Машинное обучение — Технические публикации.

Оптимизация задержки инференса больших языковых моделей в промышленной эксплуатации.

Практический взгляд на снижение задержки ответа LLM в промышленной эксплуатации за счет оптимизации контекста, непрерывной пакетной обработки, KV-кеширования, квантования, интеллектуальной маршрутизации между моделями и архитектуры инференса, учитывающей особенности GPU.