Deploy, monitoring, costi, scaling
L'addestramento parte, gira bene per venti minuti e muore di memoria esaurita. Tre modi di leggere un dataset più grande…
Sullo stesso modello trovi sei versioni quantizzate con sigle diverse e nessuna spiegazione di quale ti serva. La scelta si…
L'inferenza si avvicina al milione di token di contesto, ma il post-training RL è fermo molto più in basso. LongStraw…
Generare testo è lento perché ogni parola aspetta la precedente. Speculative decoding fa proporre i token a un modello piccolo…
Due team guardano lo stesso modello sulla stessa GPU e si lamentano di cose opposte: "è lento" e "costa troppo".…
Affittare una GPU a ore sembra sempre più economico che comprarla, finché non guardi il tasso di utilizzo. La scelta…
Sei centesimi a conversazione sembrano niente, finché non li moltiplichi per centomila utenti. Come si legge un listino LLM, dove…
Un modello in produzione non si rompe: si consuma. Il drift è il logorio invisibile che degrada le predizioni mentre…
Perché servire un LLM a molti utenti è un problema diverso dal farlo girare per uno. Continuous batching e PagedAttention,…
Il modello funziona nel notebook, ma nessuno lo sta usando. Il percorso minimo per portarlo in produzione: script, versionamento, API,…
