Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса
Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила https://www.baseten.co/inference-engineering/)' rel='nofollow' target='_blank'>(https://www.baseten.co/inference-engineering/)' rel='nofollow' target='_blank'>https://www.baseten.co/inference-engineering/)
в открытый доступ книгу Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.
Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.
Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.
Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber.
Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.
Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo.
Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий.
Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией.
Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии.
Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов.
Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок.
Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц.
🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)' rel='nofollow' target='_blank'>аудиоверсию (https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)' rel='nofollow' target='_blank'>https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)
#AI #ML #Inference #Book #Baseten
Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила https://www.baseten.co/inference-engineering/)' rel='nofollow' target='_blank'>(https://www.baseten.co/inference-engineering/)' rel='nofollow' target='_blank'>https://www.baseten.co/inference-engineering/)
в открытый доступ книгу Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.
Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.
Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.
Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber.
Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.
Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo.
Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий.
Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией.
Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии.
Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов.
Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок.
Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц.
🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)' rel='nofollow' target='_blank'>аудиоверсию (https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)' rel='nofollow' target='_blank'>https://www.baseten.co/inference-engineering/digital-download/)
#AI #ML #Inference #Book #Baseten