📌 GopherCon 2025: Scaling LLMs with Go: Prod Patterns for Handling Millions of AI Requests - John Wang - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: GopherCon 2025: Scaling LLMs with Go: Prod Patterns for Handling Millions of AI Requests - John Wang в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно GopherCon 2025: Scaling LLMs with Go: Prod Patterns for Handling Millions of AI Requests - John Wang 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 GopherCon 2025: Scaling LLMs with Go: Prod Patterns for Handling Millions of AI Requests - John Wang 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

GopherCon 2025: Scaling LLMs with Go: Prod Patterns for Handling Millions of AI Requests - John Wang

At Assembled, we serve tens of millions of LLM requests, powering customer support AI for companies like Canva, Etsy, and Patreon. While most teams build LLM infrastructure in Python, we found Go's type system, concurrency features, and interfaces solve many production challenges more elegantly. This talk shares concrete patterns from our experience deploying Go-based LLM systems at scale: from handling structured outputs to parallel RAG pipelines. You'll learn practical approaches for building performant, reliable AI applications leveraging Go's strengths.

Comments