Dal notebook alla produzione: il percorso minimo
Il modello funziona nel notebook, ma nessuno lo sta usando. Il percorso minimo per portarlo in produzione: script, versionamento, API,…
Deploy, monitoring, costi, scaling
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Perché servire un LLM a molti utenti è un problema diverso dal farlo girare per uno. Continuous batching e PagedAttention,…
Un modello in produzione non si rompe: si consuma. Il drift è il logorio invisibile che degrada le predizioni mentre…
Sei centesimi a conversazione sembrano niente, finché non li moltiplichi per centomila utenti. Come si legge un listino LLM, dove…
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Nel software normale la pipeline chiede "il codice compila e i test passano?". Con un modello la domanda cambia: "questa…
Due team guardano lo stesso modello sulla stessa GPU e si lamentano di cose opposte: "è lento" e "costa troppo".…
«Sul mio computer funziona» non è una battuta, è un problema reale che costa ore. In questo tutorial impari i…
Generare testo è lento perché ogni parola aspetta la precedente. Speculative decoding fa proporre i token a un modello piccolo…
Comprimere un modello a quattro bit fa risparmiare memoria e calcolo, ma spesso ne intacca l'accuratezza. Un report tecnico di…