Час підбиття підсумків року. Останнім часом я вивчаю Inference Labs, і їхня архітектура dsperse привернула мою увагу. Ось у чому справа — це розумний підхід до структурування великих мовних моделей. Замість того, щоб запускати все через монолітний конвеєр, система розбиває обробку моделі на розподілені компоненти. Такий модульний підхід важливий для масштабування. Ви отримуєте кращий розподіл ресурсів, меншу затримку та гнучкість у оновленні окремих шарів без необхідності перезбирати всю стосунок. Це не революційно на папері, але на практиці? Це той тип інженерної деталізації, який відрізняє проекти, що перевищують свої можливості, від тих, що застрягли у статусі прототипу. Варто слідкувати, якщо ви слідкуєте за тим, як інфраструктурні команди вирішують обчислювальні вузькі місця у 2025 році.