Основные наборы инструментов для генерации искусственного интеллекта скачать в хорошем качестве

Основные наборы инструментов для генерации искусственного интеллекта

Большинство команд зацикливаются на моделях, а затем удивляются, почему резко возрастают затраты и возникают задержки. Мы меняем подход и показываем, как реальные преимущества достигаются благодаря базовой цепочке инструментов, обеспечивающей работу генеративного ИИ на периферии: ОС и драйверы, компилятор и среда выполнения, стек обслуживания и удобные для разработчиков API, которые превращают идеи в надежные приложения. Мы рассматриваем облачное, локальное решение для ИИ, построенное на базе карт Qualcomm AI 100 Ultra, и подробно разбираем, что на самом деле делает его быстрым и доступным. От надежности на базе Linux и контейнеризированного развертывания до наблюдаемости и безопасности — платформенный уровень задает основу. Затем мы раскрываем механизм повышения производительности: компилятор, который отображает графы LLM на 64 NPU, передовые методы декодирования, такие как спекулятивное декодирование и кэширование префиксов, а также интеграция с PyTorch, ONNX и VLLM для непрерывной пакетной обработки и многопользовательского обслуживания. Если вас волнуют задержка, пропускная способность или SLO (уровень доступности), то здесь решающий фактор успеха. Разработчики получают быстрый доступ к API, совместимым с OpenAI, для LLM (Low-Laser Models), VLM (Value-Laser Models), встраивания и индексирования, а также визуальные инструменты, такие как Langflow, для создания RAG-конвейеров без кода-заглушки. Мы сравниваем параллелизм конвейеров, тензорный параллелизм и гибридные стратегии, объясняя, когда каждая из них проявляет себя наилучшим образом. В разделе вопросов и ответов рассматривается распространенная проблема: тонкая настройка без энергоемкой фермы GPU. Благодаря методам, обеспечивающим высокую эффективность параметров, карта мощностью 150 Вт может выполнять тонкую настройку моделей с количеством параметров до миллиарда, что делает частную настройку реалистичной для малых и средних предприятий и небольших команд. Если вы стремитесь к созданию частного GenAI с низкой задержкой — будь то для обеспечения безопасности, робототехники или корпоративных знаний — этот анализ предоставит вам руководство для уверенного запуска продукта. Подпишитесь, поделитесь этим эпизодом с коллегой, который занимается инфраструктурой в рамках программы LLM, и оставьте короткий отзыв, чтобы мы могли и дальше предоставлять вам практические и важные аналитические материалы.