Ollama LM Studio Open WebUI vLLM llama.cpp SGLang TensorRT-LLM Text Generation Inference (TGI) Local RAG GPU Optimization
31 posts
Büyük dil modellerini bulut altyapısında çalıştırmak pratik olsa da önemli ödünler gerektirir: gecikme, maliyet ve veri gizliliği. Yapay zeka yığınları üzerinde kontrol arayan geliştiriciler için llama.cpp altın standart haline gelmiştir. Başlangıçta LLaMA modelinin C++ portu olan bu araç, gelişmiş ...
Apple Silicon, yerel Büyük Dil Modeli (LLM) çıkarımının (inference) dinamiklerini kökten değiştirdi. M1, M2 ve M3 çiplerinin birleşik bellek mimarisinden yararlanarak geliştiriciler, CPU ve GPU arasında veri aktarımıyla ilişkili gecikme cezaları olmadan büyük modelleri yerel olarak çalıştırabilir.
Büyük Dil Modelleri (LLM) dağıtımı hızla değişiyor. Eğitim hala hesaplama açısından pahalı olsa da, birçok işletme ve meraklı için darboğaz, çıkarım hızı ve maliyetidir. NVIDIA'nın LLM çıkarımını ölçeklendirme amacıyla özel olarak tasarladığı TensorRT-LLM ile tanışın.
Yapay zekanın hızla gelişen dünyasında, veri gizliliği ve maliyet etkinliği kurumsal benimseme için hayati önem taşır. Bulut tabanlı Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) etkileyici yetenekler sunsa da, genellikle önemli gecikme süresi ve uyumluluk riskleri getirir. İşte yerel AI altyapısı burada devreye girer...
Büyük Dil Modelleri (LLM'leri) yerel olarak çalıştırma talebi arttıkça, Video Rastgele Erişimli Bellek (VRAM) darboğazı geliştiriciler için birincil kısıtlayıcı faktör haline geldi. Tek GPU'lu kurulumlar daha küçük modeller için yeterli olsa da, 70B+ parametreli modellerle büyük bağlam pencerelerini yönetmek genellikle karmaşık çoklu GPU orkestrasyonu gerektirir. Bu yazıda, akıllı VRAM dışa aktarımı aracılığıyla verimi en üst düzeye çıkarmak ve bellek yetersizliği (OOM) hatalarını en aza indirmek için gelişmiş stratejileri keşfediyoruz.
Yapay zekanın hızla evrilen dünyasında, Büyük Dil Modelleri (LLM'leri) yerel olarak çalıştırma yeteneği, meraklılar için niş bir ilgi alanından, kurumsal geliştiriciler için kritik bir gereksinime dönüşmüştür. Veri gizliliği, gecikme süresi ve üçüncü taraf bulut sağlayıcılarına bağımlılık konusundaki artan endişelerle birlikte...
Giriş Open WebUI, geliştiricilerin yerel Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile etkileşim şeklini devrim niteliğinde değiştirse de, bir ekip için dağıtımı genellikle kritik bir güvenlik açığının ortaya çıkmasına neden olur: sağlam kimlik yönetiminin eksikliği. Varsayılan olarak, birçok kurulum basit şifre dosyalarına veya açık erişime dayanır, bu da...