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Disaggregierte Inferenz mit PyTorch und vLLM

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Die Integration von PyTorch und vLLM durch Meta verbessert die Effizienz generativer KI-Anwendungen durch die Disaggregation von Prefill und Decode, was zu optimierter Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz führt.
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Die Anatomie eines Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystems

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf vLLM, ein modernes Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystem, das entwickelt wurde, um die Herausforderungen der Verarbeitung großer Sprachmodelle zu bewältigen.