Продолжаем пошагово разбираться с ответом на вопрос о том, как эффективно работать с передовыми LLM, используя доступное оборудование и распределённые вычисления. В первой части статьи мы подготовили всё необходимое для развёртывания распределённого инференса с Ray Serve и vLLM. Сегодня этим и займёмся. Мы напишем скрипт vLLM, используем Ray Serve, чтобы предоставить внешний HTTP API, а также настроим KubeRay Cluster и развернём в нём Gemma 3. Вперёд!
Мы с вами подобрались к заключительной части статьи-инструкции об организации распределённого инференса и шардирования LLM в домашних условиях. Осталось совсем чуть-чуть — в финальной главе разберёмся, как развернуть Open WebUI через Helm и связать его с нашим Ray-кластером. Это даст возможность настроить авторизацию и удобный интерфейс для взаимодействия с нашей моделью. В конце статьи попросим домашнюю LLM подвести итоги всей проделанной работы, а также поговорим о планах по развитию проекта. Читать далее
Когда модель DeepSeek R1 стала широко обсуждаться в сообществе, я заинтересовался, можно ли эффективно использовать её и другие крупные модели в домашних условиях, не прибегая к дорогостоящим облачным сервисам. Поскольку DevOps и инфраструктурой я увлекаюсь уже несколько лет, у меня…
В этой статье будет приведено практическое руководство по базовой настройке и запуску следующих инструментов для работы с LLM: Ollama, LM Studio, vLLM, Triton, llama.cpp, SGLang. ???? Начинаем? ????