Инференс LLM: от одного чипа до ЦОДа — как масштабировать вывод модели

В отличие от тренировки, где главное — пропускная способность, при инференсе критична задержка. Модель уже обучена, и теперь нужно обеспечить быстрый ответ пользователю, сохраняя качество.

В главе разбираются подходы к масштабированию инференса: от работы на одном чипе до развёртывания в дата-центре. Рассматриваются техники оптимизации, позволяющие снизить latency без потери точности.

Это переводная статья, которая будет полезна инженерам, занимающимся развёртыванием LLM в продакшн. Полный текст — по ссылке на habr.com.