Andrew Ng发布基于Cerebras晶圆级引擎的快速推理LLM应用课程

新课程：通过专为快速推理设计的硬件运行，构建能快速回应用户请求的LLM应用程序。本短课程与@Cerebras合作，由@zhennydez、@duerr_seb和@MilksandMatcha讲授。

当模型生成文本时，大部分时间用于将其权重从内存移动到计算单元。推理优化硬件最小化了这种移动，使得token生成速度比典型GPU设置快数倍。在本课程中，你将使用的硬件是Cerebras的晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine），它通过将模型权重保持在计算单元附近来实现快速推理。

快速推理使漫长的智能体工作流更快，并解锁了延迟敏感、实时的应用，如实时翻译和语音代理。

你将获得的技能：
- 比较GPU、TPU和Cerebras晶圆级引擎各自如何处理内存到计算的瓶颈
- 构建由快速推理驱动的实时应用，包括个性化网页和运行多步骤工作流分析市场信号
- 采用具体习惯进行快速推理的智能体编码，保持会话集中并更有效地引导模型

我的团队将Cerebras用于多个延迟敏感的应用。加入并构建快速响应的LLM应用程序：
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