LLM入門

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5.1 LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャ｜Python実装ガイド

LLMを活用したチャットボットの基本アーキテクチャとPythonによる簡単なAPI実装例を紹介。FlaskやFastAPIを使用したスケーラブルな設計方法を解説。
2024-11-17

4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善

LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12

5.3 LLMのリアルタイム使用における課題 | レイテンシとスケーラビリティの対策

LLM（大規模言語モデル）をリアルタイムで使用する際の課題と対策をエンジニア向けに解説。レイテンシの低減やスケーラビリティの確保、モデル最適化の手法について詳述します。
2024-09-23

5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用

LLM（大規模言語モデル）の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。
2024-09-22

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チーム

任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。