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Comment deployare in produzione con llama.cpp (Passo dopo passo)

Come distribuire in produzione con llama.cpp
Stiamo costruendo un servizio di generazione di testo ad alta velocità utilizzando llama.cpp per la distribuzione in produzione, ed è importante perché il mondo richiede un’IA che non si limiti a generare un testo coerente, ma lo faccia in modo efficace e performante in un ambiente di produzione.

Requisiti preliminari

  • Python 3.11+
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    7 errori di fine-tuning e di prompting che costano soldi veri

    7 errori di fine-tuning e prompting che costano soldi veri

    Io stesso ho visto almeno cinque progetti alimentati dall’IA questo mese fallire perché i team hanno commesso errori evitabili di fine-tuning e prompting che hanno fatto lievitare i loro budget e i loro tempi. Se pensate che la personalizzazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) si riduca a lanciare dati o a regolare i prompt senza una strategia, siete

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    Commento su come effettuare il deploy in produzione con llama.cpp (Passo dopo passo)

    Come distribuire in produzione con llama.cpp
    Stiamo costruendo un servizio di generazione di testo ad alta velocità utilizzando llama.cpp per la distribuzione in produzione, ed è importante perché il mondo richiede un’IA che non si limiti a generare un testo coerente, ma lo faccia in modo efficiente e performante in un ambiente di produzione.

    Requisiti preliminari

  • Python 3.11+
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    7 errori di fine-tuning e di prompting che costano soldi veri

    7 errori di fine-tuning e di prompting che costano soldi veri

    Ho personalmente visto almeno cinque progetti alimentati dall’IA questo mese fallire perché i team hanno commesso errori evitabili di fine-tuning e di prompting che hanno fatto lievitare i loro budget e i loro tempi. Se pensate che la personalizzazione dei modelli di linguaggio ampio (LLMs) si riduca a lanciare dati o a modificare prompt senza una strategia, siete

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    Commento su come implementare i Webhook con TensorRT-LLM (Passo dopo passo)

    Creare Webhook con TensorRT-LLM: Una guida passo passo
    Hai mai voluto collegare la tua applicazione a un’elaborazione dei dati in tempo reale con TensorRT-LLM? Non sei solo. Implementare webhook con TensorRT-LLM è un’esperienza pratica e una competenza essenziale. Ecco il concetto: costruiremo un’architettura orientata agli eventi che consente alla nostra applicazione di reagire automaticamente ai cambiamenti dei dati o

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    Il mio kit di avvio per agenti IA: Un’analisi approfondita

    Ciao a tutti, cari creatori di agenti! Riley Fox qui, di nuovo su agntkit.net. Oggi voglio affrontare qualcosa che mi ha davvero creato problemi ultimamente, e probabilmente anche a molti di voi: l’incredibile quantità di *kit di avvio* nel campo degli agenti IA. È come se ogni quindici giorni qualcuno lanciasse un nuovo

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    Comment implementare i Webhook con TensorRT-LLM (Passo dopo passo)

    Creare Webhook con TensorRT-LLM: Una Guida passo passo
    Hai mai desiderato collegare la tua applicazione a un’elaborazione dei dati in tempo reale con TensorRT-LLM? Non sei solo. Implementare webhook con TensorRT-LLM è un’esperienza pratica e una competenza essenziale. Ecco il principio: costruiremo un’architettura orientata agli eventi che consente alla nostra applicazione di reagire automaticamente ai cambiamenti nei dati o

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