Инференс LLM: от KV-кэша до продакшен-деплоя

Автор, MLOps-инженер hh.ru с трёхлетним стажем, делится практическим опытом запуска больших языковых моделей (LLM) на собственном железе. Статья охватывает полный цикл: от работы KV-кэша до финального продакшен-деплоя, с акцентом на актуальное состояние движков инференса в 2026 году.

Материал разбирает ключевые оптимизации, необходимые для эффективной работы LLM: механизмы кэширования ключей и значений, выбор подходящего инференс-движка, а также типовые проблемы при переводе модели в промышленную эксплуатацию. Особое внимание уделяется компромиссам между скоростью вывода, потреблением памяти и точностью.

Для профессионалов киноиндустрии, внедряющих генеративные AI-решения (от сценариев до постпродакшена), эта статья — ориентир по техническим реалиям LLM. Полные детали — на сайте источника.