Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Επιλογές Αναπτύξεων
- Διαχείριση API σε σύγκριση με το self-hosted: πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα
- Παράδειγμα on-premises, edge και air-gapped
- Ένα μοντέλο έναντι χαρτοφυλακίου μοντέλων
- Σύγκριση κόστους ανά απόφαση
Διαμόρφωση Υλικού και Χωρητικότητας
- Απόσβεση μνήμης ανά αριθμό παραμέτρων
- Μόνο CPU έναντι επιτάχυνσης GPU
- Πλάνο ταυτόχρονης εκτέλεσης και throughput
- Χώρος για αύξηση μήκους εργασιών
Στοίβες Παροχής
- Επιλογές vLLM και SGLang
- Εκτέλεση llama.cpp και GGUF
- Ollama για τοπική ανάπτυξη
- Επιλογή βάσει φόρμουλας φόρτου εργασίας λήψης αποφάσεων
Κβαντοποίηση χωρίς Απώλεια Επιμετρήσεων
- Σχέδια ακρίβειας και αποταμίευσης μνήμης
- Μέτρηση ποιότητας και απώλειας επιμετρήσεων
- Παραλλαγές per-tensor και βάσει σημαντικότητας
- Δοκιμή αποδοχής μετά την κβαντοποίηση
Εκτόπιση Επιβάρυνσης (Latency)
- Μέσος όρος έναντι ουρανού επιβάρυνσης
- Αύξηση επιβάρυνσης με μήκος контексту
- Θερμότες εκκίνησης και μετρήσεις μοντέλων
- Batching πολλαπλών ερωτήσεων λήψης αποφάσεων
Edge και Περιορισμένα Περιβάλλοντα
- Μικρά μοντέλα λήψης αποφάσεων σε CPU
- Apple Silicon και ενσωματωμένη ανάπτυξη
- Χωρίς σύνδεση και στρατηγική ενημέρωσης
- Κατανομή βαρών air-gapped
Δοχεία και Κλίμακα
- Σχεδιασμός εικόνας για παροχή μοντέλων
- Διαχείριση όγκου και μετρήσεων
- Οριζόντια κλιμάκωση και δρομολόγηση
- Περιορισμοί πόρων και μοιρασμός GPU
Παρατηρησιμότητα (Observability)
- Μετρήσεις αιτήσεων, επιβάρυνσης και σφαλμάτων
- Παρακολούθηση κατανομής αυτοπεποίθησης
- Παρακολούθηση αποτελεσμάτων αποφάσεων και κλιμάκωση
- Ειδοποιήσεις για απόκλιση επιμετρήσεων
Διαχείριση Εκδόσεων και Εφαρμογή
- Διαχείριση εκδόσεων μοντέλων και προσαρμογών
- Shadow και canary ανάπτυξη
- Κατανομή αρχείων μοντέλων για έλεγχο
- Διαδικασίες επαναφοράς (rollback)
Ασφάλεια και Πολυενόικιασμός
- Πιστοποίηση και περιορισμός ρυθμού
- Μοναδικότητα tenant για prompts και logs
- Διαχωρισμός δικτύου και έλεγχος εξόδου
- Καταγραφή αποφάσεων για έλεγχο
Απαιτήσεις
- Διαχείριση Linux και εμπειρία σε containers.
- Εξοικείωση με servers συμπερασματικής αναγωγής μοντέλων και διαχείριση GPU.
- Βασική κατανόηση REST APIs, load balancing και παρακολούθησης.
Κοινό-Στόχος
- Μηχανικοί MLOps και πλατφόρμων που εκτελούν υποδομή συμπερασματικής αναγωγής
- Ομάδα SRE που υποστηρίζει υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης
- Μηχανικοί AI που αναπτύσσουν μοντέλα λήψης αποφάσεων on-premises
- Χαρακτηριστικοί αρχιτέκτονες που σχεδιάζουν air-gapped ή ελεγχόμενες αναπτύξεις AI