LLMs in Hybrid-Cloud-Fog-Topologien unter Verwendung von Progressivem Model Pruning einsetzen

Große Sprachmodelle (LLMs) sind zum Rückgrat für konversationelle KI, Code-Generierung, Zusammenfassung und viele weitere Szenarien geworden. Ihre Bereitstellung stellt jedoch erhebliche Herausforderungen in Umgebungen dar, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind, meist in hybriden Cloud-Fog-Architekturen, in denen Echtzeit-Inferenz näher am Edge ausgeführt werden muss. In diesen Fällen spielt das progressive Model Pruning eine entscheidende Rolle und bietet eine Lösung zur Reduzierung der Modellgröße und der Rechenkosten, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. In diesem Artikel werden wir erörtern, wie man LLMs effizient über Cloud-Fog-Topologien hinweg einsetzt, indem man Layer-Aware, ressourcenadaptive Pruning-Techniken verwendet.