Bemutatásra kerül, miként lehet helyileg telepíteni a FastDeploy nevű, nagy teljesítményű AI modellkiszolgáló rendszert. Az ismertető során először a gyors installációs lépéseket követheted végig, amelyek például Docker és virtuális környezet létrehozását is tartalmazzák.
Technikai háttérként megismerheted a FastDeploy főbb funkcióit, mint a skálázhatóság, a többféle hardver támogatása – például Nvidia GPU-k, Ascent NPU-k – és fejlett gyorsító technikák, például spekulatív dekódolás, multi-token előrejelzés vagy „chunked prefill”.
A magyarázatok közérthető nyelven mutatják be, hogy ezek az eljárások miként gyorsítják fel a szöveggenerálást, vagy hogyan teszik hatékonyabbá a memóriakezelést több GPU-s környezetben. Szó esik továbbá arról, hogyan működik az egységes KV cache továbbítás NVLinken vagy RDMA-n keresztül a valós idejű, zökkenőmentes AI kiszolgálás érdekében.
Kipróbálásként láthatod egy nemrég kiadott, a BU által fejlesztett AI modell helyi telepítését és futtatását FastDeploy-jal, mindezt Pythonból is tesztelve. Felvetődik a kérdés, hogy ezek a technikai fejlesztések mennyiben teszik jobbá és gyorsabbá a helyi, illetve nagyvállalati AI kiszolgálást.
