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LLM-Inferenz: Vom KV-Cache zur Produktionsbereitstellung

Ein erfahrener MLOps-Ingenieur von hh.ru erklärt, wie man große Sprachmodelle im Jahr 2026 effizient auf eigener Hardware betreibt. Der Artikel behandelt zentrale technische Aspekte: KV-Cache, Inferenz-Engines vLLM und SGLang, die Entwicklung von Attention-Mechanismen sowie praktische Empfehlungen zur Modellauswahl, Parallelisierung und Hardware für die Produktion.

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Habr — хаб ИИ27.07 · 09:02
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