Gevir KI
Gevir KI
Gevir KI

Tag: kostnadseffektiv inferens

Kostnadseffektivitet og ytelsestuning for å kjøre åpne LLM-er i produksjon
  • July 22, 2025
  • Comments 9
  • Teknologi

Kostnadseffektivitet og ytelsestuning for å kjøre åpne LLM-er i produksjon

Lær hvordan du reduserer kostnaden for å kjøre åpne LLM-er med opptil 90 % uten å tape ytelse. Bruk kvantisering, batching, KV-caching og multi-LoRA for å optimere inferens i produksjon.
Read More

Categories

  • Teknologi og kunstig intelligens (36)
  • Verktøy og plattformer (6)
  • Teknologi (1)

recent Posts

Hvordan datakurser og dataforsømninger akselererer skalering av store språkmodeller
Hvordan datakurser og dataforsømninger akselererer skalering av store språkmodeller
By Marvin Belen
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar
Reranking-metoder for å forbedre relevans i RAG-systemer med LLM-svar
By Marvin Belen
Evaluere Drift etter Fine-Tuning: Overvåking av Stabilitet i Store Språkmodeller
Evaluere Drift etter Fine-Tuning: Overvåking av Stabilitet i Store Språkmodeller
By Marvin Belen
Contrastive Prompting for Reducing Hallucinations in Large Language Models
Contrastive Prompting for Reducing Hallucinations in Large Language Models
By Marvin Belen
Metrics Dashboards for Vibe Coding Risk and Performance
Metrics Dashboards for Vibe Coding Risk and Performance
By Marvin Belen

Popular Tags

store språkmodeller LLM generativ AI RAG attention mekanisme Cursor Replit GitHub Copilot multimodal AI hallucinasjoner kunstig intelligens generative AI vibe coding AI i utdanning layer normalization LLM-sikkerhet Transformer-arkitektur transformers språkmodeller prompt engineering
Gevir KI

Recent Projects

Long-Context Transformers for Large Language Models: Utvide kontekstvinduer uten drift
Scaled Dot-Product Attention forstått for utviklere av store språkmodeller
Utdanning og veiledning med store språkmodeller: Personlig lærevei
Undervisning med Vibe Coding: Lære arkitektur ved å analysere AI-kode
Text-to-Image Prompting for Generative AI: Styles, Seeds, and Negative Prompts

©2026 hjorthen.org. All rights reserved