Когда в системе есть узел между LLM и пользователем его скорость также важна, как и скорость самой LLM. Когда этот узел сам является моделью (и иногда даже — тоже LLM) — задача ускорения становится совсем веселой и её нужно уметь решать разными способами. В этой работе я опишу процесс ускорения guardrail‑модели — узла, которые проверяет — нет ли на входе или выходе опасного контента.
Рубрика «triton-inference-server»
Ускорение инференса энкодерной guard‑модели: TensorRT, Triton, vLLM, Ray Serve
2026-08-05 в 11:26, admin, рубрики: gliner guard, gliner2, guardrails, Nvidia, tensorrt, triton-inference-server, vllm, инференс нейросетейvLLM vs LMDeploy vs Triton: обзор бэкендов для инференса LLM
2026-07-18 в 8:00, admin, рубрики: lmdeploy, ml, mlops, Nvidia, selectel, triton-inference-server, vllm
Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.