Перейти к содержимому
JS
JScriptiser
Система Онлайн
Патчи
Платформа
Квиз
FAQ
🇺🇸
en
Войти
В Лабораторию
Войти
База знаний
LLM System Design
Основы и методика
Основы и методика
Задержка и стоимость, роутинг, кэш, ограничители, evals и наблюдаемость LLM-систем
Все
Легкие
Средние
Сложные
По умолчанию
По популярности
Сначала легкие
Сначала сложные
Развернуть
Свернуть
1
Средний
7
Чем проектирование LLM-системы отличается от классического ML System Design?
2
Сложный
6
Как спроектировать бюджет задержки LLM-приложения: TTFT, время на токен, перцентили и стриминг?
3
Средний
8
Как считать и снижать стоимость LLM-продукта: кэш промптов, пакетные режимы, сжатие контекста?
4
Сложный
8
Роутинг между моделями и каскады: как отправлять простое в дешёвую модель, а сложное — в дорогую?
5
Сложный
6
Семантический кэш ответов LLM: когда он помогает, когда вредит и как измерить ложные попадания?
6
Сложный
8
Как проектировать деградацию LLM-сервиса: провайдер недоступен, лимит исчерпан, модель отказала?
7
Сложный
9
Как выглядит RAG в проде на уровне архитектуры и где он обычно ломается?
8
Сложный
8
Мультитенантность LLM-сервиса: как изолировать данные, раздать квоты и не дать одному клиенту съесть всё?
9
Сложный
7
Как устроен современный движок инференса LLM: непрерывный батчинг, KV-кэш, PagedAttention?
10
Сложный
7
vLLM, SGLang и TensorRT-LLM: чем движки инференса отличаются и как выбрать?
Назад
1
2
Вперёд
Основы и методика | JScriptiser