytajGdy etapy kwantyzacji wprawiają w zakłopotanie i po cichu niszczą bezpieczeństwo modelu
Kwantyzacja pamięci KV o niskiej liczbie bitów może wyeliminować sytuacje odrzucenia modelu, przy jednoczesnym prawie braku zmian w wartości perplexity; oto dlaczego standardowe metryki tego nie wykrywają oraz co należy dodać do swojego mechanizmu gate.
1625 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.