Déploiement de services LLM avec le backend Triton et vLLM
Pour références, consultez la documentation officielle de Triton Inference Server et les guides de performance.
Déploiement avec le backend vLLM
Étapes d'installation
Téléchargez l'image Docker contenant le backend vLLM depuis le catalogue NVIDIA NGC.
docker run -it --name triton_vllm_container --ipc=host --network=host --entrypoint /bin/bash - ...
Publié le 17 juillet à 19h39
Configuration de Dify avec des points de terminaison API agrégés : Guide technique et cas d'usage
Dify ne possède pas de modèles intégrés ; sa puissance repose sur sa capacité à se connecter à des API externes comme OpenAI, Anthropic ou Google. Cependant, la gestion directe de multiples fournisseurs peut s'avérer complexe en raison de l'instabilité des connexions régionales et de la multiplication des clés API.
L'utilisation d'un agrégateur ...
Publié le 13 juin à 23h27
Intégration de DALL·E en Python : Guide des API OpenAI et du modèle local dalle-pytorch
Architecture et Options de Déploiement
L'écosystème Python propose deux approches principales pour interagir avec les modèles de génération d'images DALL·E. La première repose sur l'exécution locale via la bibliothèque dalle-pytorch, idéale pour les environnements de recherche nécessitant un contrôle total sur l'architecture du modèle. La secon ...
Publié le 5 juin à 22h26