Nuevo curso enseña técnicas eficientes para desplegar modelos de lenguaje en producción

Se ha lanzado un curso sobre la implementación eficiente de modelos de lenguaje a gran escala mediante una colaboración entre Red Hat e Cedric Clyburn. El programa aborda desafíos prácticos del despliegue en producción, con énfasis en la gestión de memoria GPU. Un modelo de 70 mil millones de parámetros requiere aproximadamente 140 GB solo para sus pesos, mientras que cada solicitud activa necesita memoria adicional para almacenar el contexto mediante el KV cache. El currículo cubre técnicas de cuantización para reducir el uso de memoria e introduce vLLM, una herramienta diseñada para gestionar múltiples solicitudes concurrentes. Los participantes aprenden a cuantizar modelos, evaluar compromisos de precisión, implementar con vLLM y realizar benchmarks de sus despliegues.