A modern mesterséges intelligencia fejlesztésekor gyakran ütközünk abba a problémába, hogy egyetlen ügynök működtetéséhez több eltérő AI-modellre van szükség: külön modellt használunk szövegbeágyazáshoz, újrarangsoroláshoz, entitáskereséshez vagy akár szöveggeneráláshoz.
Rendszerint minden modellhez külön szervert, eltérő telepítést, GPU-konfigurációt kell menedzselni, ami bonyolulttá és sérülékennyé teszi az egész rendszert. Sok fejlesztő ehelyett inkább bérelt, felhőalapú API-szolgáltatásokat használ, ahol azonban tokenenként fizetünk, és adatainkat külső szerverekre bízzuk.
Erre kínál radikálisan új megközelítést az SIE, vagyis a Superlinked Inference Engine, amely képes több mint száz különböző modellt – például enkódereket, re-rankereket, extraktorokat vagy generátorokat – egyetlen szerveren, közös API mögött, akár helyi gépen, akár felhőben futtatni.
A videó során bemutatott példákban mindent helyi hardveren, saját GPU-n futtat a szerző, kiemelve a rendszer egyszerűségét: pillanatok alatt telepíthető, és minden modell csak akkor töltődik le és aktiválódik, ha ténylegesen szükség van rá.
Felmerülnek olyan izgalmas kérdések, hogy mennyire kényelmes és rugalmas ezzel egy helyi vagy felhős AI-infrastruktúrát építeni, hogyan lehet dinamikusan modelleket cserélni vagy újabb funkciókat hozzáadni, és miként tudja támogatni a kutatók és fejlesztők produktivitását, akik egyetlen egyszerű kliensen keresztül érik el a különféle AI-modelleket.
