ZenteiQ scales physical AI inference 4x with GKE and llm-d

Karpenter Enterprise for Azure AKS & NAP

Using Karpenter on AKS or NAP? Power it up to provision to app usage, not requests, with Cast AI’s Karpenter Enterprise Suit for Azure.

One flag, many guardrails: Making a platform safe enough to delegate

This post draws on a talk co-presented with Julien Semaan of Kubex at KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026; GitOps Gone Wild: Hardening Delivery Pipelines for…

Distributed LLM Inference on Kubernetes with llm-d, Wasm, & TornadoVM

Edoardo Vacchi covers the evolving landscape of WebAssembly on the backend, running Java workloads on GPUs using TornadoVM, and optimizing distributed AI inference using llm-d and vLLM on Kubernetes.

A refreshed Network Policy Editor website and two new VS Code extensions

Meet the refreshed Network Policy Editor and two new VS Code plugins.

Kubernetes Multi-Tenancy, Layer by Layer: Isolation Proved by Being Refused

“” is published by Filipe Motta in ITNEXT.

Why Other Requests Change Your LLM’s Output

+ an update on Harness Engineering 2.0.

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần xử lý hàng tỷ parameters. Nguyên nhân kỹ thuật là do KV Cache chiếm tới 40% bộ nhớ VRAM, tạo ra bottleneck đáng kể cho các inference server. Hệ quả rõ ràng là việc lượng hóa KV Cache giúp giảm 50-70% bộ nhớ sử dụng và tăng tốc inference đến 30%. Điều đáng học là 6 phương pháp lượng hóa KV Cache từ các nghiên cứu gần đây của NVIDIA và Google Research đều có trade-off giữa độ chính xác và hiệu suất, tùy thuộc vào hardware support cụ thể.

Cách tiếp cận KV Cache Quantization được minh họa trực quan giúp lập trình viên hiểu và tối ưu hiệu năng mô hình ngôn ngữ.

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. Họ huấn luyện Large Language Model (LLM) trên dữ liệu tương tác người dùng với nội dung, sử dụng phương pháp transfer learning từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Kết quả là hệ thống có khả năng đề xuất phim cá nhân hóa với độ chính xác cao hơn 23% so với phương pháp traditional collaborative filtering. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng LLM trong lĩnh vực recommendation systems không chỉ giải trí mà còn có thể mở rộng sang các dịch vụ streaming khác.

Bài viết này giải thích cách Netflix xây dựng hệ thống đề xuất phim GenRec để giữ chân người xem qua công nghệ LLM tiên tiến.