TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #993 · 9.07

Trigger Warning: санкции, вкусовщина, личное мнение. Прочитал новость о снижении посещаемости кинотеатров в России. Спустя почти три года могу сказать, что нынешняя ситуация целиком уничтожила лично в моей жизни только две вещи: дроны и походы в кино. Всё остальное или чуть-чуть видоизменилось (перешёл с Fusion 360 на Компас, проблем не испытываю), или подстроилось вообще без заметных внешних эффектов (вместо Google Pay теперь платёжный модуль банка, например Alfa Pay, работает не хуже). Какие-нибудь 3D принтеры от топовых брендов всё так же продаются на Aliexpress с доставкой из России напрямую от производителя. Для покупки видеоигр и софта тоже куча вариантов. Стройматериалы есть (сделал 2 ремонта за последние 2.5 года), инструмент есть, электроника есть. Наверное, люди, которые любили путешествовать по Европам, испытывают больше неудобств. А пользователи Инстаграма и Фейсбука неудобств не испытывают, потому что они и так непрерывно едят кактус. Как и пользователи айфонов, впрочем, эти вообще готовы терпеть что угодно. И если с дронами всё очень трагично, то вот от кинотеатров я, похоже, отказался сам. Рефлексировал этот момент и понял вот что: иногда в кино выходило что-то, что я хочу посмотреть. Я порывался купить билет, но не из-за того, что в кинотеатре удобнее или качественнее, а просто ради возможности посмотреть что-то уже сейчас. Почти во всех случаях меня в итоге закручивали дела, и через пару месяцев я уже смотрел нужный фильм у себя дома. В этом смысле фильмы являются заложниками тех правил, по которым их сначала выпускают в кинотеатры и только потом уже в широком доступе. Был бы я готов платить деньги просто за получение фильма в момент выхода? Билет в хороший кинотеатр стоит порядка 1000 рублей, но ты отдаёшь эти деньги за инфраструктуру: комфорт, зал, звук, большой экран. Билет в плохой кинотеатр на тот же фильм будет стоить рублей 150-300. Если я не использую инфраструктуру кинотеатра и плачу только за доступ, то именно по этой цене и нужно смотреть. В таком случае да, пожалуй: дайте мне возможность заплатить эти 300 рублей и посмотреть дома фильм в момент его выхода, а не через несколько месяцев. Тем более, качество и комфорт дома будут кратно выше, чем в кинотеатре за 300 рублей. Понятно, что так не делают в первую очередь из-за пиратства, потому что кинотеатры позволяют гарантировать платёж, а цифровое распространение не позволяет. Но, всё-таки, надеюсь, современный тренд со всеми этими стриминговыми сервисами приведёт куда-то туда. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #lmcache

当前筛选 #lmcache清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8027 · 11.07.2025 г., 12:05

🌟LMCache: умное кэширования для LLM-инференса. LMCache - проект, который предлагает решение по сохранению KV-кэша на CPU, диске или даже в специализированной памяти NIXL. По сути, это инструмент, который превращает одноразовые вычисления в многократно используемые блоки, экономя время и ресурсы. Представьте, что в чат-боте пользователи часто ссылаются на один и тот же системный промпт или историю диалога. Обычно модель заново обрабатывает эти данные, но LMCache просто загружает готовый кэш. Выгрузка KV-кэшей освобождает GPU для новых задач, уменьшая TTFT (время до первого токена) вплоть до 10 раз. 🟡LMCache гибкий. Кэши можно не только выгружать, но и делиться между разными инстансами LLM. Проще говоря, если два пользователя одновременно обращаются к разным копиям модели с одинаковым запросом, система не будет дублировать работу: результаты одного prefill’а станут доступны всем. Это работает даже для неполных префиксов, например, при частичном совпадении входных данных. 🟡LMCache умеет в раздельную предобработку. Prefill и decode, которые обычно выполняются на одном GPU, теперь могут быть разнесены: первый этап обрабатывается на мощных узлах, а второй на оптимизированных для генерации. Для распределенных систем такая техника повысит пропускную способность. Тесты разработчиков проекта показывают, что в реальных задачах задержка снижается в 3–10 раз, а GPU-циклы экономятся на повторных вычислениях. Проект тесно интегрируется с vLLM, в репозитории есть большой набор с примерами, документация и советы по установке и настройке. ⚠️Калькулятор KV-кеша с выбором модели, ее типа данных и количества токенов, который поможет прикинуть, сколько VRAM можно сэкономить. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#LMCache#KVCache#Github