Обучение модели может занимать недели и требовать суперкомпьютерных мощностей. Но ценность она создает только в один момент — когда отвечает на конкретный запрос пользователя.
Этот момент называется инференсом. В новой статье разобрали, как он устроен:
▪️ Конвейер от входящего запроса до готового результата: препроцессинг, матричные вычисления, постпроцессинг
▪️ Почему LLM не выдает текст целиком, а генерирует его по одному токену
▪️ Что такое KV-cache и почему при росте нагрузки он забивает видеопамять
▪️ Почему модель на 70 млрд параметров требует минимум 140 ГБ VRAM
▪️ Квантование, прунинг, дистилляция и непрерывный батчинг: что дает каждый метод
🔗 Читать статью в блоге
Инференс в продакшене — это постоянная нагрузка и высокие требования к скорости ответа. Для таких задач в Servercore доступны облачные серверы с GPU на базе NVIDIA A5000.