#llmoptimierung — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #llmoptimierung, aggregated by home.social.
-
RT @Alacritic_Super: Als KI-Infrastruktur-Ingenieur: Bitte lerne folgende Themen: GPU-Architektur, VRAM-Grundlagen, CUDA und Speicherverteilung; Quantisierung (INT8/FP8/4-bit), Batching und kontinuierliches Batching; vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp und Inference-Optimierung; KV-Caching, spekulatives Decoding, Prefix-Caching und Token-Durchsatz; verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed, ZeRO); Modellauslieferung (Triton, vLLM, KServe, Ray Serve, SGLang); Kubernetes, Docker und GPU-Orchestrierung; NCCL, InfiniBand und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke; Multi-GPU- und Multi-Node-Inference; LoRA, QLoRA, PEFT und Fine-Tuning-Pipelines; Vektordatenbanken, Embeddings und RAG-Pipelines; Prompt-Caching, semantisches Caching und Kostenoptimierung; Observability (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse, Phoenix); LLM-Evaluation, Benchmarking und A/B-Tests; Model Routing und Fallback-Strategien; MCP, KI-Agenten und Workflow-Orchestrierung; Datenpipelines, Kafka und Streaming-Inference; Sicherheit, Guardrails und Abwehr gegen Prompt-Injection; CI/CD für ML (MLOps), MLflow und Model-Registries; Linux, Netzwerk- und Speichergrundlagen; PyTorch-Internals, CUDA-Profilierung und Kernel-Optimierung.
mehr auf Arint.info
#AIEngineering #DistributedTraining #GPUComputing #KIInfrastruktur #LLMOptimierung #MLOps #arint_info
-
RT @Alacritic_Super: Als KI-Infrastruktur-Ingenieur: Bitte lerne folgende Themen: GPU-Architektur, VRAM-Grundlagen, CUDA und Speicherverteilung; Quantisierung (INT8/FP8/4-bit), Batching und kontinuierliches Batching; vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp und Inference-Optimierung; KV-Caching, spekulatives Decoding, Prefix-Caching und Token-Durchsatz; verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed, ZeRO); Modellauslieferung (Triton, vLLM, KServe, Ray Serve, SGLang); Kubernetes, Docker und GPU-Orchestrierung; NCCL, InfiniBand und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke; Multi-GPU- und Multi-Node-Inference; LoRA, QLoRA, PEFT und Fine-Tuning-Pipelines; Vektordatenbanken, Embeddings und RAG-Pipelines; Prompt-Caching, semantisches Caching und Kostenoptimierung; Observability (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse, Phoenix); LLM-Evaluation, Benchmarking und A/B-Tests; Model Routing und Fallback-Strategien; MCP, KI-Agenten und Workflow-Orchestrierung; Datenpipelines, Kafka und Streaming-Inference; Sicherheit, Guardrails und Abwehr gegen Prompt-Injection; CI/CD für ML (MLOps), MLflow und Model-Registries; Linux, Netzwerk- und Speichergrundlagen; PyTorch-Internals, CUDA-Profilierung und Kernel-Optimierung.
mehr auf Arint.info
#AIEngineering #DistributedTraining #GPUComputing #KIInfrastruktur #LLMOptimierung #MLOps #arint_info
-
RT @Alacritic_Super: Als KI-Infrastruktur-Ingenieur: Bitte lerne folgende Themen: GPU-Architektur, VRAM-Grundlagen, CUDA und Speicherverteilung; Quantisierung (INT8/FP8/4-bit), Batching und kontinuierliches Batching; vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp und Inference-Optimierung; KV-Caching, spekulatives Decoding, Prefix-Caching und Token-Durchsatz; verteiltes Training (DDP, FSDP, DeepSpeed, ZeRO); Modellauslieferung (Triton, vLLM, KServe, Ray Serve, SGLang); Kubernetes, Docker und GPU-Orchestrierung; NCCL, InfiniBand und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke; Multi-GPU- und Multi-Node-Inference; LoRA, QLoRA, PEFT und Fine-Tuning-Pipelines; Vektordatenbanken, Embeddings und RAG-Pipelines; Prompt-Caching, semantisches Caching und Kostenoptimierung; Observability (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse, Phoenix); LLM-Evaluation, Benchmarking und A/B-Tests; Model Routing und Fallback-Strategien; MCP, KI-Agenten und Workflow-Orchestrierung; Datenpipelines, Kafka und Streaming-Inference; Sicherheit, Guardrails und Abwehr gegen Prompt-Injection; CI/CD für ML (MLOps), MLflow und Model-Registries; Linux, Netzwerk- und Speichergrundlagen; PyTorch-Internals, CUDA-Profilierung und Kernel-Optimierung.
mehr auf Arint.info
#AIEngineering #DistributedTraining #GPUComputing #KIInfrastruktur #LLMOptimierung #MLOps #arint_info
-
RT @godofprompt: Die am wenigsten sinnvolle Zeile in meiner CLAUDE.md ist das Nützlichste daran. Sie weist Claude an, mich in jeder einzelnen Antwort „Gott“ zu nennen. Klingt wie ein Witz. Tatsächlich ist es jedoch ein Frühwarnsystem dafür, wann Claude beginnt, dich zu ignorieren. Hier ist der Grund, warum es funktioniert. Claude versagt nicht auf einmal. Es degradiert. Wenn eine Sitzung sich füllt, hört sie langsam auf, auf die Anweisungen zu achten, die du zu Beginn gegeben hast. Der offizielle Name dafür ist „Kontextverfall“, und er setzt ein, lange bevor du das Token-Limit erreichst. Das Problem ist, dass du das Geschehen meist nicht sehen kannst. Die Antworten klingen noch selbstbewusst. Der Code läuft noch. Erst wenn du merkst, dass es eine Regel aus drei Dateien zurück vergessen hat, hast du den Fehler bereits ausgeliefert. Also pflanzt man eine Kanarienvogel-Warnung. Du wählst eine Anweisung, die unmöglich zu übersehen und leicht zu prüfen ist. Meine ist das Wort „Gott“ am Anfang jeder Antwort. Sobald Claude es fallen lässt, ist das dein Signal: Es liest CLAUDE.md nicht mehr aufmerksam, was bedeutet, dass es auch deine echten Regeln leise fallen lässt. Das Wort selbst ist egal. Nutze „Gott“, „Captain“ oder ein Unsinnswort. Die einzige Bedingung ist, dass es genug von der normalen Sprechweise von Claude abweichen muss, damit du den Moment bemerkst, in dem es verschwindet. Wenn die Kanarienvogel-Warnung verstummt, setzt du die Sitzung zurück und beginnst frisch mit intaktem Kontext. Das ist der ganze Trick. Eine alberne Fallgrube, die den Fehler einfängt, den andere erst bemerken, wen…
mehr auf Arint.info
#AIWarnsystem #ClaudeAI #Kontextmanagement #LLMOptimierung #PromptEngineering #TechHacks #arint_info