MACHINELEARNING_INTERVIEW Telegram 2204
Tiny LLM — запускаем LLM-сервис за неделю

Это небольшой курс-гайд, где шаг за шагом показывается, как с нуля (на чистых матричных операциях) поднять модель Qwen2-7B, а затем оптимизировать её производительность.

Неделя 1: просто на Python, без “чёрной магии”

Неделя 2: оптимизации, C++ / Metal ядра

Неделя 3: батчинг и масштабирование сервиса

Подходит системным инженерам, которые хотят прозрачности — увидеть, из чего состоит работа LLM-сервера, без слоёв абстракций.
Работает с MLX (для Apple Silicon) и проверяется через сравнение с CPU-реализацией на PyTorch.

🔗 Подробнее: https://skyzh.github.io/tiny-llm/
👍13🔥74



tgoop.com/machinelearning_interview/2204
Create:
Last Update:

Tiny LLM — запускаем LLM-сервис за неделю

Это небольшой курс-гайд, где шаг за шагом показывается, как с нуля (на чистых матричных операциях) поднять модель Qwen2-7B, а затем оптимизировать её производительность.

Неделя 1: просто на Python, без “чёрной магии”

Неделя 2: оптимизации, C++ / Metal ядра

Неделя 3: батчинг и масштабирование сервиса

Подходит системным инженерам, которые хотят прозрачности — увидеть, из чего состоит работа LLM-сервера, без слоёв абстракций.
Работает с MLX (для Apple Silicon) и проверяется через сравнение с CPU-реализацией на PyTorch.

🔗 Подробнее: https://skyzh.github.io/tiny-llm/

BY Machine learning Interview




Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/2204

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said. A Hong Kong protester with a petrol bomb. File photo: Dylan Hollingsworth/HKFP. End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. The visual aspect of channels is very critical. In fact, design is the first thing that a potential subscriber pays attention to, even though unconsciously. Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up.
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American