50% van mijn advieswerk op dit moment is het helpen van bedrijven om open-source modellen op grote schaal te gebruiken. Iedereen weet hoe je een open-source LLM op hun computers gebruikt, maar het is echt moeilijk om dit op grote schaal voor duizenden gebruikers te doen. Hier is hoe dit zich ontvouwt: 1. Een team bouwt een prototype met DeepSeek. 2. Alles ziet er goed uit. Het werkt! 3. Ze volgen een online gids om het model online te implementeren. 4. Ze vragen 10 gebruikers om de app uit te proberen. 5. Latentie piekt overal. 6. Het hele systeem stopt. 7. Ze geven DeepSeek de schuld en proberen het opnieuw met een nieuw model. Het probleem ligt altijd bij het schalen van inferentie, niet bij het model. Hier is een aanbeveling die ik bedrijven geef: Bekijk Nebius Token Factory als je nooit meer wilt nadenken over het implementeren van een open-source model. Dit is een beheerd inferentieplatform voor het implementeren van open-source LLM's op grote schaal. Dit is niet voor prototypes of onderzoeksexperimenten. Dit is voor wanneer je een echte applicatie hebt met echte gebruikers. Drie belangrijke opmerkingen over Token Factory: • Je hebt volledige controle over hoe inferentie draait. • Je hebt voorspelbare tail-latentie (P99, niet gemiddelden). • Geen verrassingskosten wanneer je opschaalt. Je kunt je budget van tevoren plannen. ...