در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی مولد، تأخیر و توان پردازشی اغلب گلوگاه‌هایی هستند که استقرار مقیاس‌پذیر را غیرممکن می‌سازند. در حالی که بسیاری از ارائه‌دهندگان مدل‌های قدرتمندی ارائه می‌دهند، Fireworks AI با بهینه‌سازی سرعت استنتاج، جایگاه ویژه‌ای کسب کرده است...
زمینه استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تغییر است. در حالی که آموزش همچنان از نظر محاسباتی پرهزینه است، گلوگاه برای بسیاری از سازمان‌ها و علاقه‌مندان، سرعت و هزینه استنتاج است. با TensorRT-LLM، کتابخانه متن‌باز انویدیا که به طور خاص برای شتاب‌بخشی به استنتاج LLM طراحی شده است، مواجه می‌شویم.
با حرکت هوش مصنوعی از نمونه‌های آزمایشی به برنامه‌های عملیاتی، تقاضا برای ذخیره‌سازی داده‌های مقاوم، مقیاس‌پذیر و کارآمد هرگز به این اندازه بالا نبوده است. یکی از اجزای زیرساخت حیاتی که ستون‌های هوش مصنوعی مدرن را تغذیه می‌کند، پایگاه داده برداری است. در حالی که راهکارهایی مانند Pinecone و Milvus...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از پروژه‌های آزمایشی به خدمات حیاتی در تولید، چالش عملیاتی از دقت مدل به کارایی زیرساخت تغییر کرده است. مدل‌های استقرار ایستا اغلب منجر به افزایش قابل توجه هزینه در دوره‌های کم‌ترافیک یا افزایش شدید تأخیر در زمان‌های اوج ترافیک می‌شوند.
منظره هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) قابلیت‌های استدلال شگفت‌انگیزی ارائه می‌دهند، اما اغلب از داده‌های بلادرنگ و ابزارهای تخصصی که اکوسیستم‌های نرم‌افزاری مدرن را به قدرت می‌رسانند، جدا هستند. پروتکل زمینه مدل (MCP)...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، کیفیت مرحله بازیابی مستقیماً به کیفیت امبدینگ‌های شما وابسته است. برای سال‌ها، توسعه‌دهندگان به تکه‌تکه‌سازی ثابت و با اندازه مشخص متکی بودند...
در معماری نرم‌افزار مدرن، گذار از ساختارهای یکپارچه به میکروسرویس‌ها به استاندارد ساخت برنامه‌های مقیاس‌پذیر و مقاوم تبدیل شده است. با این حال، با جداسازی سرویس‌ها، چالش مدیریت ارتباطات بین‌سرویس و همگام‌سازی داده‌ها به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد...