مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 13 — التوسع التلقائي والتخفيف من البدء البارد
المقالة الثالثة عشرة من جولة LLM Primer VI. لماذا يفشل HPA على LLM بأربع طرق، وKEDA يُوسِّع على عمق الطابور وTTFT وامتلاء KV، وCRIU يضغط بدءاً بارداً إلى 3–6 ثوانٍ.
1447-11-18
الفصل 12 — التخديم المُفصَّل وKubernetes
المقالة الثانية عشرة من جولة LLM Primer VI. تقسيم التعبئة الأمامية وفك التشفير على تجمُّعَي GPU، ونقل ذاكرة KV عبر NVLink/InfiniBand، وLeaderWorkerSet وGrove وKAI Scheduler.
1447-11-17
الفصل 11 — طبقة المنصة والتنسيق
المقالة الحادية عشرة من جولة LLM Primer VI. Ray Serve أولاً Python، KServe أولاً Kubernetes، BentoML يحزم، Triton يُجمِّع نماذج مختلفة — الاختيار عن ملاءمة ثقافة التشغيل.
1447-11-16
LLM Primer VI — مقدمة السلسلة والفهرس
مقدمة الجولة الفصلية لـ LLM Primer VI: توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي. لماذا يترك مستخدم واحد وحدةَ H100 عاطلة بنسبة 99.7٪، وكيف تتعامل الفصول الستة عشر مع اختناق عرض النطاق التخديمي.
1447-11-05
سلسلة LLM Primer — دليل ميداني للذكاء الاصطناعي التوليدي، مجلَّداً تلوَ مجلَّد
سلسلة LLM Primer — دليل ميداني كامل من سبعة مجلدات حول الذكاء الاصطناعي التوليدي بقلم Sho Shimoda. من الأساسيات إلى الأمان. تشمل Physical AI كمجلد شقيق. جميع المجلدات السبعة متوفرة على أمازون.
1447-08-27