ENID
Tahap 5 dari 6

AI Engineering

Cara LLM dilatih dalam skala besar dan disajikan dengan cepat, ditambah vector search, kalibrasi, dan drift di sistem produksi.

Kamu membangun dengan LLM atau merilis model ML, dan ingin tahu apa yang menentukan kecepatan, memori, biaya, dan keandalan. 3 jalur · 16 penjelasan.

Jalur 01 · 4 penjelasan

Cara LLM Dilatih

Mixed precision, distributed training, scaling law, dan distillation

  1. 1Mixed Precision Training
  2. 2Distributed Training
  3. 3Scaling Laws
  4. 4Knowledge Distillation
Jalur 02 · 8 penjelasan

Cara LLM Di-serve

Sampling, KV cache, quantization, MoE, dan teknik inference cepat

  1. 1Sampling: Temperature, Top-k, dan Top-p
  2. 2KV Cache
  3. 3Quantization
  4. 4Mixture of Experts
  5. 5Speculative Decoding
  6. 6FlashAttention
  7. 7Continuous Batching
  8. 8Structured Outputs
EmbedAttentionAdd & NormFeed-ForwardAdd & Norm
Jalur 03 · 4 penjelasan

ML di Produksi

Vector search, chunking dan reranking, kalibrasi, dan data drift

  1. 1Vector Search dan HNSW
  2. 2Chunking dan Reranking untuk RAG
  3. 3Kalibrasi Model
  4. 4Data Drift dan Model Monitoring