Qdrant는 RAG에 적합한가요? 벡터 검색과 제어 가능한 전개에 뛰어납니다
Qdrant는 RAG, 의미 검색, 추천 및 유사한 콘텐츠 검색에 널리 사용되는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 자체 호스팅, 제어 가능한 권한, 명확한 필터링 조건이 필요한 팀에는 적합하지만, 지식 기반 Q&A를 자동으로 완료하는 데 도움을 주지는 않습니다. 공식...
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AI 인프라
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vLLM은 어떤 팀에 적합한가요? 이는 고성능 추론 기반이지, '즉시 사용할 수 있는' 채팅 제품이 아닙니다
vLLM은 항상 매우 인기가 있었는데, 이는 '채팅 인터페이스가 있는지 여부'라는 상위 요구사항이 아니라, 더 낮은 수준이고 더 비용이 많이 드는 질문, 즉 더 빠르게 실행하고, 메모리를 절약하며, 동시성을 더 잘 유지하는 방법이기 때문입니다. 로컬만 하는 대신 자체 ...
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왜 LiteLLM이 점점 다중 모델 팀의 표준 게이트웨이가 되고 있나요? 채팅 인터페이스를 해결하는 것이 아니라 통합 접근을 해결하는 것입니다
LiteLLM은 지난 2년간 팀 아키텍처 차트에 점점 더 자주 등장했는데, 이는 ChatGPT나 Dify를 대체할 수 있기 때문이 아니라, 매우 현실적인 위치에 머물러 있기 때문입니다: 팀들이 서로 다른 벤더, 프로토콜, 청구 수준의 여러 모델을 통합된 포털로 모으는 ...
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Blackwell 의 MoE 디코딩 경로를 커서로 재작성하여 Composer 의 반복 속도를 1. 84 배 향상시킵니다.
C ur s or 官方称，这项底层优化带来 1.84 倍推理吞吐提升，同时让输出结果更接近 FP32 参考值;相关改进也已用于 Composer 的训练流程，以加快模型迭代和版本发布。 C urs or 는 Mo E 의 디 코 딩 을 다시 작성 했습니다 이 업데이트 의 핵심 은 단순히 모...
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