Serving an OCR Model in Production with vLLM: What It Does and What I Learned

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

...explained visually (with tradeoffs in production).

Governing Coding-Agent Sprawl with MLflow AI Gateway

A demonstration of how to use MLflow AI Gateway to manage coding agent sprawl.

I Retested My MoE Offloading Benchmarks. Some of My Conclusions Changed.

A follow-up to my original 16GB GPU experiment, this time with consistent quantization, repeated... Tagged with ai, machinelearning, llm.

I changed one llama.cpp flag, and my 8GB laptop GPU now runs a 35B model faster than I can read

Một lập trình viên đã tìm ra cách chạy model Llama 35B trên laptop GPU chỉ 8GB VRAM với tốc độ đáng kinh ngạc. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chỉnh sửa cờ n_gpu_layers trong llama.cpp, cho phép tận dụng hiệu quả bộ nhớ VRAM thay vì để nó trở thành điểm nghẽn. Hệ quả là model 35B parameters chạy nhanh đến mức người dùng không kịp theo dõi, vượt xa các kỳ vọng ban đầu về giới hạn phần cứng. Điều đáng học hỏi là đôi khi vấn đề không nằm ở cấu hình phần cứng mà ở cách tối ưu hóa phần mềm để khai thác tiềm năng thực sự của hardware.

Bài viết tiết lộ cách tối ưu hóa một cờ trong llama.cpp để chạy mô hình 35B trên GPU 8GB nhanh hơn tốc độ đọc của bạn.

Why DeepSeek stores its KV cache on disk

DeepSeek's engineering behind 26x faster time to first token.

How Neural Networks Work: Why Straight Lines Aren't Enough

Bài viết giải thích cách hoạt động của neural networks, bắt đầu bằng phương trình đường thẳng như một bước đệm để hiểu sâu hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là phương trình đường thẳng không đủ sức biểu diễn các bài toán phức tạp, đòi hỏi activation function như ReLU hay sigmoid để tạo ra các đường cong phi tuyến tính. Hệ quả là các neural networks có khả năng phân loại dữ liệu phi tuyến và giải quyết các bài toán nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là việc hiểu activation function giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất mạng, tránh hiện tượng vanishing gradient và cải thiện tốc độ hội tụ của mô hình.

Bài viết giải thích tại sao mạng nơ-ron cần vượt qua giới hạn của đường thẳng để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

What Is Model Distillation? A Guide for Developers

Model distillation là quy trình chuyển giao kiến thức từ model lớn (teacher) sang model nhỏ hơn (student) để giữ hiệu suất nhưng giảm tài nguyên. Quá trình này sử dụng hàm loss function như knowledge distillation loss để điều chỉnh student model học từ teacher model. Ví dụ, model distillation có thể giảm kích thước model từ 1.2 tỷ parameter xuống chỉ 120 triệu parameter nhưng vẫn giữ 95% accuracy. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho deployment trên thiết bị IoT hoặc mobile devices với hạn chế về computational resources. Điều đáng học là cách kiến thức có thể được "nén" mà không làm mất nhiều thông tin, giúp tối ưu hóa inference time và energy consumption.

Tìm hiểu về Model Distillation giúp các lập trình viên tối ưu hóa hiệu năng mô hình học máy một cách hiệu quả.