• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference скачать в хорошем качестве

Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference 2 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Efficiently Scaling and Deploying LLMs // Hanlin Tang // LLM's in Production Conference

// Abstract Hanlin discusses the evolution of Large Language Models and the importance of efficient scaling and deployment. He emphasizes the benefits of a decentralized approach of many small specialized models over one giant AGI model controlled by a few companies. Hanlin explains the advantages of companies training their own custom models, such as data privacy concerns, and provides insights into when it is appropriate to build your own models and the available tooling for training and deployment. // Bio Hanlin is the CTO & Co-founder of MosaicML, an ML infrastructure startup that enables enterprises to easily train large-scale AI models in their secure environments. Hanlin was previously the Director of the Intel AI Lab, responsible for the research and deployment of deep learning models. He joined Intel from its acquisition of Nervana Systems. Hanlin has a Ph.D. from Harvard University and has published in leading journals and conferences such as NeurIPS, ICLR, ICML, Neuron, and PNAS.

Comments
  • LLM Deployment with NLP Models // Meryem Arik // LLMs in Production Conference Lightning Talk 2 2 года назад
    LLM Deployment with NLP Models // Meryem Arik // LLMs in Production Conference Lightning Talk 2
    Опубликовано: 2 года назад
  • The Emerging Toolkit for Reliable, High-quality LLM Applications // Matei Zaharia //LLMs in Prod Con 2 года назад
    The Emerging Toolkit for Reliable, High-quality LLM Applications // Matei Zaharia //LLMs in Prod Con
    Опубликовано: 2 года назад
  • Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA 1 год назад
    Understanding the LLM Inference Workload - Mark Moyou, NVIDIA
    Опубликовано: 1 год назад
  • OpenClaw Creator: Почему 80% приложений исчезнут 11 дней назад
    OpenClaw Creator: Почему 80% приложений исчезнут
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Webinar: AI Won't Fix Your Culture Problems—But It Will Expose Them 2 недели назад
    Webinar: AI Won't Fix Your Culture Problems—But It Will Expose Them
    Опубликовано: 2 недели назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Building RAG-based LLM Applications for Production // Philipp Moritz & Yifei Feng // LLMs III Talk 2 года назад
    Building RAG-based LLM Applications for Production // Philipp Moritz & Yifei Feng // LLMs III Talk
    Опубликовано: 2 года назад
  • Fast LLM Serving with vLLM and PagedAttention 2 года назад
    Fast LLM Serving with vLLM and PagedAttention
    Опубликовано: 2 года назад
  • Harrison Chase - Agents Masterclass from LangChain Founder (LLM Bootcamp) 2 года назад
    Harrison Chase - Agents Masterclass from LangChain Founder (LLM Bootcamp)
    Опубликовано: 2 года назад
  • Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу 1 год назад
    Освоение оптимизации вывода LLM: от теории до экономически эффективного внедрения: Марк Мойу
    Опубликовано: 1 год назад
  • Large Model Training and Inference with DeepSpeed // Samyam Rajbhandari // LLMs in Prod Conference 2 года назад
    Large Model Training and Inference with DeepSpeed // Samyam Rajbhandari // LLMs in Prod Conference
    Опубликовано: 2 года назад
  • Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu 2 года назад
    Building Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение 1 год назад
    Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Production-Ready LLMs on Kubernetes: Patterns, Pitfalls, and Performa... Priya Samuel & Luke Marsden 10 месяцев назад
    Production-Ready LLMs on Kubernetes: Patterns, Pitfalls, and Performa... Priya Samuel & Luke Marsden
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • AI and the Future of Search: What it Means for Your brand. 13 дней назад
    AI and the Future of Search: What it Means for Your brand.
    Опубликовано: 13 дней назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Fine Tuning Large Language Models with InstructLab 1 год назад
    Fine Tuning Large Language Models with InstructLab
    Опубликовано: 1 год назад
  • Emerging architectures for LLM applications 2 года назад
    Emerging architectures for LLM applications
    Опубликовано: 2 года назад
  • Exploring the Latency/Throughput & Cost Space for LLM Inference // Timothée Lacroix // CTO Mistral 2 года назад
    Exploring the Latency/Throughput & Cost Space for LLM Inference // Timothée Lacroix // CTO Mistral
    Опубликовано: 2 года назад
  • Квантование против обрезки против дистилляции: оптимизация нейронных сетей для вывода 2 года назад
    Квантование против обрезки против дистилляции: оптимизация нейронных сетей для вывода
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5