Serving-Stacks, Inferenz-Engines, GPU-Orchestrierung und Werkzeuge zur Kostenkontrolle.
Eine Routing-Schicht, die Ihren Coding-Agenten am Laufen hält, wenn ein Anbieter eine Rate-Limit erreicht – allein der Fallback lohnt sich.
Die letzten paar Prozent der GPU-Durchsatzrate, erkauft mit erhöhter Build-Komplexität und Hardware-Abhängigkeit.
Die Benutzeroberfläche, die Sie den Anwendern zur Verfügung stellen, wenn die Modellschicht bereits fertiggestellt ist.
Multi-Benutzer-, Multi-Anbieter-Chat-Plattform mit bereits integrierten Agenten und MCP.
Hochleistungs-LLM-Schlußfolgerungsmotor mit PagedAttention – die Standardwahl, wenn Sie eine GPU optimal auslasten müssen.
Ein Befehl, um ein LLM auf einem Laptop auszuführen – der schnellste Weg, um ein Modell vor einem Kunden zu präsentieren.
CPU-erstes Inferencing in reinem C/C++ — läuft dort, wo eine GPU nicht hinkommt.
HuggingFaces Rust-basiertes Servingsystem mit Tensor-Parallelismus und Streaming-Funktionen.
Servicing-Engine, entwickelt für strukturierte Ausgaben und intensive Präfix-Wiederverwendung.
Eine OpenAI-ähnliche Schnittstelle für über 100 Modelanbieter, plus ein Proxy, der den Ausgaben pro Schlüssel nachverfolgt.
Jeder mehrinstanzenfähige RAG entdeckt letztendlich das Gleiche: Das Filtern von Ergebnissen nach dem Abruf ist keine Isolation. Der Filter muss die Suche einschränken, nicht dere…
Das Risiko besteht nicht darin, dass das Modell etwas Falsches sagt. Es besteht darin, dass der Agent etwas Falsches tut – mit Berechtigungen, in einem System, das kein Undo biete…
"Selbsthosting ist günstiger" stimmt nur oberhalb einer bestimmten Auslastung. Unterhalb davon zahlen Sie für eine idle GPU und die Aufmerksamkeit eines Ingenieurs – und genau die…
Eine RAG-Anfrage erscheint langsam, lange bevor sie tatsächlich langsam ist. Zu wissen, welche der fünf Phasen dafür verantwortlich ist, macht den Unterschied zwischen einer gezie…