• 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

FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform скачать в хорошем качестве

FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform 4 месяца 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...
FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform 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 FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform 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



FriendliAI: High-Performance LLM Serving and Inference Optimization Platform

Friendli AI is a specialized platform focused on delivering high-performance large language model serving and inference optimization, enabling organizations to deploy and run LLMs with exceptional speed, efficiency, and cost-effectiveness. The company addresses the critical challenge that while LLMs have become increasingly powerful and capable, their computational requirements and inference costs often make production deployment prohibitively expensive or too slow for real-time applications. Friendli AI's platform provides advanced optimization techniques and serving infrastructure that dramatically reduces inference latency and costs while maintaining model quality and accuracy, making enterprise-scale LLM deployment economically viable. The company recognizes that efficient LLM serving requires specialized knowledge in model optimization, hardware utilization, and serving architecture that most development teams lack, creating a barrier to LLM adoption for many organizations. Friendli AI offers solutions that handle the complexity of model optimization including quantization, batching strategies, caching mechanisms, and hardware acceleration without requiring deep ML engineering expertise from users. The platform supports various popular LLM architectures and provides flexible deployment options across different infrastructure environments, enabling organizations to run models on their preferred hardware while achieving optimal performance. By focusing specifically on the inference optimization problem, Friendli AI enables organizations to serve more requests with fewer resources, directly impacting the unit economics of LLM-powered applications and making sophisticated AI capabilities accessible at scale. The company targets enterprises and developers seeking to deploy production LLM applications that require fast response times and cost-efficient operations without compromising on model capabilities or user experience. Friendli AI's infrastructure is designed to handle enterprise-scale workloads with reliability and consistency, providing the performance guarantees necessary for mission-critical applications. 💥 Highlights: High-performance LLM serving with exceptional speed and efficiency Inference optimization dramatically reducing latency and operational costs Advanced optimization techniques maintaining model quality and accuracy Enterprise-scale deployment making LLMs economically viable Specialized model optimization including quantization and batching strategies Hardware acceleration and caching mechanisms for performance enhancement Support for various popular LLM architectures and frameworks Flexible deployment options across different infrastructure environments Optimal hardware utilization without deep ML engineering expertise required Unit economics improvement through resource efficiency gains Real-time application support with fast response time guarantees Enterprise-scale workload handling with reliability and consistency Cost-efficient operations enabling sophisticated AI at scale Production-ready serving infrastructure for mission-critical applications Barrier reduction for LLM adoption across diverse organizations 🎙️ Presenter: FriendliAI representative See more like this at lu.ma/oss4ai

Comments
  • Goose: AI-Powered Developer Agent from Block 4 месяца назад
    Goose: AI-Powered Developer Agent from Block
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Введение в MCP | Протокол MCP - 01 12 дней назад
    Введение в MCP | Протокол MCP - 01
    Опубликовано: 12 дней назад
  • Gyeong-In Yu - Scaling Generative AI Inference at Trillion-Token Scale - SuperAI Singapore 2025 8 месяцев назад
    Gyeong-In Yu - Scaling Generative AI Inference at Trillion-Token Scale - SuperAI Singapore 2025
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Tambo: Open-Source AI Orchestration Framework for React Generative UI 3 недели назад
    Tambo: Open-Source AI Orchestration Framework for React Generative UI
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Claude Code: Настройка, которая делает его в 10 раз полезнее 11 дней назад
    Claude Code: Настройка, которая делает его в 10 раз полезнее
    Опубликовано: 11 дней назад
  • Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии? 2 недели назад
    Как так быстро развились диффузионные LLM-технологии?
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Бывший руководитель Google Maps, Vibe, закодировал код Palantir за выходные (Palantir это заметил). 2 дня назад
    Бывший руководитель Google Maps, Vibe, закодировал код Palantir за выходные (Palantir это заметил).
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Интервью с создателем OpenClaw - главный ИИ-феномен 2026 2 недели назад
    Интервью с создателем OpenClaw - главный ИИ-феномен 2026
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ 4 месяца назад
    Превратите ЛЮБОЙ файл в знания LLM за СЕКУНДЫ
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • AI-стартап за 38 часов: вайб-кодинг спидран с Claude Code (идея → MVP → релиз) 4 месяца назад
    AI-стартап за 38 часов: вайб-кодинг спидран с Claude Code (идея → MVP → релиз)
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Claude Cowork: Освой 95% функций за 19 минут 6 дней назад
    Claude Cowork: Освой 95% функций за 19 минут
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Строим Безопасную OpenClaw Альтернативу 1 день назад
    Строим Безопасную OpenClaw Альтернативу
    Опубликовано: 1 день назад
  • Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ 2 месяца назад
    Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs) 1 год назад
    Stanford CS229 I Machine Learning I Building Large Language Models (LLMs)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Создайте ИИ-агента, который поможет ВАМ устроиться на работу — пошаговая инструкция с демонстрацией. 3 дня назад
    Создайте ИИ-агента, который поможет ВАМ устроиться на работу — пошаговая инструкция с демонстрацией.
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Claude Code создал мне команду AI-агентов (Claude Code + Skills + MCP) 2 недели назад
    Claude Code создал мне команду AI-агентов (Claude Code + Skills + MCP)
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic 2 месяца назад
    Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Вайб-кодинг в Cursor AI: полный гайд + реальный пример проекта (подходы, техники, трюки) 2 месяца назад
    Вайб-кодинг в Cursor AI: полный гайд + реальный пример проекта (подходы, техники, трюки)
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Почему большинство разработчиков неправильно используют код Клода (вот что вы упускаете)! 4 дня назад
    Почему большинство разработчиков неправильно используют код Клода (вот что вы упускаете)!
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца 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