aiDAPTIV ^TM

オンプレミスで実現する、プライベートかつ高速なLLM 推論と大規模学習

解決しようとしているメモリ制約とともに、モデル、ランタイム、対象システム、メモリアーキテクチャをご提示ください。

メモリに収まらないモデルの実行、長いコンテキストのプリフィル時間の短縮、RAGコンテキストの保持、より大規模なMoEモデルの使用、またはメモリ制約下でのファインチューニングジョブの完了などが対象となります。

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