vLLM and High-Performance Inference : Memory Optimization, Parallel Execution, Token Streaming, and Scalable Model Serving
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026, 2026
Serie: Libro 2 de 2 - Large Language Model Refinement and Inference Series
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Once a language model has been refined, its effectiveness depends on how well it can be delivered in real-world environments. This book examines the systems and techniques that enable efficient inference, with a particular focus on vLLM and the architectural decisions that support high-throughput execution.The text begins by establishing the relationship between model size, hardware constraints, and response latency. It then explores how memory is managed during inference, including strategies that reduce overhead while maintaining output quality. Concepts such as batching, caching, and token-level scheduling are presented in a way that reveals their practical impact on performance.A central theme of the book is parallel execution, where multiple requests are handled simultaneously without degrading responsiveness. The discussion highlights how modern inference frameworks distribute workloads, coordinate computation, and maintain consistency across concurrent processes.Token streaming is examined as a critical component of user-facing systems, showing how incremental output generation improves perceived responsiveness and interaction flow. The material connects these techniques to broader system considerations, including scaling across machines, managing resource allocation, and maintaining stability under load.As the book progresses, it presents a unified view of inference as both a technical and operational challenge. It demonstrates how decisions made at the system level directly influence user experience, cost efficiency, and reliability.By the end, readers will have a clear understanding of how optimized inference transforms a refined model into a responsive and scalable system capable of operating under demanding conditions.…
N° de ref. del artículo 9798195860981
- Título
- vLLM and High-Performance Inference : Memory Optimization, Parallel Execution, Token Streaming, and Scalable Model Serving
- Autor
- Camila Cypher
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798195860981
- Peso del artículo
- 331 gramos
- Dimensiones
- 254x178x10 mm
- Serie
- Libro 2 de 2: Large Language Model Refinement and Inference Series
The text begins by establishing the relationship between model size, hardware constraints, and response latency. It then explores how memory is managed during inference, including strategies that reduce overhead while maintaining output quality. Concepts such as batching, caching, and token-level scheduling are presented in a way that reveals their practical impact on performance.
A central theme of the book is parallel execution, where multiple requests are handled simultaneously without degrading responsiveness. The discussion highlights how modern inference frameworks distribute workloads, coordinate computation, and maintain consistency across concurrent processes.
Token streaming is examined as a critical component of user-facing systems, showing how incremental output generation improves perceived responsiveness and interaction flow. The material connects these techniques to broader system considerations, including scaling across machines, managing resource allocation, and maintaining stability under load.
As the book progresses, it presents a unified view of inference as both a technical and operational challenge. It demonstrates how decisions made at the system level directly influence user experience, cost efficiency, and reliability.
By the end, readers will have a clear understanding of how optimized inference transforms a refined model into a responsive and scalable system capable of operating under demanding conditions.
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Fax: 055639995974
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USt-IdNr.: DE261904229
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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