Nehmen Sie an unserem neuen Kurzkurs Efficiently Serving Large Language Models (Effiziente Bereitstellung großer Sprachmodelle) teil, um ein grundlegendes Verständnis für die Bereitstellung von LLM-Anwendungen von Travis Addair, CTO bei Predibase, zu erlangen. Unabhängig davon, ob Sie bereit sind, Ihre eigene Anwendung zu starten oder gerade erst mit dem Aufbau beginnen, werden die Themen, die Sie in diesem Kurs erforschen werden, Ihr grundlegendes Wissen über die Funktionsweise von LLMs vertiefen und Ihnen helfen, die Leistungsabwägungen besser zu verstehen, die Sie beim Aufbau von LLM-Anwendungen, die eine große Anzahl von Nutzern bedienen sollen, in Betracht ziehen müssen. Sie werden die wichtigsten Optimierungen durchlaufen, die es LLM-Anbietern ermöglichen, Modelle effizient an viele Kunden zu liefern, einschließlich Strategien für die Arbeit mit mehreren fein abgestimmten Modellen gleichzeitig. In diesem Kurs werden Sie: 1. Lernen Sie, wie auto-regressive große Sprachmodelle Text Token für Token generieren. 2. Implementierung der grundlegenden Elemente eines modernen LLM-Inferenzstapels in Code, einschließlich KV-Caching, kontinuierliches Batching und Modellquantisierung, und Benchmarking ihrer Auswirkungen auf den Inferenzdurchsatz und die Latenzzeit. 3. Erforschen Sie die Details der Funktionsweise von LoRA-Adaptern und lernen Sie, wie durch Batching-Techniken verschiedene LoRA-Adapter gleichzeitig an mehrere Kunden ausgeliefert werden können. 4. Lernen Sie den LoRAX-Framework-Inferenzserver von Predibase kennen, um zu sehen, wie diese Optimierungstechniken in einem realen LLM-Inferenzserver implementiert werden. Wenn Sie mehr über die Funktionsweise von LLM-Servern wissen, wird Ihr Verständnis für die Möglichkeiten, die Sie haben, um die Leistung und Effizienz Ihrer LLM-gestützten Anwendungen zu steigern, erheblich verbessert.