Оптимизация на инференса (Inference Optimization)
Оптимизацията на инференса обхваща техники за намаляване на латентността, повишаване на пропускателната способност и свиване на разходите при изпълнение на обучени AI модели върху специализиран хардуер.
Основните подходи включват квантуване (FP8, INT4), спекулативно декодиране, vLLM/PagedAttention и интелигентно рутиране на заявки.
Споменавания в статии
- DeepSeek пуска с отворен код DeepInfer: Високопроизводителен енджин за моделни изводи
- DeepSeek пусна модела V4.1 Flash 1017: Превъзхожда по-големите конкуренти при агентни задачи и намалява разходите
- Rob Hoeijmakers за Jev AI: Икономическият прелом, когато класификацията става почти безплатна
- Microsoft представи Decision-1: 9B модел за ултрабърза класификация и маршрутизация с латентност 85 ms
- Наръчник по платформено инженерство за продукционни LLM системи: рутиране, кеширане и отказоустойчивост