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Cette mise à jour met l’accent sur des performances d’inférence améliorées. La plateforme s’appuie sur son framework d’inférence propriétaire, en intégrant des techniques d’optimisation avancées telles que la séparation PD, le cache KV et l’échantillonnage spéculatif.
Ces technologies sous-jacentes agissent conjointement pour augmenter le débit d’inférence et l’efficacité des réponses, offrant aux développeurs une expérience plus fluide et accélérant l’adoption des grands modèles dans des applications commerciales concrètes.
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