Python
SGLang-Omniで音声・マルチモーダルモデルの高速推論を設定する方法
SGLang-Omniは、音声エンコーディングから音声合成までの複雑なパイプラインを処理する、音声・マルチモーダルモデルのマルチステージ推論に特化したランタイムを提供します。
#inference
4 プロジェクト Python
SIEでAIエージェントを構築するときのコンテナ動物園を排除する方法
Local LLMでAIエージェントを構築していますか？SIE（Superlinked Inference Engine）は複数の推論サーバーを1つに統合し、GPUコストを削減し、コンテナ構成を簡素化します。
TypeScript
ニューラルネットワークのアダプター作成から解放され、トークンコストを制御する方法
すべてのAIモデルにアダプターを書く必要はありません。LLM Gatewayは、OpenAI、Anthropic、Vertex AIなどのAPI呼び出しを、コスト追跡機能を備えた単一のOpenAI互換インターフェースで統合します。
Python
MLモデルのデプロイに苦しむのをやめて、Triton Inference Serverで快適になろう
MLモデルのデプロイに苦労していますか？NVIDIAのTriton Inference Serverは、動的バッチング、マルチフレームワークサポート、プロダクション対応のメトリクスをすぐに使えます。