Улучшите рекомендации для холодного старта с помощью vLLM на AWS Trainium

В этой статье мы покажем, как использовать vLLM для масштабируемого инференса и AWS Deep Learning Containers (DLC) для упрощения упаковки и развертывания моделей. Мы будем генерировать интересные расширения через структурированные запросы, кодировать их в эмбеддинги, извлекать кандидатов с помощью FAISS, применять валидацию для обеспечения достоверности результатов и рассматривать проблему "холодного старта" как научный эксперимент — сравнивая пары LLM и энкодеров, быстро итерируя метрики рекомендаций и демонстрируя четкую окупаемость инвестиций для каждой конфигурации.