Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2

Snowflake AI Research выпустил SwiftKV: новый подход, который снижает затраты на вывод Meta Llama LLMs на 75% в Cortex AI.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Snowflake AI Research Open-Sources SwiftKV: A Novel AI Approach that Reduces Inference Costs of Meta Llama LLMs up to 75% on Cortex AI

«`html

Преимущества SwiftKV в области ИИ

Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в искусственном интеллекте, но их широкое применение сталкивается с трудностями, такими как высокие вычислительные затраты и задержки. Для решения этих проблем команда Snowflake AI Research разработала SwiftKV.

Что такое SwiftKV?

SwiftKV — это решение, которое улучшает производительность LLM и снижает затраты на инференс. Оно использует технологии кэширования, чтобы повторно использовать промежуточные вычисления и избегать лишних расчетов.

Преимущества SwiftKV

  • Снижение затрат: Уменьшение избыточных вычислений может сократить затраты на инференс до 75%.
  • Увеличение пропускной способности: Кэширование ускоряет время отклика.
  • Экономия энергии: Меньшие вычислительные требования приводят к снижению потребления энергии.
  • Масштабируемость: SwiftKV подходит для крупных развертываний.

Технические детали SwiftKV

  • Кэширование ключ-значение: Во время инференса SwiftKV захватывает промежуточные активации и их результаты, что позволяет избегать повторных вычислений для схожих запросов.
  • Эффективное управление памятью: Используется механизм LRU для оптимизации хранения кэша.
  • Легкая интеграция: SwiftKV совместим с существующими фреймворками, такими как Hugging Face и Meta LLaMA.

Результаты применения SwiftKV

Использование SwiftKV с моделями Meta LLaMA показало снижение затрат на инференс до 75% без потери точности. Также отмечено сокращение времени задержки, что делает его привлекательным выбором для организаций, стремящихся оптимизировать свои решения в области ИИ.

Заключение

SwiftKV предлагает практическое решение для вызовов, связанных с развертыванием LLM. Оно помогает снизить затраты и задержки, делая ИИ более доступным. Открытый исходный код SwiftKV способствует сотрудничеству в сообществе ИИ, позволяя разработчикам и исследователям улучшать технологии.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, грамотно используйте решения, такие как SwiftKV. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Telegram канал или следите за новостями в Twitter.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта