Verbessern Sie Cold-Start-Empfehlungen mit vLLM auf AWS Trainium

In diesem Beitrag zeigen wir, wie man vLLM für skalierbare Inferenz verwendet und AWS Deep Learning Containers (DLC) einsetzt, um das Modell-Paketieren und -Bereitstellen zu vereinfachen. Wir werden Interessenausweitungen durch strukturierte Prompts generieren, diese in Einbettungen kodieren, Kandidaten mit FAISS abrufen, Validierungen durchführen, um die Ergebnisse bodenständig zu halten, und die Cold-Start-Herausforderung als wissenschaftliches Experiment formulieren - indem wir LLM- und Encoder-Kombinationen benchmarken, schnell auf Empfehlungsmetriken iterieren und einen klaren ROI für jede Konfiguration zeigen.