SGLang के साथ कुशल LLM इन्फेरेंस और जनरेशन

बड़े भाषा मॉडल को तैनात करना धीमा और महंगा हो सकता है, जिससे इन्फेरेंस ऑप्टिमाइजेशन आधुनिक डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल बन जाता है। मॉडल सर्विंग के यांत्रिकी को समझना आपको कंप्यूट लागतों को बढ़ाए बिना प्रतिक्रियाशील एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देता है। यह कोर्स आपको ओपन-सोर्स SGLang फ्रेमवर्क का उपयोग करके LLM सर्विंग और ऑप्टिमाइजेशन की मूलभूत अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप क्या सीखेंगे: - टोकन जनरेशन चरणों और लेटेंसी बॉटलनेक्स सहित LLM इन्फेरेंस के मुख्य यांत्रिकी को समझें। - दोहराए जाने वाले प्रॉम्प्ट को गति देने के लिए KV cache और RadixAttention का उपयोग करके कुशल कैशिंग रणनीतियों को लागू करें। - समवर्ती टेक्स्ट और इमेज जनरेशन कार्यों को कुशलता से संभालने के लिए SGLang को कॉन्फ़िगर करें। - अपने मॉडल से सटीक JSON प्रतिक्रियाओं की गारंटी के लिए संरचित आउटपुट तकनीकों को लागू करें। - मॉडल डिप्लॉयमेंट को सस्ता और अधिक स्केलेबल बनाने के लिए हार्डवेयर संसाधन उपयोग को अनुकूलित करें। आप SGLang कॉन्फ़िगरेशन, कैशिंग यांत्रिकी और संरचित रूटिंग की खोज करने से पहले प्रमुख शब्दावली और मॉडल सर्विंग की मूलभूत अवधारणाओं से शुरुआत करेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण और विस्तृत कोड स्निपेट के माध्यम से, आप आधुनिक इन्फेरेंस ऑप्टिमाइजेशन की व्यावहारिक समझ विकसित करेंगे। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और AI उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कुशल मॉडल सर्विंग की मूल बातें सीखना चाहते हैं, जिसमें किसी पूर्व SGLang अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपनी AI जनरेशन पाइपलाइनों को तेज़ और अधिक लागत प्रभावी बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।