RU

Дело о 38 токенах в секунду: почему M3 Ultra начинал с двенадцати

Всё началось с простой, на первый взгляд, задачи. Я хотел использовать локально Qwen3.8-27B именно в BF16. Причём не исходный PyTorch-чекпойнт через…

Qwen3.8-27BDFlash2oMLXMLXApple SiliconMac Studio M3 Ultraлокальные LLMинференс LLMspeculative decodingBF16
Habr
RU

Топ вопросов с NLP собеседований: архитектуры LLM, инференс и оптимизация

На NLP/LLM собеседованиях все чаще проверяют не только знание трансформеров, но и понимание того, как устроены современные GPT-like модели: почему б…

LLMархитектура LLMинференс LLMускорение LLMоптимизация LLMTransformerFlashAttentionKV-cacheквантизация LLMMixture of Experts
Habr
RU

Почему дорогая LLM дороже: экономика инференса, которую видно в твоём 5-часовом лимите

Каждый из вас, кто работал с Claude или с ChatGPT, смотрел на свои лимиты Или задавался вопросом «Да как один запрос съел 10% от лимита» Я потратил…

LLMMoEactive-параметрыKV-cacheинференс LLMoutput-токеныreasoning-токеныVRAMclaude codecodex