Курс

Інференс і залізо

Викликати модель можна одним рядком. А запускати її швидко, дешево, у масштабі — то вже окрема майстерність. Це інженерна екскурсія в інференс: що GPU вміє такого, чого не може CPU; за що ти насправді платиш NVIDIA; чому генерувати токени повільно; і якими практичними важелями зробити все швидким та доступним: сервінг-рушіями на кшталт vLLM та Ollama, квантуванням і підбором розміру моделі під задачу. Сім коротких уроків, кожен екран намальовано, без хайпу й без таблиць характеристик GPU, які треба зубрити.

7 уроківСередній45 хв

Почати курс Завантажити застосунок

Уроки курсу

Що насправді робить GPU

CPU мчить крізь задачі по одній; GPU робить тисячі маленьких одночасно. Уся суть — саме в цій різниці.

›

Що насправді робить NVIDIA

Річ не лише в чипах. Справжній захисний рів — це CUDA, програмний шар, на якому будують геть усі.

›

Чому інференс повільний і дорогий

Модель пише по одному токену за раз, а моделі, що «думають», пишуть багато таких, яких ти взагалі не бачиш. І кожен — це реальні обчислення, за які ти платиш.

›

Сервінг-рушії

Сервінг-рушій — це софт, що ефективно запускає модель: батчить багато запитів, повторно використовує пам'ять, тримає GPU зайнятим.

›

Квантування

Зберігай кожну вагу в меншій кількості бітів — і модель меншає та пришвидшується, втрачаючи зовсім трохи якості, поки не опустишся надто низько.

›

Як зрізати рахунок за інференс

Вартість обслуговування — це формула з кількома ручками: розмір моделі, токени, батчинг, кеш. Крути їх свідомо.

›

Обслуговувати швидко й дешево

Увесь курс в одному циклі: залізо, чому інференс повільний, і важелі, що роблять його швидким і доступним.

›

Пройди весь курс

Вивчи як слід — із відстеженням і персоналізацією

Проходь увесь курс як структурований маршрут — послідовні уроки, прогрес, стріки й персональний шлях, усе в застосунку.

Завантажити застосунок