Обзор OpenCode — терминальной утилиты для AI-ассистированной разработки с поддержкой десятков провайдеров, плагинов и уникальных возможностей.

Обзор стратегий распределенного обучения, включая алгоритмы Ring All-Reduce и Tree All-Reduce для эффективной синхронизации градиентов между GPU.

Подробное объяснение механизма KV-кэширования в архитектуре Transformer, его влияния на скорость инференса и связанных с ним компромиссов по памяти.

Введение в Ray Compiled Graphs — новую функцию для оптимизации GPU-коммуникаций и снижения накладных расходов в распределенных AI приложениях.

Практический опыт настройки распределенного инференса LLM на нескольких серверах с использованием Ray и vLLM, включая решение проблем с разным объемом видеопамяти.

Обзор ключевых концепций MLOps, включая автоматизацию пайплайнов, версионирование, тестирование и мониторинг ML-систем для обеспечения их надежности в продакшене.

Инструкция по сборке vLLM и vllm-flash-attention из исходников для обеспечения совместимости с CUDA 11.8 и PyTorch 2.5.1.

Руководство по интеграции движка vLLM в TorchServe для создания высокопроизводительного производственного решения по обслуживанию больших языковых моделей.

Анализ преимуществ и недостатков использования крупных или мелких узлов в кластере Kubernetes, включая вопросы эффективности ресурсов, отказоустойчивости и масштабирования.