Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.
Тег: llmops
Постійне групування та часткове попереднє заповнення у vLLM та SGLang
Статичні пакети LLM марнують ресурси GPU на додаткові дані. Розкладання операцій на рівні ітерацій та часткове попереднє заповнення забезпечують плавний потік декодування, навіть коли нові запити все ще обробляються.
1144 слівЧитатиОптимізація інференсу LLM: попереднє заповнення, декодування та корпоративні LLMOps
Проблеми заповнення попередніми даними та декодування, безперервне групування даних, FlashAttention, квантація, PagedAttention, спекулятивне декодування, часткове заповнення попередніми даними та роз’єднане надання послуг.
1809 слівЧитатиАрхітектура ШІ для підприємств: RAG знаходить інформацію, LLMs обробляють її, моделі прийняття рішень вибирають оптимальний варіант
Чому самого пошуку та мовного міркування недостатньо — як GraphRAG, агенти та моделі прийняття рішень типу System 1, такі як Jev, розділяють знання, контекст, міркування, прийняття рішень та їх виконання.
2111 слівЧитатиLLMOps для невеликих мовних моделей: фреймворки обслуговування та посібники з експлуатації в промислових умовах
Чому моделі SLM мають перевагу за ціною та приватністю, як порівнюються vLLM, SGLang, TGI, llama.cpp, Ollama, WebLLM, ONNX та TensorRT-LLM, і як квантувати, оцінювати та використовувати їх у продакшені.
4127 слівЧитати
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.