A mesterséges intelligencia hatékony működéséhez elengedhetetlen az inferencia infrastruktúrájának megértése, különösen nagy nyelvi modellek esetén. Felmerül a kérdés: hogyan lehet a nagyméretű modellek számítási igényeit összehangolni a különböző felhasználói kérések dinamikájával?
A videó betekintést nyújt az LLMD rendszerbe, amely modern eszközöket és módszereket alkalmaz a nagy modellek működésének optimalizálására. Részletesen ismerteti, hogy az inferencia során hogyan különül el a prefill és a dekódolási folyamat, milyen szerepet játszanak a KV-cache-ek, és miért jelent kihívást mindez nagyüzemi környezetben.
Külön figyelmet kapnak azok a technológiák, amelyek lehetővé teszik az erőforrások hatékony allokációját, mint például a VLM motor és az azokhoz kapcsolódó memória- és adatkezelési újítások. Szó esik az expert parallelizmus előnyeiről is, amely a speciális, kevert szakértői modellek skálázhatóságát segíti elő.
Az automatizált skálázás és a különféle validált telepítési utak szintén felvetik a kérdést, hol és hogyan lehet az LLMD-t a lehető legjobban használni, milyen feltételekkel hasznosítható egy adott szervezeti vagy technológiai környezetben.
