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: llmops
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 słówCzytajArchitektura sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: RAG znajduje informacje, LLMs rozumieją, a modele decyzyjne dokonują wyborów
Dlaczego samodzielne wyszukiwanie informacji i rozumowanie językowe nie wystarczą — jak GraphRAG, agenci oraz modele decyzyjne System 1, takie jak Jev, oddzielają wiedzę, kontekst, rozumowanie, podejmowanie decyzji i ich realizację.
2111 słówCzytajLLMOps dla małych modeli językowych: frameworki serwisowe i przewodniki produkcyjne
Dlaczego modele SLM przewyższają inne pod względem kosztów i prywatności, jak porównują się vLLM, SGLang, TGI, llama.cpp, Ollama, WebLLM, ONNX oraz TensorRT-LLM, oraz jak kwantyzować je, oceniać i wykorzystywać w produkcji.
4127 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.