4 strategie pro trénink s více GPU, vysvětlené vizuálně:

Dokonalý kompletní plán AI Engineering pro přechod z 0 na 100. Toto je přesně zmapovaná cesta toho, co je vlastně potřeba k přechodu od začátečníka → plnohodnotného inženýra umělé inteligence. > Začněte se základy kódování. > Naučte se Python, Bash, Git a testování. > Každý silný inženýr umělé inteligence začíná základy. > Naučte se pracovat s modely pomocí LLM API. > To vás naučí strukturované výstupy, cachování, systémové prompty, atd. > API jsou skvělá, ale surové LLM stále potřebují nejnovější informace, aby byly efektivní. > Zjistěte, jak jsou LLM obvykle rozšířeny o více informací/vzorů. > To vás naučí základy jemného ladění, RAG, prompt/context engineeringu atd. > Silné LLM jsou bez kontextu k ničemu. A právě zde pomáhají techniky vyhledávání. > Zjistěte více o vektorových databázích, hybridním načítání, strategiích indexování atd. > Jakmile je načítání pevné, přejděte do RAG. > Naučte se vytvářet kanály načítání + generování, přeřazování a vícestupňové načítání pomocí oblíbených orchestračních architektur. > Nyní vstupte do AI Agents, kde se AI posouvá od odpovídání k jednání. > Naučte se paměť, multiagentní systémy, návrh člověka ve smyčce, agentní vzory atd. > Naučte se dodávat v produkčním prostředí s infrastrukturou. > To vás naučí CI/CD, kontejnery, směrování modelů, Kubernetes a nasazení ve velkém měřítku. > se zaměřit na pozorovatelnost a hodnocení. > Naučte se vytvářet zkušební datové sady, LLM-as-a-judge, trasování, instrumentaci a průběžné vyhodnocovací kanály. > Bezpečnost je klíčová. > Naučte se implementovat mantinely, sandboxing, obranu proti rychlému injektáži a etické pokyny. > Nakonec prozkoumejte pokročilé pracovní postupy. > To zahrnuje hlasové a obrazové agenty, agenty CLI, robotiku, roje agentů a samozdokonalující se systémy umělé inteligence. Toto je skutečná cesta k tomu, jak se stát Full-Stack AI Engineerem a nejen "používat" AI, ale navrhovat full-stack systémy AI, které mohou přežít ve výrobě. O co jsem přišel? Příspěvek v odpovědích!

Váš embedding stack nutí 100% reindex jen kvůli změně modelu. A většina týmů to považuje za nevyhnutelné. Představte si, že jste vytvořili RAG pipeline s velkým modelem embeddingu pro vysokou kvalitu získávání a ten se odesílá do výroby. O šest měsíců později vaše aplikační provoz a náklady na model vkládání vystřelují, zatímco váš pipeline se snaží škálovat. Chcete přejít na model, který upřednostňuje náklady a latenci, abyste vyhověli této nové poptávce. Ale vaše stávající embeddingy jsou v jednom vektorovém prostoru, zatímco nový model vytváří embeddingy v jiném, což je činí neslučitelnými. Přechod na model nyní znamená přestavbu indexu: - Každý dokument je třeba znovu vložit - Každý blok musí být znovu spočítán - Je třeba znovu generovat miliony vektorů, než dotazy opět fungují Většina týmů se na to podívá a rozhodne se náklady pokrýt místo přechodu. Postupem času se to ztvrdne v nevyřčené pravidlo. Buď optimalizujete kvalitu, nebo náklady a žijete s rozhodnutím, které jste učinili brzy. Ale to není zásadní omezení embeddingů. Je to designová volba. Co kdyby embedding modely sdílely stejný vektorový prostor? V tomto nastavení jste mohli indexovat dokumenty pomocí velkého modelu a dotazovat je pomocí lehčího, aniž byste museli cokoli znovu budovat. - Vektory zůstávají stejné. - Databáze zůstává stejná. - Reindexace již není nutná. Jakmile problém vidíte tímto způsobem, architektura je zřejmá. A nejnovější série Voyage 4 od Voyage AI tuto schopnost přesně umožňuje. Takto to vypadá v praxi: voyage-4-large je první produkční model embeddingu postavený na architektuře Mix of Experts a spolupracoval jsem s týmem MongoDB na tom, jak funguje. O MoE jsem už dříve psal, ale dovolte mi to rychle rozebrat: Většina modelů vkládání používá každý parametr pro každý dotaz. voyage-4-large aktivuje pouze experty relevantní pro každý vstup, což zachovává kvalitu vyhledávání a zároveň snižuje množství výpočetní náročnosti na dotaz. Výsledkem je špičková přesnost s o 40 % nižšími náklady na obsluhu. A tady to pro vývojáře začíná být ještě lepší: voyage-4-nano je otevřená verze na Hugging Face, což usnadňuje místní vývoj a experimentování. A protože všechny modely v rodině sdílejí stejný prostor pro vložení, máte jasnou cestu od vývoje k výrobě: → Prototyp lokálně s voyage-4-nano → Testování s voyage-4-lite pro dotazy citlivé na náklady → Index s voyage-4-large pro maximální kvalitu → Míchejte modely ve stejném pipeline bez nutnosti přestavovat index Hlavní pointa je tato: Model, se kterým začnete, by neměl určovat, jak se váš systém vyvíjí. - Izolované vektorové prostory vedou k uzamčeným rozhodnutím - Sdílené vektorové prostory zachovávají schopnost přizpůsobovat se v čase Odkaz na stažení modelu Voyage-4-Nano od HF jsem sdílel v odpovědích @VoyageAIs sdílel s odkazy.