Boxbreakers:
On-Premise KI-Inferenz
Systematische Auswahl des optimalen Open-Source-Modells aus dutzenden Optionen und performante Inferenz-Implementierung mit vLLM für maximale Geschwindigkeit.
Herausforderungen
Zwei zentrale Aufgaben für optimale KI-Inferenz
Herausforderung:
Das richtige Open-Source-Modell aus dutzenden verfügbaren Optionen für die spezifische Aufgabe identifizieren
Lösung:
Systematische Evaluierung verschiedener Modelle anhand der Aufgabenanforderungen und Auswahl des optimalen Kandidaten
Herausforderung:
KI-Inferenz selbst hosten und mit vLLM für maximale Performance und niedrige Latenz optimieren
Lösung:
Implementierung von vLLM mit optimierten CUDA-Kernels und effizientem Memory-Management für beste GPU-Auslastung
Lösung
Fokussierte Umsetzung der zwei Kernherausforderungen
Open-Source Modellauswahl
Systematische Evaluierung verschiedener Open-Source-Modelle zur Identifikation der optimalen Lösung für die spezifische Aufgabe
vLLM High-Performance Serving
Implementierung von vLLM für maximale Inferenz-Geschwindigkeit und optimale GPU-Auslastung
Technologie-Stack
Modernste Tools und Frameworks für optimale Performance
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