Améliorez les recommandations de démarrage à froid avec vLLM sur AWS Trainium

Dans cet article, nous démontrons comment utiliser vLLM pour l'inférence évolutive et utiliser les conteneurs d'apprentissage automatique AWS (DLC) pour simplifier l'emballage et le déploiement de modèles. Nous allons générer des extensions d'intérêt à l'aide de prompts structurés, les encoder en embeddings, récupérer des candidats avec FAISS, appliquer une validation pour maintenir les résultats ancrés, et formuler le défi de démarrage à froid comme une expérience scientifique - en établissant des benchmarks pour les paires LLM et encodeur, en itérant rapidement sur les métriques de recommandation et en montrant un retour sur investissement clair pour chaque configuration.