AI Infrastructure

مهندسی آشوب برای استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ

مقدمه: فراتر از میکروسرویس‌های استاندارد سیستم‌های استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تحت محدودیت‌های منحصربه‌فردی عمل می‌کنند که با میکروسرویس‌های سنتی متفاوت است. برخلاف APIهای وب بدون حالت، نقاط پایانی LLM به شدت به حافظه محدود GPU برای مدیریت کش KV تکیه دارند و اغلب اتصالات طولانی‌مدت را برای پاسخ‌های پخش زنده (Streaming) حفظ می‌کنند...

Oct 2, 2026
Latest Posts
Prompt Engineering

راهنمای کامل بهینه‌سازی پرامپت برای مدل‌های زبانی بزرگ

با پیشرفته‌تر شدن مدل‌های زبانی، کیفیت پرامپت‌های ورودی شما مستقیماً بر کیفیت خروجی تأثیر می‌گذارد. بهینه‌سازی پرامپت دیگر فقط درباره نوشتن دستورالعمل‌های شفاف نیست؛ بلکه یک رویکرد راهبردی است که دقت زبانی، ساختار منطقی و آزمایش‌های تکرارشونده را ترکیب می‌کند.

Data Engineering

فراتر از ایرفلو: ارزیابی داگستر و پریفکت برای هم‌زمان‌سازی داده‌های مدرن

بیش از یک دهه است که آپاچی ایرفلو پادشاه بی‌رقیب هم‌زمان‌سازی داده‌ها بوده است. با این حال، با تکامل استک‌های داده از پردازش دسته‌ای ساده به جریان‌های بلادرنگ، انبارهای ویژگی و معماری‌های لیک‌هاوس، مدل سنتی DAG مبتنی بر «تسک» اغلب احساسی از سختی و پیچیدگی ایجاد می‌کند. بسیاری از تیم‌های مهندسی اکنون به نسل بعدی ابزارهای هم‌زمان‌سازی، به‌طور خاص داگستر و پریفکت، نگاه می‌کنند.

System Design

خوانش‌های خطی‌پذیر در سیستم‌های چندمنطقه‌ای

ساخت سیستم‌های توزیع‌شده جغرافیایی دیگر یک تجمل نیست؛ بلکه یک ضرورت است. چه برای رعایت مقررات، بهینه‌سازی تأخیر یا بازیابی از فاجعه، تیم‌ها به طور فزاینده‌ای برنامه‌های خود را در چندین منطقه AWS یا زون‌های Google Cloud پیاده‌سازی می‌کنند. با این حال، انتقال داده‌ها بین مناطق ...

Open Models

DeepSeek-V3: تحلیل معماری MoE و کارایی آموزش برای استنباط مقرون‌به‌صرفه

انتشار DeepSeek-V3 نقطه عطفی مهم در فضای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) متن‌باز بود. با بهره‌گیری از معماری پیشرفته ترکیب متخصصان (MoE)، DeepSeek نشان داد که مقیاس عظیم لزوماً به هزینه‌های محاسباتی افسانه‌ای نیاز ندارد. برای توسعه‌دهندگان و مهندسان...

AI APIs

آزادسازی پتانسیل: راهنمای جامع API Mistral

منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت در حال تغییر است و کمپانی‌های کمی به اندازه Mistral AI سر و صدای زیادی به پا کرده‌اند. Mistral که در اصل از Meta جدا شده است، خود را به عنوان یک رقیب قدرتمند برای OpenAI و Anthropic تثبیت کرده و مدل‌های پرکارایی ارائه می‌دهد که نه تنها توانمند هستند، بلکه ارزان‌تر و کارآمدتر نیز می‌باشند...

Local AI

تسلط بر استنتاج محلی LLM: راهنمای توسعه‌دهندگان برای llama.cpp

اجرای مدل‌های زبانی بزرگ بر زیرساخت ابری راحت است، اما با معضلات مهمی مانند تأخیر، هزینه و حریم خصوصی داده همراه است. برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال کنترل بر استک هوش مصنوعی خود هستند، llama.cpp به عنوان استاندارد طلایی ظاهر شده است. این ابزار که در اصل یک پورت C++ از مدل LLaMA بود، تکامل یافته است ...