Локальный инференс LLM с помощью ONNX и C#

Развертывание больших языковых моделей локально без выделенной инфраструктуры GPU — это важнейший навык для современных разработчиков и AI-инженеров. Этот текстовый курс поможет вам настроить, загрузить и выполнить квантованные модели непосредственно на CPU с использованием C# и ONNX Runtime. Вы получите четкое понимание основ LLMOps, методов квантования моделей и управления токенами для создания отзывчивых локальных AI-приложений. Чему вы научитесь: - Понимать ключевые концепции LLMOps, основы архитектуры моделей и терминологию - Настраивать ONNX Runtime для выполнения на CPU в среде C# - Загружать и выполнять 4-битные квантованные модели Phi-3 локально - Эффективно управлять токенизацией, шаблонами промптов и контекстными окнами - Применять методы оптимизации инференса для надежной производительности на CPU - Реализовывать разбор структурированного вывода и базовые паттерны обработки ошибок Чтение начинается с базовой терминологии машинного обучения и принципов среды выполнения, после чего переходит к практическим конвейерам инференса в коде и стратегиям оптимизации. Этот курс предназначен для разработчиков и технических специалистов без опыта в машинном обучении, заинтересованных в локальном запуске языковых моделей с помощью C#. Начните чтение сегодня, чтобы внедрить локальное выполнение языковых моделей в ваши приложения на C#.