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Modal Volume은 Modal 애플리케이션을 위한 고성능 분산 파일 시스템을 제공합니다. ML 모델 가중치 및 분산 데이터 처리와 같은 쓰기-한 번, 읽기-다중 워크로드를 위해 설계되었습니다.
냉동 이미지 인코더와 LLM을 연결하는 비전 언어 사전 학습 프레임워크. 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 응답, 이미지 텍스트 검색 또는 최첨단 제로샷 성능을 갖춘 멀티모달 채팅이 필요할 때 사용하세요.
더 빠른 로딩과 더 나은 사용자 경험을 위해 웹 성능을 최적화하세요. "사이트 속도 향상", "성능 최적화", "로드 시간 단축", "느린 로딩 수정", "페이지 속도 향상" 또는 "성능 감사" 요청 시 사용하세요.
성능 프로파일링 원칙. 측정, 분석 및 최적화 기법.
빠른 데이터프레임 라이브러리(Apache Arrow). 고성능 데이터 분석 워크플로우를 위해 선택, 필터링, group_by, 조인, 게으른 평가, CSV/Parquet I/O, 표현 API를 선택하세요.
Ray+vLLM 가속을 갖춘 고성능 RLHF 프레임워크. 대형 모델(7B-70B+)의 PPO, GRPO, RLOO, DPO 훈련에 사용하세요. Ray, vLLM, ZeRO-3를 기반으로 구축되었습니다. 분산 아키텍처와 GPU 리소스 공유를 통해 DeepSpeedChat보다 2배 빠릅니다.
LLM 정렬을 위한 간단한 선호 최적화. 더 나은 성능(알파카에발 2.0에서 +6.4점)으로 DPO에 대한 참조 없는 대안. 참조 모델이 필요 없으며 DPO보다 더 효율적입니다. DPO/PPO보다 더 간단하고 빠른 훈련을 원할 때 선호도 정렬에 사용하세요.
Supabase의 사후 성능 최적화 및 모범 사례. Postgres 쿼리, 스키마 디자인 또는 데이터베이스 구성을 작성, 검토 또는 최적화할 때 이 기술을 사용하세요.
연결이 너무 많으면 메모리가 소모되고 성능이 저하됩니다. 사용 가능한 리소스를 기준으로 제한을 설정하세요.
EXPLE ANORAY는 쿼리를 실행하고 실제 타이밍을 보여주며 실제 성능 병목 현상을 드러냅니다.
올바른 데이터 유형을 사용하면 저장 공간이 줄어들고, 쿼리 성능이 향상되며, 버그를 방지할 수 있습니다.
파티셔닝은 큰 테이블을 더 작은 조각으로 분할하여 쿼리 성능과 유지보수 작업을 향상시킵니다.
기본 키 선택은 삽입 성능, 인덱스 크기 및 복제에 영향을 미칩니다
제대로 작성되지 않은 RLS 정책은 심각한 성능 문제를 일으킬 수 있습니다. 서브쿼리와 인덱스를 전략적으로 사용하세요.
[문제와 그것이 왜 중요한지에 대한 1-2 문장 설명. 성능 영향에 집중하세요
스키마 설계, 마이그레이션, 쿼리 최적화, 관계 모델링 및 데이터베이스 작업을 위한 Prisma ORM 전문가. 프리스마 스키마 문제, 마이그레이션 문제, 쿼리 성능, 관계 설계 또는 데이터베이스 연결 문제에 대해 능동적으로 사용하세요.
PufferLib은 고성능 맞춤형 환경을 만들기 위한 PufferEnv API와 20개 이상의 사전 구축된 환경을 포함하는 Ocean 제품군을 제공합니다. 단일 에이전트와 다중 에이전트를 모두 지원하는 환경
PuffeRL은 독점 연구 개선을 통해 향상된 CleanRL의 PPO와 LSTM을 기반으로 한 PufferLib의 고성능 학습 알고리즘입니다. 초당 수백만 걸음의 훈련을 달성합니다
퍼퍼리브의 벡터화 시스템은 EnvPool에서 영감을 받은 최적화된 구현을 통해 초당 수백만 걸음의 고성능 병렬 환경 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 시스템 supo
이 기술은 고성능 RL 훈련, 맞춤형 환경 개발, 벡터화 병렬 시뮬레이션, 다중 에이전트 시스템 또는 기존 RL 환경(체육관, 페팅주, 아타리, 프로크젠 등)과의 통합을 포함한 강화 학습 작업에서 사용해야 합니다. 이것을 사용하세요 s