AWS TrainiumでvLLMを使用し、コールドスタートレコメンデーションを強化する

この投稿では、vLLM を使用してスケーラブルな推論を行う方法と、AWS Deep Learning Containers (DLC) を使用してモデルのパッケージングとデプロイを合理化する方法を実演します。構造化されたプロンプトを使用して興味の拡張を生成し、それらを埋め込みにエンコードし、FAISS を使用して候補を取得し、結果を裏付けるための検証を適用し、コールドスタートの課題を科学実験としてフレーム化します。LLM とエンコーダーのペアリングをベンチマークし、レコメンデーションメトリックを迅速に反復処理し、各構成の明確な ROI を示します。