🤡 چطور چند مدل رو روی یک GPU اجرا کنیم، بدون اینکه منابع هدر بره؟
👨🏻💻 تو ورک‌فلوهای مدرنِ هوش مصنوعی، ما دیگه فقط با یه مدل سروکار نداریم. یه ایجنت برای اینکه کارش رو درست انجام بده، هم‌زمان به مدل Embedding برای سرچ، Reranker برای مرتب‌کردن نتایج، مدل‌های Extraction، سرویس OCR و حتی یه LLM کوچیک برای تسک‌های روتین نیاز داره.
❓ مشکل داستان کجاست؟ اگه بخوای برای هرکدوم از این‌ها یه سرویس مجزا بالا بیاری، بخش بزرگی از VRAM و منابع GPU صرفاً برای «آماده‌به‌کار موندن» این سرویس‌ها هدر می‌ره.
✅ راه‌حل: استفاده از SIE: Superlinked Inference Engine
⚡️ این ابزار میاد چندین مدل رو روی یه زیرساخت مشترک ران می‌کنه؛ مدل‌ها رو فقط زمان نیاز روی GPU لود می‌کنه و وقتی مموری پر می‌شه، مدل‌های کم‌مصرف رو خارج می‌کنه.
┌ 🌐 Website
└ 😸 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa
👨🏻💻 تو ورک‌فلوهای مدرنِ هوش مصنوعی، ما دیگه فقط با یه مدل سروکار نداریم. یه ایجنت برای اینکه کارش رو درست انجام بده، هم‌زمان به مدل Embedding برای سرچ، Reranker برای مرتب‌کردن نتایج، مدل‌های Extraction، سرویس OCR و حتی یه LLM کوچیک برای تسک‌های روتین نیاز داره.
❓ مشکل داستان کجاست؟ اگه بخوای برای هرکدوم از این‌ها یه سرویس مجزا بالا بیاری، بخش بزرگی از VRAM و منابع GPU صرفاً برای «آماده‌به‌کار موندن» این سرویس‌ها هدر می‌ره.
✅ راه‌حل: استفاده از SIE: Superlinked Inference Engine
⚡️ این ابزار میاد چندین مدل رو روی یه زیرساخت مشترک ران می‌کنه؛ مدل‌ها رو فقط زمان نیاز روی GPU لود می‌کنه و وقتی مموری پر می‌شه، مدل‌های کم‌مصرف رو خارج می‌کنه.
پشتیبانی از بیش از ۱۰۰ مدل مختلف.
دارای چهار API اصلی برای Encode, Score, Extract و Generate.
اشتراک‌گذاری داینامیک VRAM و منابع GPU بین چند مدل.
بارگذاری در لحظه و خارج کردن مدل‌های کم‌استفاده از حافظه.
از اجرای لوکال روی لپ‌تاپ تا اسکیل شدن روی کلاستر Kubernetes.
مچ شدنِ مستقیم با LangChain, LlamaIndex و دیتابیس‌های برداریی مثل Qdrant, Weaviate و Chroma.
┌ 🌐 Website
└ 😸 GitHub-Repos
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @MachineLearning_ir
📱 پیج اینستاگرام:
💡 @MachineLearning_fa