vLLM (pronunciato “vee-LLM”) è un motore di inferenza e servizio per grandi modelli linguistici (LLM, come GPT, LLaMA, Mistral) ottimizzato per velocità e efficienza. Sviluppato dall’Università della California, Berkeley, sfrutta tecniche innovative per gestire in modo intelligente la memoria durante la generazione di testo, riducendo i costi computazionali e migliorando le prestazioni. Potenzialità di vLLM […]
I Large Language Models (LLM), come GPT-4, LLaMA o Gemini, utilizzano tecniche di inferenza per generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti a partire da un input (prompt). A differenza dei tradizionali motori di inferenza basati su regole logiche, gli LLM operano attraverso modelli statistici e reti neurali profonde, sfruttando l’apprendimento automatico per simulare un ragionamento […]
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