Đang tải bảng tin…
Medium0 Hot0 bình luận6 phút đọc
vLLM Teardown Part 2: The Virtual Memory for LLMs
vLLM Teardown Part 2: The Virtual Memory for LLMs In Part 1, we looked at the basic math of how many users fit on a GPU if everyone is the same size. But in the real world, traffic is messy. One …
Nguồn: https://medium.com/@ashwindevelops/vllm-teardown-part-2-the-virtual-memory-for-llms-1c3d0ad341db. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Hệ sinh thái 8 Sync Dev
Một tài khoản, cả hệ sinh thái
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
8syncdev.com
8syncdev.comCổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháKhóa học
course.8syncdev.comHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhLuyện code
coding.8syncdev.comHơn 600 bài FREE, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — chạy ngay trên trình duyệt.
Đề xuất cho bạn
sean goedecke17 Hot6 phútAI
AI inference is obviously profitable
Phân tích chi phí sơ lược cho thấy suy luận (inference) AI thực sự sinh lời, với chi phí ước tính khoảng 1 USD cho mỗi triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với mức giá 4,5 USD trở lên của các nhà cung cấp như OpenAI, qua đó đạt biên lợi nhuận gộp 70–80%. Suy luận AI có lợi nhuận, nhưng các phòng thí nghiệm AI như OpenAI và Anthropic sử dụng khoản lợi nhuận này để bù đắp chi phí đào tạo mô hình tốn kém.
Là người phát triển muốn tối ưu chi phí cho ứng dụng AI của mình, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về lợi nhuận thực tế của quá trình inference AI, từ đó có thể xây dựng mô hình kinh doanh hiệu quả và tránh bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm chi phí mà không phụ thuộc vào sự hỗ trợ từ các công ty lớn.
