Escalando la Inferencia de Kimi con Decodificación Especulativa DSpark en vLLM
Descubre cómo DSpark mejora el rendimiento de Kimi-K2.6 y Kimi-K2.7-Code a medida que la ventana especulativa escala de n=3 a n=7 en vLLM.
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Optimización de GLM4-MoE para producción: 65% más rápido TTFT con SGLang
A medida que el modelo de última generación GLM 4.7 continúa liderando en rendimiento de codificación, Novita AI sigue comprometido a ofrecer un servicio GLM fiable, eficiente...
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¿El Decodificación Especulativa Dañará la Precisión de Inferencia de los LLM?
Mitchell Stern et al. 2018 introdujeron el concepto prototipo de decodificación especulativa. Este método ha sido posteriormente desarrollado y refinado por diversos enfoques,...