Research

vLLM Quickstart : Servir des LLM à haute performance

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Inférence rapide de LLM avec l'API OpenAI

vLLM est un moteur d’inférence et de service pour les grands modèles de langage (LLM) développé par le Sky Computing Lab de l’UC Berkeley. Grâce à son algorithme révolutionnaire PagedAttention, vLLM atteint un débit 14 à 24 fois supérieur aux méthodes de service traditionnelles, ce qui en fait le choix privilégié pour les déploiements de production de LLM.

BAML vs Instructor : Sorties structurées des LLM

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Sorties de LLM type-sûres avec BAML et Instructor

Lors de l’utilisation de grands modèles de langage en production, obtenir des sorties structurées et de type sûr est essentiel. Deux frameworks populaires - BAML et Instructor - adoptent des approches différentes pour résoudre ce problème.

Feuille de rappels Jupyter Notebook

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Raccourcis essentiels et commandes magiques

Améliorez rapidement la productivité avec le Jupyter Notebook grâce à des raccourcis essentiels, des commandes magiques et des conseils de workflow qui transformeront votre expérience en science des données et en développement.

Comparaison des magasins de vecteurs pour RAG

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Choisissez le bon DB vectoriel pour votre pile RAG

Le choix du bon stockage vectoriel peut faire la différence entre le succès et l’échec de votre application RAG en termes de performance, de coût et d’évolutivité. Cette comparaison approfondie couvre les options les plus populaires en 2024-2025.