Mejora de la estabilidad en el despliegue de Qwen3-4B: Configuración práctica de mecanismos de monitoreo por latido
Introducción al monitoreo por latido para servicios de modelos
Implementar mecanismos de detección de latido es esencial para garantizar la disponibilidad continua de servciios de inferencia de modelos de lenguaje grandes. Este enfoque permite identificar fallos de servicio de manera proactiva, evitando tiempos de inactividad no detectados.
Car ...
Publicado el 6-16 22:50
Instalación y Uso de Xinference para Inferencia de Modelos de Lenguaje
1.1 Proceso de Instalación
# Para CUDA/CPU
pip install "xinference[transformers]"
pip install "xinference[vllm]"
pip install "xinference[sglang]"
# Para Metal(MPS)
pip install "xinference[mlx]"
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python
Nota: Debido a posibles problemas de con ...
Publicado el 6-14 02:54
Mejora de la latencia del primer token en vLLM con Chunked Prefill
Introducción al framework vLLM
vLLM es una biblioteca de código abierto de alto rendimiento para la inferencia y el servicio de modelos de lenguaje grandes (LLM), diseñada para ofrecer despliegues rápidos y eficientes. Originada en el laboratorio de computación en la nube de la Universidad de California, Berkeley, el proyecto ha evolucionado ha ...
Publicado el 6-12 02:28
Adaptación de bajo costo del modelo Qwen2.5-7B con LoRA
Introducción: ¿Por qué elegir LoRA para la adaptación de modelos?
En el contexto del amplio despliegue de los grandes modelos de lenguaje (LLM), lograr la adaptación eficiente y de bajo costo de un modelo pre-entrenado generalista a escenarios de negocio específicos es un desafío clave para la implementación en ingeniería. El ajuste fino comple ...
Publicado el 6-8 04:19
Generación de JSON estructurado con Qwen2.5-7B y vLLM
Introdcución a la necesidad de salidas estructuradas
En el desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguaje grandes (LLM), las respuestas en texto libre pueden ser complicadas de procesar de manera automática. Para integrar estas salidas en sistemas como asistentes virtuales o servicios de API, es esencial utilizar formatos estandarizados com ...
Publicado el 6-3 21:47
Integración de la API de OpenAI con vLLM y Ollama para Inferencia Local
El estándar de la API de OpenAI se ha consolidado como la interfaz predominante para interactuar con modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Herramientas como vLLM (motor de inferencia de alto rendimiento) y Ollama (solución ligera para ejecución local) han adoptado esta especificación para permitir que los desarrolladores migren sus aplicaci ...
Publicado el 6-2 01:37