Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Направление вывода (инференс, генерация ответов на запросы пользователей) на основе больших языковых моделей (LLM) стремительно развивается, что обусловлено потребностью в низкой задержке, высокой пропускной способности и гибком развертывании на разнородном оборудовании. В результате появился разнообразный набор фреймворков, каждый из которых предлагает уникальные оптимизации для масштабирования, производительности и управления операциями, пишет на портале The New Stack Джанакирам МСВ, главный аналитик компании Janakiram & Associates. От эффективного использования памяти PagedAttention и непрерывной обработки запросов (continuous batching) vLLM до готовой к производству оркестровки Hugging Face TGI и дезагрегированной архитектуры обслуживания NVIDIA Dynamo, экосистема теперь охватывает платформы, ориентированные на исследования, такие как SGLang, собственные стеки Kubernetes, такие как llm-d, и корпоративные плоскости управления, такие как AIBrix. В этой статье подробно рассматриваются эти фреймворки, освещаются их архитектурные решения, технические инновации и пригодность для различных реальных сценариев развертывания. vLLM: оптимизированный инференс с PagedAttention vLLM — это высокооптимизированный механизм вывода для LLM, созданный в Калифорнийском университете в Беркли и в настоящее время развиваемый международным сообществом. Фреймворк основан на механизме PagedAttention, который обеспечивает более эффективное и детальное управление кэш-памятью с парами ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.
