با حرکت هوش مصنوعی از دیتاسنترهای ابری به لبه شبکه، تقاضا برای چارچوب‌های عامل سبک و کارآمد هرگز به این اندازه بالا نبوده است. اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر روی دستگاه‌هایی مانند رزبری‌پی، جتسون نان یا تراشه‌های موبایل نیازمند تعادل ظریفی بین عملکرد و مصرف منابع است.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توانایی‌های چشمگیری در تولید متن، استدلال و ترکیب کد نشان داده‌اند. با این حال، یک محدودیت عمده باقی مانده است: LLMها ذاتاً از دنیای بیرون ایزوله هستند. آن‌ها نمی‌توانند به‌طور بومی...
اجرای کانتینرها در محیط تولید یک موضوع است؛ اما حفظ عملکرد پایدار آن‌ها موضوعی دیگر. برای توسعه‌دهندگان سطح متوسط تا پیشرفته، مواجهه با یک پاد در حال کرش کردن یا غیرفعال در خوشه کوبرنیتس تنها یک آزاردهندگی نیست، بلکه یک حادثه حیاتی است که نیاز به رفع سریع و روشمند دارد. چه با خطاهای...
با مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به تریلیون‌ها پارامتر، سخت‌افزارهای پشتیبان آن‌ها دستخوش تحولی رادیکال می‌شوند. معماری رک خنک‌شونده با هوا که دهه‌ها صنعت دیتاسنتر را خدمت کرده است، به محدودیت‌های فیزیکی خود می‌رسد. با GPUs مدرن مانند NVI...
انتقال مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از مرحله نمونه‌سازی به محیط تولید، چالش‌های جدیدی را به ویژه هنگام استفاده از فراخوانی تابع برای پیوند هوش مصنوعی مولد با منطق نرم‌افزاری قطعی ایجاد می‌کند. اگرچه وعده استخراج داده‌های ساختاریافته از طریق فراخوانی‌های API جذاب است، اما واقعیت اغلب با...
تحول سریع مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نحوه رویکرد توسعه‌دهندگان به پردازش زبان طبیعی را دگرگون کرده است. اگرچه مدل‌های پایه‌ای مانند Llama 3، Mistral و Falcon قابلیت‌های عمومی چشمگیری ارائه می‌دهند، اما سازمان‌های کمی می‌توانند تنها به آن‌ها برای حل چالش‌های خاص حوزه تکیه کنند...
استقرار مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی بر روی کارت‌های گرافیک مصرفی چالش‌های منحصر‌به‌فردی ایجاد می‌کند. در حالی که شتاب‌دهنده‌های سطح بالا برای دیتاسنترها دارای حافظه‌های عظیم هستند، علاقه‌مندان معمولاً با محدودیت ۸ تا ۲۴ گیگابایت حافظه ویدیویی (VRAM) دست‌وپنج نرم می‌کنند. این محدودیت اغلب توسعه‌دهندگان را مجبور می‌کند تا بین سرعت استنتاج قابل قبول و اندازه دسته‌های قابل استفاده انتخاب کنند...